基于脉冲耦合神经网络的目标特征抽取方法

为解决待识别目标的特征抽取问题,提出了一种脉冲耦合神经网络结合形状信息的图像混合特征抽取方法。该方法利用脉冲耦合神经网络将图像空域信号转化为时域信号的特性,结合物体形状信息,对图像的灰度和形状进行了统一描述。实验结果证明,该方法在一定程度上对物体的形变、平移、缩放不敏感,对目标识别系统是一种很好的特征抽取方法。     

边界元在基于形状特征图像检索中的应用

针对目前Freeman链码在描述图像形状特征时边界特征点空间相关性不强、与颜色或纹理等特征相关性不强、抗噪性差的问题,提出了一种新颖的基于边界元的形状特征描述方法.利用定义的4种类型边界元来描述图像的形状信息,结合像素网格单元及图像颜色信息,采用图像边界元直方图和边界元自相关图特征矢量作为图像的形状特征描述,并综合这两个特征矢量进行相似性度量.试验结果表明,相较于已有文献中的形状特征提取方法,该方法有效地提高了检索的精准率,改善了检索结果的排序值,并具有很好的抗噪性和稳定性.     

一种改进的饱和黏土运动硬化边界面模型

为了模拟海洋风、浪等循环荷载下饱和黏土的循环稳定性,基于运动硬化准则建立改进的边界面模型.改进的模型中,基于硬化中心和边界面可移动的硬化准则,描述循环荷载引起土体的各向异性;以椭圆形边界面左端点对应的应力作为运动硬化变量,建立新型的边界面方程,以解决传统的边界面方程与该硬化准则不相适应的问题;在边界面方程中引入形状参数,以增加模型的灵活性;结合边界面的演化规律,提出一种详细的塑性模量插值方法,使模型能够真实地描述饱和黏土在低应力水平下的循环稳定特性.通过对不同固结应力和循环应力水平下累积偏应变随循环周次变化关系的预测,初步验证了改进模型的合理性;通过模拟结果与试验结果的对比,进一步验证了该模型的有效性.     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于惯常速率的多类目标轨迹预测

为了解决监控视频中对大量不同类型的运动目标进行运动轨迹预测的问题,系统地提出了对多类目标的轨迹预测流程;在社交力模型的基础上,探讨了一种新的以惯常速率为聚类对象的运动模式特质分类方法,并应用这种方法在Stanford Drone数据库上取得了领先的结果.该方法可以使目标轨迹预测的研究对象拓展到除行人以外的其他任何移动目标,如汽车、自行车等运动物体,并对它们的运动轨迹进行有效预测.该方法在实现高精度预测的基础上,极大地缩短了目标分类所用的时间,分类效率的提高达5个数量级.     

一种基于形状的图像相似性检索方法

文章提出了利用图像内的角点去表示物体的形状,并在此基础上提出了一种新的刻画2幅图像内容的相似程度方法;通过与颜色直方图方法比较证明,该方法较好地抓住了目标物体的基本形状,利用该方法进行图像的相似性检索简单而有效。     

一种改进的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标.改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度.利用帧间差分法消除了"鬼影"问题,同时采用动态阈值分割算法,提高了准确性.实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标.     

基于视频图像序列的动态物体跟踪定位算法的研究

视频图像动态物体跟踪的算法是计算机视觉的核心课题之一,具有重要的理论意义和广泛的实用价值。本文提出了一种改进的三帧差分的运动目标实时检测算法,对3帧连续的边缘图像进行3帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单,实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。此外,利用基于物体特征的轨迹记录算法清晰的记录了物体的行进轨迹。实验证明,该算法在运动物体实时检测和跟踪方面有效可行。     

基于GJK的凸体快速连续碰撞检测研究

针对一段时间内的多个运动物体之间的碰撞检测,提出一种基于距离算法(Gilbert-Johnson-Keerthialgorithm,GJK算法)的凸体快速连续碰撞检测算法,该算法主要通过判断一段时间内两物体之间的最小距离是否为零来检测碰撞发生情况。首先利用GJK算法在有限步骤内计算得到最小距离,检测两物体是否发生碰撞;若两物体发生碰撞,进而利用ray-casting算法确定发生碰撞的精确位置,根据环境要求做出相应响应,调整运动物体位置。仿真结果表明,对多个运动物体间的连续碰撞检测,该算法有较高的实时性和准确性。     

