一种运用显著性检测的行为识别方法

针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二阶段,为了将真正的行为区域从候选前景集合中分离出来,利用绝对背景集合中块的运动信息构建字典,通过加权稀疏表示算法计算候选前景集合中每个块的细化显著性,再通过阈值化获取二值显著图用以指示行为区域;最后,将显著图融入稠密跟踪过程以获取行为区域轨迹用于行为识别。基准数据集上的实验结果表明,该方法能够较好地检测视频中的行为区域,获得的识别率高于传统稠密轨迹法2.5%~4.5%。     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

基于RGB颜色空间的视频运动目标检测

为解决当前视频运动目标检测中检测精度不高以及视频颜色失真对运动目标检测的干扰问题,该文提出了一种改进的视频运动目标检测方法.比较了多种颜色空间下的运动目标检测算法,通过对视频的RGB(Red Green Blue)颜色空间建模,根据实际情况,对不同的颜色分量赋予不同的权值,提高了该颜色空间的真实性.同时,创新性地将神经网络与颜色空间结合,通过自组织映射,实现了对视频流数据中的运动目标检测.大量的实验结果表明,该方法对提高视频运动目标检测准确率有着显著的效果.     

基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪

在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,本文结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法对目标误检、漏检以及严重遮挡情况均可以很好解决,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

基于视频的交叉口目标轨迹自动采集

提出了一种基于视频的交叉口内目标运动轨迹自动采集方法.首先利用ViBe(Visual Background Extractor)算法提取目标前景,然后提出了基于光流的目标跟踪OPC(object-point-contour)算法,最后基于透视变换得到目标的真实轨迹和运动参数.方法可采集交叉口内所有交通对象的类别、轨迹、速度与加速度信息,并对目标停滞与遮挡现象有较好的跟踪稳定性.经检验,该方法对机动车、非机动车和行人的轨迹提取准确率分别为88.89%、86.00%和83.33%,速度提取准确率为91.71%,为交叉口管理与安全研究提供一种视频处理和数据采集手段.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法

提出了一种相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法。根据运动目标对光流结果的影响对特征点进行筛选;利用光流法对相机的全局运动进行估计;根据全局运动估计的结果对粒子滤波的运动方程进行修正,选取颜色直方图作为目标的特征模型,实现对移动目标的跟踪。实验结果表明,在相机运动的状态下,能够准确快速跟踪运动目标,可以达到实时性要求,具有非常好的鲁棒性。     

电机驱动的车辆离合器变结构控制

为改善电控离合器的控制性能,运用变结构控制方法设计了非线性控制器,下层控制器系统承担执行上层控制器指令的使命,下层执行机构及其动力学系统精确建模有助于提高电控离合器控制系统响应品质。计算机仿真结果显示,该控制器跟踪理想动力系统轨迹的性能良好,且具有对外部干扰的鲁棒性。     

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。     

基于直方图差分的视频分类方法

针对当前视频自动分类算法复杂计算量大等问题，提出一种简单的自动视频分类方法，即基于直方图差分的统计方法。获得每个视频的直方图差分曲线后，调整去掉编辑特效造成的虚假峰，得到每个视频的每秒平均镜头切换次数，以此作为广告视频和非广告视频的分类依据，进行C-均值聚类。实验结果表明，该方法以较少的工作量获得了较好的分类结果。     

基于ADS-B数据的机场场面多目标行为识别

针对机场场面监控视频中存在多个飞机目标,且各种行为轨迹相似,难以通过轨迹进行行为判断的问题,提出了一种基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据的机场场面多目标行为识别。首先,利用ADS-B信息通过透视变换的方法对视频中的所有飞机进行定位;其次,利用历史轨迹预测飞机一定距离之后未来时刻的位置,通过历史以及预测的目标位置划定每一架飞机的运动区域;最后,将多目标行为识别转换为多个单目标行为识别任务。在每一架飞机的运动区域中,通过多时间尺度的融合卷积完成对所有飞机的行为识别。针对性地制作了一个包含飞机各种行为的小型数据集为基于融合卷积的行为识别算法提供训练和测试,同时在多个具有ADS-B数据以及相应标定数据的场面监控视频中进行了验证,实验结果表明本文方法可以满足包含多个目标的机场场面飞机行为识别任务。     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

基于视频的角色运动提取与运动合成

在基于大量现存的影视片段的基础上,采用一种基于特征的跟踪算法——KL(Kanade-Lucas)算法,对视频中角色的特征关节点实现跟踪,得到运动信息不完全的二维角色运动序列,然后进行三维重建生成满足动画要求的三维角色运动序列,并将三维角色运动序列重定向到三维的虚拟角色中,从而得到逼真的角色动画.实际运行表明,生成的角色动画与视频中的角色动作具有良好的吻合性.     

高精度火箭橇试验轨道动力学方程组的建立

针对高速火箭橇试验用无碴、无缝、平直的高精度轨道系统,利用轨道动力学理论,推导建立了该系统在竖向、横向与扭转的耦合动力学方程组.解决了高精度火箭橇轨道系统动态特性计算问题,为火箭橇轨道设计提供了理论基础.     

一种自聚焦的弹载SAR成像方法

针对传统聚束式合成孔径雷达(SAR)成像算法对弹载SAR运动误差补偿困难的问题,该文提出采用相位梯度自聚焦算法(PGA)实现导弹成像过程中的相位误差校正。该方法利用方位滑窗对各像素点进行质量评估,从而挑选出质量最好的孤立特显点用于相位误差估计,并通过对相位误差的迭代修正获得其估计值。该文研究的PGA算法是非模型的相位误差估计方法,因此对任意阶相位误差都有非常好的自聚焦性能。理论和成像仿真结果表明,该方法具有运算量小、收敛速度快和估计精度高的特点。     

牛顿法在求解支持向量机中的应用

支持向量机作为一种重要的机器学习工具,近年来受到了广泛的关注,并得以迅速发展.但在处理大数据时,求解支持向量机对应的二次规划问题是非常棘手的,计算时间长,存储空间大.如何有效求解支持向量机是一个不可回避的研究课题.本文主要研究了如何利用牛顿法求解支持向量机和双生支持向量机,并提出了两个新算法.实验结果表明,所提算法是有效和高效的.