图像显著性检测，用Saliency算法获得能量图，显示图片的显著性区域
同时显示HSL通道的显著图
2020-03-05 03:02:37
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对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中是否存在异常行为。
2020-01-03 11:41:00
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为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
2020-01-03 11:39:24
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显著性检测ASD（MSRA1000）数据集，包含1000张原图，及对应的标注图。标注图与原图尺寸相一致。
2019-12-21 22:26:22
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