双目视觉识别柚子轴线姿态的一种方法

在水果分选、检测以及水果采摘机器人中,需要识别目标物体的姿态信息。文中讨论了一种利用双目立体视觉技术,通过寻找柚子边界形状并结合摄影几何原理寻找其轴线三维姿态的方法,实验验证了该方法的有效性。     

一种基于遗传算法的AUV动目标避碰规划的方法

提出了基于遗传算法实现AUV对运动目标避碰规划的方法.该方法采用实数编码,把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为适应度函数,引入最优保存策略,保证了遗传算法的收敛性.计算机仿真表明,该控制方法使AUV能够较好的实现对运动目标的避碰.     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

基于双树双索引结构的移动查询方法

为实现对有限范围内海量移动对象的有效索引,构建通用的移动查询解决方案,针对移动对象在道路网格中的运动特点,提出了预测实时运动速度的速度积累模型和预测未来聚集位置的基于双树双索引结构的移动对象查询方法.双树双索引结构利用网格划分思想构建空间分割树,实现对现有GG TPR-tree查询结构的拓展,并结合GG TPR-tree索引及建立于内存中的Hash索引以满足各种类型的移动查询请求.仿真实验表明,在回答受限范围内海量移动对象的确定性查询和统计性查询时,与传统方法相比,双树双索引结构在查询结果准确率方面有明显的改善.     

基于Kalman的运动物体跟踪和预测方法研究

目前,很多应用需要跟踪图像序列中的运动物体。但是,有时不知道运动物体的特性,因此,提出一个完整的跟踪预测模型;使用无需先验知识的Kalman滤波器跟踪和预测运动物体。利用提取的Harris角点,通过L-K金字塔方法得到前后两帧光流;通过光流聚类得到当前帧中运动物体的凸包,使运动物体从背景中分离出来。由Kalman滤波器跟踪和预测各运动物体凸包的重心,并划出运动轨迹。计算机仿真及现场测试结果表明所提出的方法具有较高的跟踪精度,且计算量小。     

基于HV分割的精确碰撞检测及其应用

为了实现虚拟加工环境中的精确碰撞检测,采用了HV分割的方法以实现三维物体的自动分割,并且在HV分割后很容易地实现包围盒重构,从而对其进行精确碰撞和干涉检测.对于任意两个在虚拟设计环境中的以任意角度旋转的三维物体,采用HV分割均能精确地检测出它们之间的碰撞.该算法在虚拟车削环境中的应用实例可以说明,该算法与传统的包围盒法相比,可更为准确地实现仿真中的碰撞检测.     

Motion-deblurring in human vision

If photographs are taken of moving objects at slow shutter speeds the images of the objects are blurred. In human vision, however, we are not normally conscious of blur from moving objects despite the fact that the temporal response of the photoreceptors is sluggish. It has been suggested that there are motion-deblurring mechanisms specifically to aid the visual system in the analysis of the shape of retinally moving targets. Models of motion deblurring have been influenced by the finding that certain very precise spatial pattern discriminations are unaffected by motion. An example is vernier hyperacuity, in which the observer must detect the direction of offset between two lines with abutting ends. With a stationary stimulus, observers can detect a vernier cue of less than 10 arcsec and acuity is unaffected by retinal-image motion of up to 3 deg s-1 We confirm this finding, but provide evidence against any general deblurring mechanism by showing that another kind of hyperacuity, discrimination of the distance between two parallel lines (spatial interval acuity), is interfered with by motion. This argues against a general deblurring mechanism, such as a neural network 'shifter circuit', and we point out that the high level of vernier acuity for moving stimuli is susceptible to an alternative explanation.     

基于两视图的曲面物体自动建模方法

提出一种基于两视图的曲面物体自动重建方法. 采用基于Haudorff距离的特征匹配技术对图像的正面和侧面中的曲面物体进行匹配,自动获得图像中物体的大致形状及位置信息. 采用基于形状先验的图像分割算法自动地将曲面物体从图像的正面和侧面中分割出来. 利用这两幅图像中获得的侧影轮廓线,实现曲面自动重建和纹理自动提取. 通过真实曲面物体进行重建实验,验证了该方法的可行性.     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.