基于多尺度特征学习的阴影检测

hog特征的原理HOG特征是一种常用的图像特征提取方法，它可以用来描述图像中的形状和纹理信息。

HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，即梯度方向直方图。

它是通过计算图像中每个像素点的梯度方向，并统计每个方向上的梯度强度来得到的。

HOG特征的原理是基于人类视觉系统的一种假设，即人类视觉系统对边缘和纹理的感知较为敏感。

因此，通过提取图像中的边缘和纹理信息，可以较好地描述图像的特征。

HOG特征的计算过程如下：1. 图像预处理：首先，需要对图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化等操作。

这是为了简化计算，并降低光照、阴影等因素对特征提取的影响。

2. 计算梯度：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度信息。

一般使用Sobel算子或Laplacian算子来计算图像的梯度。

梯度的大小表示了像素点的强度，梯度的方向表示了像素点的纹理信息。

3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小的局部区域，称为细胞单元。

每个细胞单元内包含了多个像素点的梯度信息。

4. 构建梯度直方图：对于每个细胞单元，统计其内部像素点的梯度方向，并将其划分到相应的方向区间中。

可以选择8个或12个方向区间，分别表示0度到180度或0度到360度。

5. 归一化梯度直方图：为了降低光照、阴影等因素对特征提取的影响，需要对梯度直方图进行归一化处理。

常用的方法是对每个细胞单元内的梯度直方图进行L2范数归一化。

6. 连接细胞单元：将相邻的细胞单元连接起来，形成一个大的特征向量。

这样可以更好地描述整个图像的纹理和形状信息。

7. 特征分类：最后，可以将提取到的HOG特征用于图像分类、目标检测等任务中。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。

HOG特征的优点在于它对图像的光照、阴影等因素不敏感，可以较好地描述图像中的纹理和形状信息。

同时，HOG特征的计算相对简单，计算速度较快，适用于实时处理的场景。

然而，HOG特征也存在一些缺点。

改进YOLOv8的恶劣天气下船舶目标检测算法研究目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、相关工作 (6)三、改进方法 (8)3.1 提升网络性能 (9)3.1.1 引入更深的网络结构 (11)3.1.2 加入残差连接 (12)3.1.3 使用迁移学习 (12)3.2 针对恶劣天气的特殊处理 (14)3.2.1 天气条件分析 (15)3.2.2 天气变化模型 (16)3.2.3 雨雪雾等处理策略 (17)3.3 数据增强与对抗训练 (18)3.3.1 数据增强方法 (18)3.3.2 对抗训练技术 (19)四、实验设计 (20)4.1 实验环境设置 (21)4.2 实验数据集 (22)4.3 实验对比方法 (23)4.4 实验结果与分析 (25)五、结论与展望 (26)5.1 研究成果总结 (27)5.2 现有研究的局限性与未来工作方向 (28)5.3 对实际应用的潜在影响 (29)一、内容概括恶劣天气下的船舶目标检测现状分析：分析当前恶劣天气对船舶目标检测的挑战，包括能见度低、海浪干扰等导致的检测难度增加。

YOLOv8算法基本原理介绍：简述YOLOv8算法的基本原理、核心架构及特点，为后续改进提供理论基础。

YOLOv8算法在船舶目标检测中的应用分析：探讨YOLOv8在船舶目标检测中的实际应用情况，分析其性能表现及存在的问题。

改进YOLOv8算法的策略研究：针对恶劣天气下的船舶目标检测，提出具体的改进策略，可能包括优化模型结构、提升特征提取能力、增强模型泛化能力等。

实验设计与结果分析：设计实验方案，对比改进前后的YOLOv8算法在恶劣天气下的船舶目标检测性能，并对实验结果进行详尽的分析。

结论与展望：总结研究成果，分析算法的优缺点，并展望未来的研究方向，如进一步改进算法性能、拓展算法应用场景等。

本文旨在通过深入研究和分析，提出有效的改进措施，提高YOLOv8算法在恶劣天气下的船舶目标检测性能，为相关领域提供有益的参考和借鉴。

关于城市建筑物提取方法的研究摘要：建筑物是城市的主要组成部分，是城市化建设的主要地物特征, 也是地理库中最容易发生变化和更新的部分, 更是城市化建设不断发展的重要体现。

