基于RISC处理器的实时交通计测系统

目的 研究交通流的实时测量,测量车辆台数,速度等基本交通参数,以期为交通部门提供必要的效能流参数统计量。方法 用差分方式对交通流进行实时图像处理,用精简指令集计算机（ＲＩＳＣ）作为主处理器,运用其高速数据处理能力进行系统的实时化和实用化研究。结果 完成了交通流计测的实验装置,并且进行了图像处理软件算法的设计和调试。结论 实际道路的交通测量证明,测量精度在９５％以上,系统可以适应环境光的突变和渐变的     

基于量子进化算法的交通图像稀疏分解

为了实现灵活、简洁和自适应地表示交通图像,该文将图像稀疏分解新方法引入到交通图像处理中,提出基于量子进化算法的交通图像稀疏分解方法,以加快对交通图像稀疏表示的处理速度,从而为进一步提取交通参数奠定良好基础。采用非对称图像原子构建交通图像原子库,用寻优能力强和收敛速度快的量子进化算法,实现在过完备图像原子库中搜索最佳匹配交通图像结构的原子,有效地实现对交通图像的稀疏表示。仿真实验结果表明,该方法能对交通图像进行快速、有效地稀疏分解,证实了所提出方法的可行性。     

电视关节镜手术图像处理与分析的技术研究

利用视频捕捉卡将电视关节镜输出信号转变为数字信号 ,使用计算机记录和保存采集的图像 .采用图像边缘检测和图像跟踪算法对获得的关节数字图像进行了图像处理和分析 .在图像处理的基础上 ,自动测量出病变部位的形状参数 .结果表明这些处理和分析方法是非常有效的 .本研究为内窥镜图像自动识别的研究提供了重要的材料     

电视关节镜手术图像处理与分析的技术研究

利用视频捕捉卡将电视关节镜输出信号转变为数字信号，使用计算机记录和保存采集的图像．采用图像边缘检测和图像跟踪算法对获得的关节数字图像进行了图像处理和分析．在图像处理的基础上，自动测量出病变部位的形状参数．结果表明这些处理和分析方法是非常有效的．本研究为内窥镜图像自动识别的研究提供了重要的材料．     

基于B-Snake的超声图像分割算法

利用参数化的B样条表示轮廓曲线,得到B-Snake轮廓模型.由于B样条曲线自身的一些特点,使得B-Snake具有计算复杂度低,收敛速度快等优点.在实时图像处理方面具有很强优势.实验结果证明B-Snake模型的分割效果不错,而且速度较传统Snake有较大提升.     

膜计算在图像处理领域应用研究综述

随着计算机与信息技术的高速发展,图像处理已深入到各行各业,海量数据以及复杂算法所面临的高速实时处理成为图像处理领域急需解决的问题.膜计算是由生物细胞(群)相关机理启发的一类分布式、并行计算模型,已被证明能以多项式时间求解计算难问题.综述膜计算在图像处理领域中的应用,着重从图像低层处理(图像平滑、骨架提取)和中层处理(图像分割、立体匹配、图像配准、图像分解与重建)两方面对膜计算在图像处理领域的应用进行了介绍和分析,并给出了膜计算应用于图像处理领域的今后可能的发展方向.     

特种车辆信息管理系统的研制

车辆识别技术在现代交通监控和企业管理中有着广泛的应用前景,文中提出的特种车辆出入库信息管理系统采用软硬件结合的方式,对于压力传感器获取的车辆原始图片进行图片分割,提出了车牌识别和车型识别两种方案,并建立车辆图像数据库进行模式识别,这种基于图像处理的方法移植性好,可检测较大的范围,因此前景良好.     

视频图像综合处理系统的设计与实现

本文针对各种恶劣环境下采集的视频图像,设计了一种高效的视频图像综合处理系统。该系统能实现对实时图像和已录回放图像的各种处理,包括图像的去雾、去噪等模糊图像清晰化处理功能。系统稳定可靠、操作方便,具有通用标准接口,可灵活应用到视频系统的前端、后端进行图像处理,能够可广泛应用于交通监控、银行监控等室内外各种环境。     

医学图像处理技术浅谈

介绍了医学图像处理技术的各个方面,如图像的来源、图像分割、图像配准、图像融合等,简要阐述了各个方面的主要技术方法和发展方向,使得从总体上对医学图像处理技术有一个比较清楚的了解。     

一类具有图像前景缩小功能的CNN模板的设计

设计了一类使图像前景缩小的CNN模板,并对模板的鲁棒性进行了研究,结果表明:只要模板参数满足定理中的不等式,CNN就能完成使图像前景缩小的功能;通过实验模拟确认了理论结果在计算机图像处理应用中的有效性.     

基于视频的车流量统计算法

本文实现了一种基于线检测的车流量检测算法,首先利用背景消减法检测出运动目标,然后经过二值化处理得到二值图像,在二值图像上采集一条线上的像素点,然后利用新的数据处理算法对数据进行处理,最后,统计出每条车道上的流量,本文算法简单,易于实现,结果证明此算法检测精度高且算法实时性好,具有较好的鲁棒性。     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

浅析数字视频视觉采集与处理系统

随着电子技术和计算机技术的迅速发展,基于图像内容的处理与控制系统已广泛应用于安防监控、工业检测、包装印刷、智能交通等领域。数字图像和数字视频具有便于处理、传输和存储等特点,已成为研究的热点。     

基于实景图像的道路限速标志检测算法研究

在基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一就是对图像中的交通标志能够快速有效地检测.以分析限速标志为例,根据限速标志的特点在图像中寻找到其所在的位置并提取出相关区域,为图像的识别做好前期准备.为了提取出交通标志,采用了颜色预处理、形态学滤波、二值化后的连通域处理和圆的检测等方法.实验表明,该方法能有效地从实景图像中提取出含有交通标志的区域.     

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特...     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。