多视角下基于信息融合采样的3-D人体运动跟踪

以多视角同步视频为输入,提出了一个基于信息融合采样的3-D人体运动跟踪系统。系统先利用形状特征检测头部和躯干,然后实施单假设跟踪捕捉四肢。跟踪过程中,采样函数通过融合多种信息进行启发式采样,使粒子向受欢迎的方向跟踪,从而降低跟踪所需的粒子数。该系统结合检测和跟踪,有效地解决了漂移问题;通过信息融合采样提高了采样效率;在HumanEva-II数据库上的实验误差为71mm。与传统Condensation和退火粒子滤波方法相比,该系统在精度和采样效率上都有所提高。     

基于支持向量机的Web日志频繁序列模式挖掘研究

为了降低Web日志频繁序列模式挖掘误差,提出基于支持向量机的Web日志频繁序列模式挖掘方法。构建Web日志频繁序列模式检测序列,采用自相关特征分布式融合方法进行序列重组,提取序列模式的统计特征量,对其特征分布值进行信息融合。建立Web日志频繁序列模式融合式调度模型,采用支持向量机分析方法进行Web日志频繁序列模式挖掘的自适应学习与寻优控制,实现Web日志频繁序列模式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行Web日志频繁序列模式挖掘的误差较低,收敛性较好。     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型构建①

为了提高大数据集离群点挖掘能力,提出基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型,构建大数据集离群点的回归树分布模型,采用多维特征融合方法进行大数据集离群点的特征检测,提取大数据集离群点的空间区域分布特征量,采用梯度提升回归分析方法对提取的大数据集离群点特征进行模糊聚类处理,在聚类中心中实现对大数据集离群点数据的自适应融合和分布式检测,通过梯度提升回归树分析方法实现大数据集离群点挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大数据集离群点挖掘的准确性较高,抗干扰性较好,提高了大数据集离群点挖掘过程的收敛和控制能力。     

数字技术助推传统视频互动性升级转型

传媒产业与数字技术的融合创新对视频制作的发展起到根本性作用,在推动视频互动性升级转型方面体现得尤其明显.同时,接收的多屏化、移动化、碎片化等传播生态特性倒逼传统视频必须从播出平台、制作方式、传播介质等方面进行变革.数字技术对传统视频互动性的影响主要表现在提升受众对节目的参与度,形成受众参与节目生产的态势;数字媒体受众的沉浸式体验,在虚拟与现实之间建构传播优势以及交互式视频的兴起.实现视频产业全面数字化转型需要充分尊重受众主体地位,回归受众本位,而不仅仅是简单的技术升级,更需要攻克数字媒体中具有共通性的关键技术,从而有效适应新的传播环境.     

基于时空特征的生猪动作识别

针对现代化养殖业无人化、智能化的需求,以目标检测网络YOLOv2为基础,提出了一种基于深度学习提取时空特征的生猪动作识别与定位的方法。对待检测视频关键帧中的生猪空间位置信息与视频流时序动作特征进行检测,采用通道注意力模块将这2种特征进行合理且平滑的特征融合,实现了一个端到端的动作识别网络,可以直接从视频序列中预测得到关键帧的包围框和动作分类概率。通过对某生猪养殖场群养栏监控视频进行训练和测试,研究了通道注意力模块和网络输入视频帧采样间隔对检测效果的影响,验证了三维卷积神经网络在生猪动作识别与定位中的有效性。     

入侵检测中双层次模式匹配研究与应用

针对现有入侵检测系统在模式建立与匹配方法中存在的不足,改进了一种入侵检测系统的模式建立与匹配方法.根据数据样本的数据属性特征,采用双层次聚类方法对数据样本进行分析,建立基于行为索引的系统安全模式,避免对数据属性进行分析时,造成数据关键信息的丢失,降低入侵检测系统的误报率和漏报率.     

基于支持向量机的Web日志频繁岚列模式挖掘研究

为了降低Web日志频繁序列模式挖掘误差,提出基于支持向量机的Web日志频繁序列模式挖掘方法.构建Web日志频繁序列模式检测序列,采用自相关特征分布式融合方法进行序列重组,提取序列模式的统计特征量,对其特征分布值进行信息融合.建立Web日志频繁序列模式融合式调度模型,采用支持向量机分析方法进行Web日志频繁序列模式挖掘的...     

基于数据挖掘技术的牙刷包装缺陷检测方法研究

为了实现对牙刷包装缺陷的精准检测,提出基于数据挖掘技术的牙刷包装缺陷检测方法。构建牙刷包装视觉信息采样模型,对牙刷包装视觉图像进行超像素特征提取。建立牙刷包装缺陷的大数据分布集,结合模糊信息采样技术进行牙刷包装缺陷的信息采样和多分辨融合,建立牙刷包装图像的信息融合模型。采用统计分析方法进行牙刷包装缺陷分布特征检测,根据信息增强和模糊聚类分析方法,实现牙刷包装缺陷检测。仿真结果表明,采用该方法进行牙刷包装缺陷检测的精度较高,自适应性较好,提高了牙刷包装缺陷定位和特征提取能力。     

