一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

治安监控视频中暴力行为的识别与检测

为了充分提取治安监控视频中的时空特征和时序特征,并对暴力行为进行准确的识别与检测,提出一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和卷积长短期记忆网络(Conv LSTM)的暴力行为识别算法。首先,采用一种通用视频描述符—3DCNN结构,提取视频的短时特征,这些特征封装了视频中与目标和场景相关的背景信息,然后,构建Conv LSTM网络对3DCNN提取的短时特征在时间轴上进行建模,进而充分提取视频的高层时序特征。最后,利用Sigmoid函数分类行为动作。为了验证该算法的高效性,对所提出的方法在暴力行为数据集Hockey上进行验证,达到了98.96%的识别精度。测试结果表明,该融合模型在检测效果上优于目前人工提取特征的方法和深度学习的方法。     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

基于注意力机制的水下目标检测算法

针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network, FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空间注意力模块和目标检测模块组成的级联注意力机制方案,通过空间注意力机制解决目标类别的不平衡性,改善水下小目标的分类性能和回归性能.试验表明,利用FRANet算法对水下小目标进行识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达80.5%,验证了算法的有效性,为水下目标识别提供了一种新的研究思路与方法.     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

海面背景红外目标的识别算法

为了实现多角度状态的舰船目标识别,针对低信噪比下海面背景的目标红外图像,提出了一种基于分段拟合的稳定提取海天线信息的算法。在此基础上对经过目标分割后得到的感兴趣区域统计提取舰船目标的形状特征、位置特征等,考虑海面的干扰目标,设计综合分类器,通过对提取的各目标特征进行概率融合的方法实现目标判断。进行了仿真平台软件的试验测试。结果表明,使用该算法可以实现在不同环境和未知海天线的情况下对海面舰船目标多角度状态的可靠识别。     

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.      

基于特征融合的行人重识别算法

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(hue,saturation,value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区域预识别来提高检测效率;对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名(color naming,CN)特征和2个尺度的尺度不变特征(scale invariant local pattern,SILTP),采用本文融合算法得到新的特征;在3个数据集上进行行人重识别,融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。     

一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法

为了提高从背景图像中提取目标的速度和精度,设计了一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法;该算法利用肤色信息和手指轮廓特征进行目标识别,利用提出的9点快速定位算法进行目标定位。仿真结果表明,该算法能正确识别出手指的特征;并对其进行快速定位。在实物系统上对算法的实时性、识别准确率、定位精度等性能进行了测试,测试结果表明,算法运行时间不超过40 ms,能保证系统对实时性的要求;在无手指状干扰物存在的情况下,目标识别的准确率可达95%以上;定位精度误差小于8 mm,可满足系统对定位精度的要求。这种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法为增强人机交互系统的和谐性提供了一种新的技术途径。     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

基于Sketch Token的异源雷达影像匹配适应性分析

将异源影像间的共性信息提取与描述作为研究重点,提出了一种基于Sketch Token中层特征的异源影像适配性评估方法.该算法利用监督学习策略获取异源雷达影像之间共性特征的先验知识,据此训练Sketch Token特征分类器,并将其作为影像间共性特征的描述子对基准图进行特征提取.利用提取结果的各项统计量训练支持向量机分类器,并以此评估异源影像对中基准图的适配性.利用星载SAR(synthetic aperture radar)影像作为基准图、机载实孔径雷达影像作为实时图进行适配性评估试验,试验结果表明了该算法的有效性.     

古遗址目标提取方法研究

目的研究根据获取的遥感信息从背景"影"像中有效识别和提取文物遗存的方法。方法分析研究区遗址影像波谱特征基础上,运用高光谱分析技术获得已知遗址目标波谱曲线,最终利用约束能量最小化(CEM)算法,从背景地物中分离遗址目标。结果当遗址与周围背景物性差异明显,引起明显的光谱异常时,CEM算法能够基于真实的物理模型进行波谱提取、识别和探测古遗址目标。结论 CEM算法提取古遗址信息是可行性强的一种方法,且识别效果与MNF变换后图像的维数有关,选择特征值较大的波段组合参与CEM运算,能有效地避免噪声对目标探测的干扰,使得探测率提高。     

基于ORB算法的输电线路异物识别研究

针对输电线路异物检测问题,通过分析航拍视频,提取关键帧并采用帧差法标注异物,使用特征点跟踪异物,从而达到输电线路异物检测的目的。将预估区域漂移法与欧式距离法融合,弥补关键帧冗余的缺陷;使用概率密度函数分析网格内异物占有率,剔除帧差法中微小非目标区域;提出K-means算法聚类分析Oriented Brief(ORB)算子,可精简特征点提高匹配率。实验结果表明,能有效精简关键帧,并且改进帧差法可精确提取异物;同时快速准确提取ORB算子;故而可快速识别线上异物。     

基于微分演化的结构系统识别

研究了使用微分演化（DE）算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性优化问题,同时通过微分演化算法发现系统参数的最优估计。利用该方法在有限的输入输出数据和噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度和阻尼先验知识的情况下对结构系统进行了识别,数值算例结果表明：DE方法易于实现且计算时占用资源低,同时可以成功地对结构系统进行识别。     

子空间分解法在声目标特征提取中的应用

研究用于识别直升机目标声信号的特征提取方法,方法通过对直升机信号频特征分析,采用基于子空间分解的多重信号分类法算法提取信号谐波频率作为目标特征,利用子空产妥将观测数据分解为信号子这僮与噪声子空间特点,抑制噪声干扰,提高识别能力。     

基于ADABOOST的可疑目标区域检测算法

大背景中微小目标检测的一个重要问题是可疑目标区域的确定。以棉花中污杂物的机器视觉检测为背景,提出了一种可疑目标区域算法:首先用DCT算法提取图像的频率特征,然后用基于ADABOOST的算法识别棉花图像中是否有污染物。实验结果表明算法达到了较高的识别精度。     

深度卷积网络多目标无人机信号检测方法

现有无人机的感知识别方法多采用视觉探测,易受限于探测距离和周围建筑物遮挡及不良天气能见度等诸多因素的影响.针对这一问题提出一种利用深度卷积神经网络开展无人机链路感知识别的算法,构建多模式多类型无人机的RF信号训练数据集,并给出卷积神经网络详细设计及优化方法步骤.实测结果表明:所提深度算法不仅可以实现多类型的无人机入侵识别,还可以进一步对其型号和飞行模式进行区分.在-20 dB的低信噪比条件下,对无人机批次识别率为96.8％(6类),飞行模式的识别率可达94.4％(12类),具有很强的应用前景.