虽然城市的占地面积仅占地球总面积的极少数，但是随着人口的增长，城市化的进程越来越快，城市建筑物的数量也在急剧上升，因此对建筑物的分析也占据了越来越重要的地位。

关键字：城市建筑物提取方法优化随着时间的变迁，科技的发展，遥感技术已经运用到了生活中的各个领域，遥感技术有很多优点，包括获取的数据量大，获取数据的范围大，获取数据的便利等等。

城市遥感技术主要涵盖了四个方面，有植被、水体、建筑物、道路。

而城市建筑物是城市的重要组成部分，是人类生产、生活最重要的场所, 也是城市布局、管理的重要组成部分，建筑物信息又与人类的生存息息相关，所以对建筑物信息的提取就显得尤为重要了，因为提取的建筑物信息可以在很多领域都发挥重要的意义。

一、城市建筑物的提取方法第一种分类方法：针对高分辨率城市建筑物提取，可以根据原理的不同分为以下三类：面向对象、基于特征和结合辅助信息。

（一）面向对象的方法。

面向对象分类方法是一种影像自动分析方法,是由多个像元组成的像元群,目标对象比单个像元分析更具有意义。

面向对象的方法主要包括分割影像、设计特征、提取建筑这三个步骤。

分割影像就是按照特定的算法对影像进行分割，得到对象后，将其是作为后续过程中的最小分析单元。

设计特征和提取建筑物是分割后的提取步骤。

（二）基于特征的方法基于特征的方法即利用建筑物本身的几何、纹理、光谱等特征进行城市建筑物提取。

基于边缘特征的主要原理是:在高分辨率遥感影像上，地物的边缘特征比较明显，通过边界灰度值的跳变检测出边缘后，进行建筑物的提取。

基于角点方法的主要原理是:矩形建筑物通常具有明显的的角点信息，因此很多研究者利用建筑物的角点特征对其进行初步的定位。

基于特征的方法主要依靠建筑物的一个或多个特征进行城市建筑物提取，该方法的鲁棒性较差。

基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测一、本文概述随着全球疫情的持续蔓延，公共场所的防疫措施显得尤为重要。

其中，佩戴口罩作为最基础且有效的个人防护手段，已经被广泛接受和执行。

然而，如何有效地监控和确保人们正确佩戴口罩，尤其是在人流密集的区域，成为了一个亟待解决的问题。

传统的人工监控方式不仅效率低下，而且难以保证持续性和准确性。

因此，开发一种能够实时、准确地检测人员口罩佩戴情况的自动化系统，具有重要的现实意义和应用价值。

本文提出了一种基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测系统。

该系统利用深度学习技术，通过训练和优化YOLOv5模型，实现对监控视频中人员口罩佩戴情况的自动识别和检测。

本文首先介绍了YOLOv5模型的基本原理和优势，然后详细阐述了系统的整体架构、训练过程以及实现细节。

通过实验验证和性能分析，证明了该系统的有效性和可靠性。

本文的研究成果不仅为公共场所的口罩佩戴监控提供了一种新的解决方案，也为深度学习在目标检测领域的应用提供了新的思路和参考。

二、相关技术研究近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，目标检测作为其中的重要分支，已经取得了显著的进步。

其中，YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的检测速度和精确的性能，在目标检测领域受到了广泛关注。

YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，继承了前代模型的优点，并在检测速度、精度以及模型复杂度方面进行了进一步优化。

在人员口罩佩戴实时检测这一特定任务中，YOLOv5模型的应用具有重要意义。

YOLOv5的实时性能使得它能够在不牺牲检测精度的前提下，实现对监控视频中人员口罩佩戴情况的快速分析。

YOLOv5的多尺度特征融合机制使其能够更有效地处理不同尺寸和形态的目标，这对于检测不同佩戴状态下的人员口罩尤为关键。

YOLOv5的锚框自适应调整策略有助于模型更好地适应不同数据集的特点，提高检测的准确性。

除了YOLOv5模型本身的研究外，相关的图像处理技术也在不断发展。

机器视觉在玻璃制品瑕疵检测中的应用机器视觉技术作为一种先进的检测手段，已经在多个领域得到了广泛的应用，特别是在工业生产中，它能够有效地提高产品质量和生产效率。

在玻璃制品的生产过程中，由于其透明性和易碎性，传统的人工检测方法效率低下且容易出错。

因此，机器视觉技术在玻璃制品瑕疵检测中的应用显得尤为重要。

一、机器视觉技术概述机器视觉是一种模拟人类视觉感知的技术，它通过图像采集设备获取物体的图像信息，然后利用图像处理和模式识别技术对图像进行分析，从而实现对物体的识别、定位和测量等功能。

