运营状态下南京长江二桥拉索索力测试与分析

为准确获取运营状态下拉索索力,采用动测法对南京长江二桥进行了拉索索力测试,讨论了车辆荷载、阻尼器以及环境温度对索力测试的影响,并对运营状态下的索力测试结果进行了对比与分析.研究结果表明:相对于面外振动,拉索面内振动更容易受车辆荷载影响,利用面外振动可以较好的确定拉索的自振频率;阻尼器和温度对拉索自振频率影响较小.通过对比成桥状态的拉索索力测试值和本次索力测试值,可看出个别拉索索力变化较大,大部分拉索索力变化较小.     

基于视觉测量的微陀螺振动系统线性度测试研究

为了测试分析微陀螺驱动模态振动系统的线性度,使驱动模态在静电驱动信号激励下产生稳定的线性振动,采用计算机视觉测量方法,使用高速摄像机获取微陀螺驱动模态在频率固定的调幅驱动电压信号激励下的振动位移响应视频图像;通过对运动时序图像的处理、目标识别与运动参数测量,获得振动位移的时变曲线.进一步得到驱动电压幅值变化与振动位移幅值的变化关系,分析结果表明,该方法便于对微陀螺振动系统的线性度进行测试分析.     

考虑刚度及铰支边界条件的短索索力求解方法

针对基于弦振动理论建立的铰支边界条件下拉索索力计算公式在实际工程应用中存在的问题,提出了基于频率分解的索力计算方法.通过分析拉索索力、抗弯刚度、固有频率之间的关系,将拉索实际振动频率的平方分解为抗弯刚度为零时拉索振动频率的平方,与拉索索力为零时拉索振动频率的平方之和,进而建立起拉索实际振动频率与频阶平方之间的二次多项式;采用最小二乘法拟合出多项式系数从而同时求出拉索的索力与抗弯刚度.通过模型计算索力与加载索力的分析比较,验证了提出的频率分解法求索力的实用可靠性.     

计入字符识别跟踪的双目摄影振动测量方法

针对大尺寸结构振动和模态测量要求,提出一种基于字符编码标志的双目摄影目标追踪振动测量方法。设计了一种由字符和圆形组成的编码标志,采用自适应维纳滤波进行图像去噪,自适应局部阈值法提取字符特征,基于BP神经网络训练进行字符识别,实现目标的追踪匹配;进行标志区域灰度平滑,采用灰度质心法获取标志中心坐标;基于双目摄影振动测量方法计算测点的时域振动响应。以某3kW风力机叶片为对象进行实验研究,结果与锤击法的前3阶频率相对误差均小于0.9%,表明该方法可靠可行。     

基于帧差法与Mean-shift算法相结合的运动熔滴识别与跟踪方法

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决Mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的Mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性.     

复杂背景下的红外小目标图像信息提取

针对红外小目标跟踪测试系统的目标检测、识别和跟踪,存在着目标面积小、形态特征弱化、背景图像复杂等因素而影响目标信息提取的问题,提出了利用图像处理技术方法,对跟踪系统获取的图像进行改善处理.根据跟踪测试原理和复杂背景目标图像特征,研究了基于低通滤 波法的目标图像的预处理算法,目标图像增强,目标图像与背景分离和Sobel边缘检测算法等图像处理技术,从而对红外小目标图像定位.实验结果表明:所采取的图像处理方法可以对复杂背景下的目标信息提取,结合跟踪系统的控制机制,现实远程目标的动态跟踪.     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

基于单运动目标的PTZ检测跟踪系统设计

针对现有PTZ系统在背景图像动态变化时,对于恶劣环境、低照度和光线不足等容忍度差,误检率高,难以同时达到准确、实时、可靠等跟踪要求的缺点,提出了一种新型PTZ检测跟踪系统.运用自适应背景差分法分割出运动目标;采用改进的OSTU算法获得动态阈值;通过帧间差的结果控制背景累计更新;使用投影法实现运动目标的精确定位.在CamShift算法基础上加入Kalman滤波进行运动预测,实现了对运动目标的PTZ实时跟踪.在VC+ +环境中,利用图像采集卡和快球进行高速图像采集与云台控制,以行人为运动目标进行测试.结果表明,该系统实现了运动目标的检测、定位和PTZ跟踪;从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性.     

