基于深度学习的远程激光图像特征动态跟踪

• 作者: 卜言彬 周晓梅
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 远程激光图像 卷积神经网络 深度学习 动态跟踪 Harris角点检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.02.105

摘要

为了提高对远程激光图像的自动识别和检测能力,提出一种基于深度学习卷积神经网络的远程激光图像特征动态跟踪技术.采用动态块分割技术进行远程激光图像的激光三维成像轮廓检测,采用Harris角点检测方法进行远程激光图像的关键特征点定位,在远程激光图像的分块区域内进行图像的激光亮点动态特征检测和外包矩形轮廓区域特征动态跟踪,结合角点分布特性对远程激光图像特征点进行动态特征点定位跟踪.对提取的远程激光图像特征点采用卷积神经网络进行分类,利用深度学习算法进行收敛性控制,实现对远程激光图像特征的动态跟踪识别.仿真结果表明,采用该方法进行远程激光图像特征动态跟踪的准确性较高,具有较好的特征匹配能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓梅	中国传媒大学南广学院	17	74	5.0	8.0
2	卜言彬	中国传媒大学南广学院	23	23	2.0	2.0