基于航拍图像的道路提取算法

针对航拍图像中的检测道路问题,提出了一种多方法融合的道路提取算法.该算法根据建立的颜色模型,应用图像分析技术分析道路的连接特性和宽度特征.运用Hough变换提取图像中道路像素,使用交集处理方法去除图像中的噪声.通过道路阴影颜色分析,噪声分类处理以及道路修复等技术,快速高效地从复杂的航拍图像中提取出道路.实验结果表明,与现有的道路检测方法相比,该算法具有检测准确、效率高等优点.     

结合场景结构和条件随机场的道路检测

针对道路检测采用图像外观特征对像素或区域进行分类,容易受到光照、阴影和遮挡等复杂因素的影响导致检测精度低的问题,提出一种结合场景结构信息和全连接条件随机场(CRF)模型的道路检测方法.首先检测道路消失点和道路边界线并生成道路的置信图;然后基于图像超像素训练场景结构布局模型得到结构布局的估计;融合置信度图、结构布局图和图像外观特征构建基于像素的全连接CRF模型;最后通过CRF模型推理得到分类结果.实验对比结果表明:采用结构信息和全连接CRF能够有效提高道路检测的精度,对阴影和遮挡等复杂道路环境具有鲁棒性.     

基于局部语义上下文的场景分类方法

针对现有方法难以解决复杂场景图像分类的问题,本文提出一种基于局部语义上下文的场景分类方法。该方法将整个图像分割为一系列超像素,从超像素提取局部特征表示图像的局部观察;在观察图像和场景类别标签之间引入表示超像素区域语义的随机变量,通过不同随机变量之间的依赖关系引入局部语义上下文信息,较好地描述了图像观察、图像内容与场景类别标签之间的语义关联度,最后定义判别图像场景类别的目标函数,采用优化方法推断图像的场景类别。在标准图像库进行的实验证明了该方法的有效性。     

一种基于BP网络的测井曲线自动提取方法

由于测井曲线图纸图像存在大量背景网格与曲线或曲线与曲线交织,致使曲线跟踪中断,需要手工连接,自动曲线提取非常困难.为此,提出一种利用BP神经网络进行曲线自动提取的方法.这种方法先提取曲线段的宽度、走向、分支特征,然后利用BP神经网络识别跟踪曲线交织处的分支,正确预测曲线的下一段.理论分析和实验表明,采用本方法,提高了曲线提取的正确率,抗干扰效果较好,几乎不要手工连接.该方法已经用于实际的石油测井曲线图纸图像的曲线自动提取中.     

一种基于超像素的户外建筑图像布局标定方法

提出了一种提取户外建筑目标图像中布局信息的方法.首先,基于超像素技术对所给的图像进行大致区域划分.超像素技术是基于一个测度谓词,其利用图像的基于图论的表示法来判定两区域的边界;其次,以划分后的区域(称为超像素)为单位,利用颜色、位置、纹理等信息对其进行标记.在标记纹理特征时,采用了基于3D基元的纹理识别方法.最后,定义规则整合各项标记,实现了对图像内容的划分,提取其布局信息.实验结果表明,该方法应用于常见几种布局的户外建筑目标图像都能收到较好的效果.     

基于半圆形局部二值模式结构相关性描述子的图像检索

针对传统的结构基元方法缺少对不同量化颜色层中的中心像素点与其潜在邻居的相似性信息描述问题,提出了一种半圆形局部二值模式结构相关性描述子,并将其应用在图像检索中.首先,定义了一种新的半圆形局部二值模式结构基元;其次,检测不同量化颜色层中的结构基元;最后,提取新结构基元的空间分布和对比度特征.相比传统的结构基元方法,提出的描述子检测的结构基元更加丰富,包含更多可能的结构区分性.在不同图像库上的实验结果表明了所提方法的有效性.     

基于张量投票算法的SAR图像道路提取方法

阐述了张量投票算法基本原理,提出了一种利用张量投票算法从合成孔径雷达(SAR)图像中提取道路网的方法.首先利用一个比值算子和一个相关算子的融合检测算子将道路基元榆测出来;然后再利用方向可调滤波器进行SAR图像的局部方向估计;最后对方向估计结果进行张量编码,并采用张量投票算法构建道路网.基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法对斑点噪声不敏感,不需对SAR图像进行复杂的预处理,就能快速、准确地检测SAR图像中的道路网.     

基于场景划分的海天线检测方法

提出一种基于场景划分的海天线检测方法,兼顾显著目标较小、海天线相对完整的简单场景和显著目标较大、海天线缺失严重的复杂场景,提高准确率的同时避免了不必要的时间消耗.采用卷积运算,将预处理图像划分为简单场景或复杂场景,根据划分结果,分别选择合适的方法进行检测.对于简单图像,先用基于图像分块的局部Otsu算法做图像分割,提取突变像素作为边缘,然后采用Hough变换检测海天线;对于复杂图像,在分割后,消除显著目标,并采用形态学滤波运算擦除干扰像素,检测海天线.实验证明:提出的方法可以有效提高海天线检测的准确率,具有良好的场景适应性.     

基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.     