气象过程信息挖掘与输电线路覆冰预测

针对现有覆冰预测回归模型以采样点气象参量预报覆冰值的局限性,提出了一种改进的基于气象过程信息挖掘的覆冰预测方法。按线路覆冰增量将气象参量样本分为覆冰增长、维持、消融3个模糊模式类别,定义了以气象参量样本与模式类别中心的马氏距离为变量的隶属度函数,并在计算马氏距离时采用灰色斜率关联度确定各气象参量的权重。基于此,将隶属度与采样点气象参量结合,形成包含覆冰气象过程信息的高维历史数据样本,采用支持向量机进行覆冰回归模型的训练与预测。算例比较了现有的神经网络、支持向量机预测方法与提出的改进预测方法,结果表明,前两者预测的相对误差均值分别为24.50%和22.66%,而改进的预测方法相对误差均值为6.62%。考虑气象过程信息挖掘的覆冰预测模型具有更高的预测精度。     

视频数据挖掘技术综述

视频数据挖掘技术旨在挖掘出视频数据中隐藏的、有价值的信息,来实现对视频的充分利用。通过对国内外视频数据挖掘的研究与分析,对视频数据挖掘技术进行了概述,详细阐述了基于特征和基于内容的视频挖掘技术,最后总结了视频数据挖掘系统所面临的挑战以及对全景视频挖掘的展望。     

基于多模态特征融合的无人驾驶系统车辆检测

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法.该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减少离群点干扰;构造多模态特征融合模块,利用逐像素平均融合点云与图像信息;加入特征金字塔提取融合后的高...     

基于信息融合的支撑座早期松动故障诊断

采用基于信号分析的无模型检测方案和信息融合技术,对支撑座早期松动故障进行检测诊断.针对支撑座松动的小波包变换特征和功率谱特征进行特征融合与决策融合,同时采用基于熵度量的无监督特征约简方法对功率谱特征进行约简,有效地减少了特征数目,加快了融合和诊断速度.特征融合与决策融合采用分层神经网络实现,该网络综合了局部融合和全局融合的优点,具有很高的故障确诊率和很好的抗噪性能,无噪声样本综合确诊率达94.3%,有噪声样本综合确诊率达88.6%.     

基于主动学习的油气管道沿线地物变化检测

油气管道在储运过程中,沿线区域地物变化对其安全具有较大影响,特别是道路的修建、沟壑的挖掘、滑坡等。由于油气管道分布范围广、周边环境复杂,传统的人工巡检方式存在一定的局限性,因此研究了基于卫星遥感的油气管道沿线地物变化检测。在综合考虑空间信息和算法自动化程度的基础上提出一种改进的基于多特征融合和主动学习的油气管道沿线地物变化检测算法。首先利用基于自适应阈值算法选择初始训练样本,然后利用梯度提升树、k近邻和极限随机树集成结构进行未标记样本的类别判定,并基于边缘采样的主动学习算法进行未标注样本增选。在样本增选过程中为了减少噪声对训练样本的影响并且减少冗余信息,通过两方面对增选样本进行优化,首先通过分割对象约束分类器集成变化检测结果,提高增选样本的准确性,然后利用边缘采样方法选择信息量较大的未标记样本进行标注。通过两景融合后的资源三号(ZY-3)影像进行实验,结果表明该算法可以有效检测地物变化情况,并且在提高变化检测结果精度的同时,可以有效减少训练样本的标注成本。     

视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法

为了提高一卡通数据精准挖掘能力,提出基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法。构建一卡通数据的模糊信息检测模型,采用关联特征提取方法进行一卡通数据的模糊相关性分析,构建一卡通数据的输出自相关特征匹配模型,结合模糊特征聚类分析方法进行一卡通数据的统计分析,建立一卡通数据的回归分析模型,提取一卡通数据的统计特征量,根据一卡通数据的特征提取结果采用模糊C均值聚类方法进行信息处理,采用蚁群算法进行一卡通数据挖掘过程中的自适应寻优,实现一卡通数据的优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行一卡通数据挖掘的精度较高,特征分辨能力较好,提高了一卡通数据的挖掘和检测能力。     

一种新的高速网格入侵检测系统模型

提出了一种新的高速网格入侵检测系统模型,将入侵检测系统部署于网格环境,并采用基于特征匹配的检测技术;为了实现网格中各种资源使用的负载均衡,采用改进的遗传算法进行任务的分配;为了实现对分布式攻击的检测,采用数据融合和频繁模式挖掘技术进行报警的合成与关联分析.该模型不仅能够利用网格资源进行攻击检测,而且实现了网格资源使用的负载均衡.     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于CARS与PCA的高光谱煤岩特征信息检测方法

针对采煤机智能化截割时存在煤岩识别精度低、稳定性差等问题,提出一种基于高光谱成像技术的煤岩检测方案。使用8种不同类型的煤岩样本(训练集800块、预测集200块)进行分析,利用竞争性自适应重加权算法将光谱全波段降维至11个特征波长形成光谱特征向量;通过灰度共生矩阵来描述煤岩的纹理特征,选取对比度、能量、同质性3个特征参数值作为纹理特征向量;通过主成分分析融合剔除光谱与纹理特征中解释能力较差的特征信息,利用预测集样本分别对光谱全波段、CARS提取特征波长、图像纹理、CARS提取特征波长融合纹理特征、光谱全波段融合纹理特征和PCA融合特征波长与特征纹理特征的特征向量建立偏最小二乘回归模型,通过对比6种特征向量的建模预测性能,选出煤岩最优特征向量。PCA算法融合后特征向量预测性能的R_2,RMSE,平均绝对误差MAE和准确率分别为0.912,0.201,0.151和94%.该方法可改善煤岩特征信息检测的稳定性与可靠性,为煤岩识别提供有效的特征信息,对实现采煤机智能化开采具有重要意义。