基于网格的运动目标检测与跟踪处理

为提高运动目标的检测与跟踪处理速度,设计了一个基于网格计算的解决方案,应用网格计算以分布并行方式来处理图像序列. 网格计算节点上执行的一个任务对应处理图像序列中的一个帧图像单元,一个帧图像单元包含了每次处理过程中所涉及的一帧或多帧图像,因而网格计算中的任务数即为图像序列中的帧图像单元数. 利用Condor系统搭建了一个网格计算试验台,开发了一个用户交互界面和若干中间件服务模块. 以基于相邻帧差法和模板匹配法的运动背景下的目标检测和跟踪算法为例进行了试验. 试验结果表明,该方案具有可行性,并能大幅度缩减计算时间,提高处理效率.      

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

采用普通摄像机的斜拉索振动位移非接触测量方法

大幅度非线性的斜拉索振动的发生难于预测,不利于测试仪器的现场布置,因此手机、DV等普通摄像机对于拉索振动的测试更加方便实用。为了及时准确地测量斜拉索振动,将视频采集和数据分析分开,利用普通摄像机进行了斜拉索非接触式振动位移测试方法的研究和测试系统的开发。所开发的斜拉索振动位移测试系统既可以实现单标识点的位移测试,也可以实现多标识点和无标识点的振动位移测试。通过室内模型试验结果验证了测试方法的正确性和测试结果的精确性,同时进行实桥的现场测试并验证了采用普通摄像机进行实桥测试方法的可靠性,测试结果满足实桥斜拉索动位移测量要求。     

一种去抖动的运动目标检测方法

在视频图像序列中,经常会遇到摄像机平移、晃动等抖动现象.这些抖动现象会严重干扰对运动目标检测的效果,为了解决这个问题,实现了一种改进的钻石搜索方法的快速块运动估计方法,再经过运动补偿实现了将动态背景向静止背景下的转化,转化后的图像再采用帧间差分法就可以得到运动目标.经实验证明,该方法不仅可以解决基于钻石搜索的块运动估计中存在的过搜索和欠搜索问题;而且还可以有效提高图像运动估计的精度,对运动目标进行准确的检测.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测

介绍了一种基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测方法.为了从复杂的视觉图像中提取出微小目标,设计了一种倒置翻转式的检测方式,通过高清数字摄像机获取瓶装酒液的视频序列,采用一种改进的二次差分方法,获取瓶装酒液内可能存在的运动目标.根据气泡和可见异物的形态特征进行分类,判断出酒液中是否含有杂质.实验验证了所提方法的有效性.     

一种新的结合卷积神经网络的隧道内停车检测方法

为了更准确地检测高速公路隧道内停车行为,将传统的图像处理技术与深度学习相结合.首先,通过基于混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景差分法提取出运动目标.接着通过meanshift算法跟踪这些运动目标,计算运动目标的速度以及在相邻视频帧中运动目标的相关性,通过与速度阈值和相似度阈值的比较得到静止目标.最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)分类模型识别静止目标是否为车辆.文中方法在高速公路隧道视频上进行测试,达到至少84％的准确率.另外,与没有结合卷积神经网络的传统图像处理方法相比,文中方法至少提高了63％的准确率.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

桥梁全息性态特征提取方法试验研究

为了克服传统接触式位移测量仅能获取结构有限离散点的位移数据,难以准确、连续的表征整个结构几何变形的缺点。本文在统计学Normalized Cross Correlation分析的基础上提出一种无需在结构上布置任何靶点就能快速从结构振动视频中获取结构表面密集特征点位移响应的灰度值匹配算法。以试验室内超大跨自锚式悬索桥模型为研究对象,依次开展了小车行驶激励和单点激励两类试验,通过对同一视域内单目标和多目标追踪验证了本文算法的准确性、可行性和高效性,并提出匹配模板概念将基础算法做了进一步优化,进而缩短计算时间。试验结果表明：本文方法与传统接触式位移传感器获取结构动态位移响应的误差在5%以内,精度满足工程实践要求。本文算法可以在无靶点的情况下获取结构表面任意特征点的动态位移响应,且具有较高的精度、效率和可靠性,相对于有靶点非接触摄影测量和常规接触式位移测量,本文方法的可操作性和普适性更强,获取的数据更加全面。     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.