在玻璃制品瑕疵检测中，机器视觉技术能够快速准确地识别出玻璃表面的微小瑕疵，如裂纹、气泡、划痕等，这些瑕疵在人工检测中往往难以发现。

1.1 机器视觉系统的组成机器视觉系统主要由以下几个部分组成：图像采集设备、图像处理单元、控制单元和执行单元。

图像采集设备负责获取玻璃制品的图像信息，图像处理单元对采集到的图像进行处理和分析，控制单元根据处理结果做出判断和决策，执行单元则根据控制单元的指令执行相应的操作，如剔除瑕疵品或发出报警信号。

1.2 机器视觉技术的优势与传统的人工检测相比，机器视觉技术具有以下优势：- 高速度：机器视觉系统能够在短时间内处理大量图像数据，大大提高了检测效率。

- 高精度：机器视觉系统能够识别出人眼难以察觉的微小瑕疵，提高了检测的准确性。

- 可重复性：机器视觉系统不受操作人员疲劳和情绪的影响，能够保持稳定的检测质量。

- 灵活性：机器视觉系统可以根据需要进行编程，适应不同的检测任务和环境。

二、玻璃制品瑕疵检测的挑战玻璃制品在生产过程中容易产生各种瑕疵，这些瑕疵不仅影响产品的美观，还可能影响其使用性能。

因此，对玻璃制品进行有效的瑕疵检测是保证产品质量的关键。

2.1 玻璃制品瑕疵的类型玻璃制品的瑕疵主要包括以下几种类型：- 裂纹：由于温度变化或外力作用，玻璃表面或内部产生的裂纹。

- 气泡：玻璃在熔融过程中混入的空气或气体形成的气泡。

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年12月1日第46卷第23期Dec. 2023Vol. 46 No. 230 引 言近年来，我国道路里程增长迅速，道路路网体系愈加复杂[1⁃2]，截至2021年末，全国公路里程为528.07万千米，较2020年增加了8.26万千米。

道路信息在城市规划、交通管理、环境监测等领域具有巨大的价值。

随着遥感卫星技术的发展，遥感影像已经实现了从低分遥感影像到高分遥感影像转变，最高空间分辨率已高达亚米级[3]，遥感影像数据的采集周期逐渐缩短，高频次的遥感卫星已经能够实现分钟级别的更新，为遥感影像运用于道路信息提取与分析提供了可能。

近年来深度学习在图像处理方面的技术得到快速发展，利用深度学习进行高分遥感影像道路信息提取成为近年来的热门研究之一[4⁃8]。

文献[9]基于全卷积神经网络对道路进行提取，再依照形态学计算以及格拉斯⁃普克算法对道路中的误检图斑进行剔除，并连接提取中断的道路。

文献[10]利用PCNN基于深度学习的遥感影像道路提取赵 亮， 郭杜杜， 王庆庆， 徐勤功（新疆大学 交通运输工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830046）摘 要： 针对遥感影像道路提取任务中因地物环境复杂而导致道路掩码提取精度差、道路中心线断裂和不连续的现象，提出一种深度学习语义分割模型CP⁃Unet 进行道路掩膜提取，将提取的道路掩膜进行形态学处理，采用ZS 细化算法进行道路中心线提取，并提出一种优化连接模型进行中心线处理。

CP⁃Unet 扩大了模型感受野，增强了对道路信息的捕捉能力和融合能力，提高了道路掩码的提取精度，优化连接模型通过设定几何约束条件进行中心线断点连接，提高道路中心线的连续性。

以新疆某团场分辨率为0.5 m 的wordview3卫星影像为实验数据，实验结果表明：CP⁃Unet 的精确率、召回率、平均交并比分别提高到91.92%、88.27%和81.43%，能够较好地克服复杂环境干扰，提取精度较高，中心线提取方法在两种不同的复杂环境下提取准确率和完整率分别为94.82%、92.79%和96.77%、94.17%，提取结果更加连续且完整。