用于路面车辙检测的线结构光图像处理流程

分析了激光线结构光车辙检测原理,提出了适应沥青路面纹理特征和技术状况的线结构光图像处理流程,包括路面横断面曲线提取和车辙特征参数提取.其中路面横断面曲线提取由光心提取、光心连接和光心曲线平滑实现.基于高斯拟合的光心提取用于确定线结构光位置,光心连接用线性插值得到完整的路面横断面曲线,而光心曲线平滑则可削弱路表纹理及其他干扰因素的影响.车辙特征参数提取在获取横断面包络线的基础上实现,最大车辙深度和曲线填充面积均可作为车辙评价参数,而路面横断面曲线也可用于路面横向变形特征的描述.模拟车辙试验表明,线结构光检测可以精确测量车辙深度,提出的图像处理流程具备可行性.     

一种基于弯曲结构的线状要素Morphing方法

提出一种基于弯曲结构的线状要素Morphing方法。对于2个不同比例尺地图上表达的同一线状要素,首先根据其各自形态特征分别利用约束Delaunay三角网提取线状要素的独立弯曲及其层次结构信息,并用弯曲森林和弯曲树来表达线状要素的弯曲结构。然后,通过识别对应独立弯曲,从高层次到低层次对它们的层次弯曲结构进行识别与匹配,从而将两线状要素分割成多对对应线段。在此基础上,借助常用的插值算法进行Morphing。实验证明,提出的基于弯曲结构的Morphing方法要比已有的方法精度高,并有效保持Morphing过程中内插线状要素弯曲特征的一致性。     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

融合多维时空特征的交通流量预测模型

为了精准预测交通流量,充分提取交通流中复杂的线性和非线性特征及其依赖关系,提出了融合多维时空特征的CLABEK模型。其中,由Conv-LSTM、BiLSTM和Dense神经网络分别提取时空特征、周期特征和额外特征(节假日、天气状况以及温度等),并通过将上述模型融合从而全面获取交通流的非线性特征;由卡尔曼滤波提取交通流的线性特征。在公开数据集上的对比实验证明,CLABEK模型在短期交通流预测任务上表现出最好的预测效果。     

一种基于贝叶斯理论的目标验证方法

提出了一种验证图像中候选目标的新方案.综合目标的先验知识,将目标验证转化为给定候选目标的条件下,图像特征观察集合的条件概率问题.同时,提取图像的短线段特征,利用短线段特征的观察,给出了一种目标验证方法排除复杂场景图像中虚假建筑物目标.在自然图像集上进行的实验表明,所提出的方法能有效排除虚假目标,满足处理自然图像的要求.     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

语音信号变速算法及其TMS320C5402实时实现

语音信号可表述成激励源和线性时变系统的冲激响应的卷积.若激励源是一白噪声信号,则声道发清音;若激励源是一准周期信号,则声道发浊音.在语音信号序列中影响语音表达速度的是浊音,它是基音,是由多次谐波构成的准周期信号.语音信号序列可以看成是基音周期经整数倍延时后叠加而成.插入部分基音周期使语音速度降低,删除部分基音周期能使语音速度提高.但是,插入或删除基音周期使语音信号的相位不连续,造成语音跳变,为此,采用交叠分帧的方法将语音信号划分成短时段序列.然后,求增或删后短时段序列相邻短时段之间的相关函数,进而求出相关函数极大值.按最大相关点实现相邻短时段之间的相位衔接,使其相位接近连续.此外,提出了一个TMS320C5402和AT89C51双处理机系统的硬件设计方案,将语音变速算法用TMS320C5402和人-机交互用单片机AT89C51实现.     

基于快速小波变换和FLD的人脸识别算法

针对快速性和识别率要求较高的人脸识别应用场合,提出了一种基于快速小波变换(FWT)和Fisher线性鉴别(FLD)的人脸识别算法.首先用Haar小波对标准人脸图像分别进行1尺度和2尺度分解,然后用Fisher线性鉴别法对原始图像、1尺度和2尺度分解图像提取特征,最后利用最近邻法对提取到的特征进行识别.利用ORL标准人脸图像库对算法进行了仿真,结果表明,此算法取得了较快的识别速度和较高的识别率.     

面向情感变化检测的汉语情感语音数据库

该文介绍了面向普通话情感变化检测的情感语音数据库CESD。该数据库的语音以对话形式录制,包括男女声情感对话语音1 200段。以生气、着急、中性、愉悦、高兴为基本情感,共包含20种情感变化模式。除语音文件外,还包含带有静音段/有效语音段、情感类别、情感变化段、情感质量等内容的标注文件。为了使更多的研究人员可以使用该数据库,利用P raat工具提取出67维常用声学特征,作为特征文件一同存储在该数据库中。对该数据库进行主观评价和情感变化检测的结果表明:语音情感状态自然、情感变化真实,能够满足语音情感识别和语音情感变化检测研究的双重需求。     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性.     

Soft Fault Diagnosis for Analog Circuits Based on Slope Fault Feature and BP Neural Networks

Fault diagnosis is very important for development and maintenance of safe and reliable electronic circuits and systems. This paper describes an approach of soft fault diagnosis for analog circuits based on slope fault feature and back propagation neural networks (BPNN). The reported approach uses the voltage relation function between two nodes as fault features; and for linear analog circuits, the voltage relation function is a linear function, thus the slope is invariant as fault feature. Therefore, a unified fault feature for both hard fault (open or short fault) and soft fault (parametric fault) is extracted. Unlike other NN-based diagnosis methods which utilize node voltages or frequency response as fault features, the reported BPNN is trained by the extracted feature vectors, the slope features are calculated by just simulating once for each component, and the trained BPNN can achieve all the soft faults diagnosis of the component. Experiments show that our approach is promising.