基于改进ORB的图像特征点匹配

鉴于ORB算法在特征点匹配时基本不具备尺度不变性,结合SIFT算法思想,提出了改进的ORB算法:SIRB(ORB and SIFT)。首先生成图像的多尺度空间,并在多尺度空间里检测稳定的极值点,使得提取出的特征点具有尺度不变信息;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,生成旋转不变性的二进制描述子;最后通过Hamming距离完成对特征点的匹配。实验结果表明,SIRB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在图像尺度发生变化时,SIRB算法特征点匹配的平均准确度达到约93.3%,相比于ORB提高了约70.7%;同时SIRB和ORB两种算法的匹配速度大致相当,SIRB保留了原ORB算法的快速优越性,平均匹配速度比SIFT快约63.2倍;将提出的SIRB算法应用到视频目标跟踪系统中,取得了良好的实验效果,具有一定的应用价值。     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

公路隧道交通流的数据挖掘

在阐述数据挖掘技术和方法的基础上，研究了基于统计理论的聚类方法。利用微软SQL Server 2000提供的聚类数据挖掘方法对某个公路隧道交通流的数据进行了聚类分析，并对数据结果进行了详细的解析，得到该隧道交通流的一些特性信息，如：何时该隧道交通流最大等。根据这些信息，可以针对不同的交通量特点安排隧道监控设备的控制方案及系统的维护方案，以保障公路隧道交通的畅通和安全。     

一种高速公路隧道交通流元胞自动机模型

针对高速公路隧道交通瓶颈,通过分析高速公路隧道区域通行环境特性,研究车辆行驶在高速公路隧道路段时的换车道、加速、减速等微观交通现象,在双车道元胞自动机模型STCA模型基础上,引入车辆速度控制条件和车道控制条件,提出了一种高速公路隧道交通瓶颈元胞自动机模型,分析了不同长度高速公路隧道对区域路段交通流的影响。研究结果表明：建立的模型能够模拟车辆在高速公路隧道区域的时空变化特征;高速公路隧道瓶颈会对紧邻瓶颈下游的特定长度路段的交通流产生缓冲作用;隧道路段区域的最大流量以及平均车速与无隧道路段区域相比,将会随着隧道长度的增加而逐渐降低。     

无线传感器网络可分负载调度算法

为了节省传感器节点能量,提高网络资源利用率,提出了一种无线传感器网络可分负载调度(DLSW)算法.DLSW算法以LEACH协议为基础,分群内和群间两阶段进行任务调度.在群内调度阶段,群内节点共享同一信道,相继向群首发送数据;在群间调度阶段,群首节点和SINK节点之间独立的信道使得群首将群内节点报告的数据融合后,并行向SINK节点传送结果,同时完成数据发送.DLSW算法通过去除节点间的通信干扰使得总任务完成时间减少、资源利用率提高.实验结果表明,在大规模的网络环境下,DLSW算法可以使总任务完成时间减少20％,网络能耗减少10％.     

基于专用短程通信的个性化交通信息服务系统

在专用短程通信(DSRC)协议的基础上,提出一种个性化交通信息服务系统,设计了该系统的结构、讨论了路边设备与车载设备之间通信以及信息中心与路边设备之间信息传输,介绍了系统的主要功能。研究表明,该系统能为出行者提供小区域范围内的个性化交通信息服务,为个性化交通信息服务系统的进一步研究奠定了基础。     

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。     

基于自适应加权的多传感器实时数据特征值提取

为实现监测数据的特征值提取，对传感器数据的预处理、时间维及空间维融合方法开展了研究。建立了实时数据融合模型，提出了基于3σ-grubbs检验的异常数据预处理方法，兼顾了异常数据剔除的速度与精度，能很好地消除疏失误差;对单个传感器数据采用分批估计原理进行融合，得到了特征估计值，实现了数据在时间维上的融合;通过对多个传感器的特征估计值采用自适应加权方法进行赋权，实现了数据在空间上的融合，并提出了考虑传感器精度的算法修正。实例计算表明，数据经3σ-grubbs方法处理后方差减小了20%~54%，与传统的算术平均滤波方法相比，分批估计自适应加权融合算法的数据融合方差明显更小，考虑传感器精度后的融合结果更接近高精度传感器值，特征值提取结果更加准确、可靠。