基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，可见光遥感图像作为一种重要的数据源，在军事侦察、城市规划、环境监测等领域得到了广泛应用。

然而，如何从大量的遥感图像中快速、准确地检测出特定的典型目标，一直是遥感图像处理领域的研究热点。

本文旨在探讨基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究，以提高目标检测的准确性和效率。

本文首先介绍了可见光遥感图像的特点和典型目标检测的重要性，阐述了目标检测在遥感图像处理中的地位和作用。

接着，综述了国内外在可见光遥感图像目标检测领域的研究现状和发展趋势，指出了现有方法存在的问题和不足之处。

在此基础上，本文提出了一种基于深度学习的典型目标自动检测算法，并详细介绍了算法的原理、实现过程以及实验结果。

本文的研究内容主要包括以下几个方面：对可见光遥感图像进行预处理，包括图像增强、噪声抑制等，以提高图像质量和目标检测的准确性；利用深度学习技术构建目标检测模型，通过对大量遥感图像的学习，实现对典型目标的自动识别和定位；通过对比实验和性能评估，验证了本文所提算法的有效性和优越性。

本文的研究成果对于推动可见光遥感图像目标检测技术的发展具有重要意义，不仅有助于提高目标检测的准确性和效率，还可以为军事侦察、城市规划、环境监测等领域提供有力的技术支持。

本文的研究也为其他领域的图像处理和目标检测提供了有益的参考和借鉴。

二、可见光遥感图像特点与目标检测难点可见光遥感图像，作为一种重要的遥感数据源，具有其独特的特点和优势。

可见光遥感图像具有较高的空间分辨率，能够清晰地呈现出地表目标的形态和结构，有利于目标的精确识别。

可见光遥感图像色彩丰富，可以通过色彩信息来区分不同类型的目标。

然而，这些特点也带来了一些挑战。

在可见光遥感图像中，目标检测面临着一些难点。

由于地表环境的复杂性，目标的形态、大小和颜色都可能发生变化，这给目标的准确识别带来了困难。

可见光遥感图像中常常存在大量的噪声和干扰信息，如云层、阴影等，这些噪声会干扰目标的检测。

三维重建中双目立体视觉关键技术的研究一、简述随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建技术在各个领域得到了广泛的应用，如机器人导航、虚拟现实、医学影像分析等。

双目立体视觉作为一种重要的三维重建方法，具有测量距离和获取深度信息的优势，已经在许多实际应用中取得了显著的成果。

然而双目立体视觉系统在实际应用中面临着许多挑战，如光照变化、视差估计、图像配准等问题，这些问题限制了双目立体视觉技术的发展和应用。

因此研究双目立体视觉中的关键技术，提高其性能和稳定性，对于推动三维重建技术的发展具有重要意义。

本文主要针对双目立体视觉中的关键技术进行研究，包括视差估计、图像配准、光照补偿等方面的算法和技术，以期为双目立体视觉技术的发展提供理论支持和技术支持。

1. 研究背景和意义随着计算机视觉、图像处理和模式识别技术的飞速发展，三维重建技术在众多领域得到了广泛应用，如虚拟现实、增强现实、机器人视觉等。

其中双目立体视觉技术作为三维重建的重要基础，对于提高重建精度和鲁棒性具有重要意义。

然而传统的双目立体视觉技术在实际应用中仍存在诸多问题，如视差计算复杂度高、实时性差、抗干扰能力弱等。

因此研究和发展高效、稳定、抗干扰的双目立体视觉关键技术具有重要的理论价值和实际应用前景。

本文旨在通过对双目立体视觉关键技术的研究，提高现有双目立体视觉系统的性能，为实际应用提供更加精确和稳定的三维重建结果。

同时本文也将探讨双目立体视觉技术在其他领域的潜在应用，如自动驾驶、智能监控等，进一步推动相关技术的发展和创新。

2. 国内外研究现状随着计算机图形学、图像处理、机器学习等领域的快速发展，双目立体视觉技术在三维重建中的应用越来越广泛。

近年来国内外学者在这一领域取得了一系列重要研究成果。

首先在双目立体视觉算法方面，国外研究者提出了许多新的理论框架和方法。

例如美国加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种基于深度信息的双目立体视觉算法，该算法能够实时地估计场景中物体的深度信息，从而实现更精确的三维重建。