基于自适应特征融合的均值迁移目标跟踪

提出了一种基于自适应多特征融合的目标跟踪算法.分别利用RGB颜色和LBP纹理特征建立目标模型,通过线性加权将两类目标子特征模型代入目标相似性函数并用均值迁移算法进行目标位置优化计算.在跟踪过程中,引入S igmoid函数动态调整两类子特征权重,并利用子特征相关系数和可靠性指数对目标特征模型选择性自适应更新.实验结果表明,该算法能在跟踪场景和目标外观变化时自适应调整两种子特征权重,避免了特征失效导致的跟踪失败;特征模型选择性更新策略有效抑制了模型漂移.与单一特征和模型直接更新的跟踪方法相比,该算法在复杂跟踪环境更具有鲁棒性,能进行准确稳定的实时跟踪.     

多特征融合的长时间目标跟踪算法

针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其次,设计一个存放高置信度跟踪结果的标签库,记录跟踪结果的位置信息、置信度、使用次数.最后,在跟踪漂移或失败时,结合EdgeBox产生的目标候选框,并快速从标签库中获取重新跟踪的初始帧,在线训练更新滤波模型,从而使算法在长时间跟踪时保持较高的鲁棒性和高效性.在公开数据集上与流行算法进行对比测试,证明该算法在距离准确率、跟踪成功率和鲁棒性方面优于其他对比算法.研究结果表明,多特征融合方法能有效解决遮挡、颜色相近、形变等复杂场景下的长时间目标跟踪问题.     

抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.     

一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应更新策略,通过判断目标是否发生遮挡来决定是否在当前帧进行模型更新.在50组视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验.实验结果表明,在复杂的跟踪环境条件下,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡和尺度变化等问题,且具有较快的跟踪速度.     

基于多特征自适应融合的目标跟踪

针对传统的基于单一特征的跟踪方法在复杂场景和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一个基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征构造目标的多特征模型;然后根据特征子模型对目标与背景的可分性,对目标特征子模型的权值进行自适应调节;最后利用颜色和纹理特征对所提的算法进行了验证。试验表明同基于单个特征的核函数目标跟踪方法相比具有更好的鲁棒性。     

基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.     

采用互补特征的核相关滤波目标跟踪算法

为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核空间分配权重、更新模型,提高算法的鲁棒性.实验结果表明:所提出的算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且完全满足跟踪场景的实时需求.     

一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

针对采用单一图像特征进行目标跟踪时鲁棒性不高的问题,提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法.该方法利用颜色特征和纹理特征描述目标,并将二者融合于粒子滤波框架中,提高了目标跟踪的稳定性,同时也在一定程度上克服了目标跟踪中光照变化时跟踪效果较差等缺点.实验结果表明,该文算法不仅提高了目标跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

改进的KCF实时目标跟踪算法

提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.     

一种基于特征互补的新型长期跟踪算法

针对特征互补学习跟踪算法(Staple)在长期目标跟踪时出现目标丢失的问题,设计了一种基于特征匹配的重检测算法.该算法通过相关滤波模型和颜色特征模型的互补学习所得到的最大响应值来判断目标是否丢失,并融合基于网格运动统计的特征匹配算法(GMS)构建重检测机制,对目标进行重定位,从而保持稳定地长期跟踪.实验结果显示:该算法...     

冷藏温度对真空包装杏鲍菇品质的影响

探讨不同的冷藏温度对杏鲍菇真空贮藏品质变化的影响.实验结果表明:2℃贮藏可以降低杏鲍菇呼吸强度、推迟呼吸高峰的出现,抑制总酚含量的快速升高,而保持较高的可溶性蛋白质含量,降低杏鲍菇褐变速度,可达到贮藏保鲜的效果;杏鲍菇在2℃下真空包装贮藏20d,仍具有一定的商品价值,其呼吸高峰不明显,其白度(L^*)值为78.21,黄度(YI)值为20.65,总酚含量为21.52mg/g,可溶性蛋白质含量为6.35mg/g.     

核壳结构Fe3O4@SiO2纳米粒子的制备及表征

为丰富Fe_3O_4磁性纳米粒子在生物医学领域的应用,通过共沉淀法制备Fe_3O_4纳米粒子,经柠檬酸三钠修饰后,采用改进的Stber法成功在Fe_3O_4纳米粒子表面包覆上SiO_2,制备出核壳结构Fe_3O_4@SiO_2纳米粒子。使用扫描式电子显微镜、X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、振动样品磁强计对制备的Fe_3O_4@SiO_2纳米粒子进行表征。结果表明:制备的Fe_3O_4@SiO_2纳米粒子较Fe_3O_4纳米粒子分散性有明显的提高,平均粒径在65 nm左右,饱和比磁化强度为10.26 A·m^2/kg,仍具有良好的超顺磁性。     

基于响应面法的土茯苓中落新妇苷提取工艺研究

以土茯苓为原料,采用超声法提取土茯苓中的落新妇苷,利用高效液相色谱法对提取液中的落新妇苷进行定量测定.在单因素实验的基础上,采用BOX-Behnken响应面法考察乙醇浓度、料液比和超声时间对土茯苓提取液中落新妇苷含量的影响,以此确定从土茯苓中提取落新妇苷的优化工艺.优化结果表明,当乙醇浓度为67.7%,提取时间为87.5min,料液比为1∶10.3(g∶mL)时,土茯苓提取液中的落新妇苷含量的预测值为0.0621mg/mL.验证实验结果显示,预测值与实测值之间的平均偏差为2.0%,说明实验所建立的数学模型具有良好的预测性.最终确定土茯苓中落新妇苷提取工艺为:提取时间为90min,乙醇浓度为70%,料液比为1∶10(g∶mL),实验测定土茯苓提取液中落新妇苷平均含量为0.0611mg/mL.     

基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究

基于深度学习方法给出的目标矩形框检测结果,针对实时目标轮廓提取和颜色识别问题,提出了一种基于边缘提取和形态学操作的方法.首先通过Canny边缘检测算法提取图像大致轮廓,应用多次形态学闭操作将目标主体与背景、噪声等加以区分,找出最大轮廓即目标轮廓,然后利用目标轮廓所包含的区域,在HSI颜色空间中完成目标颜色的统计和识别,并采用真实场景中的无人机、小汽车和人的图像来进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法相比纯粹基于深度神经网络的方法在效率上有较大提升,相比纯粹的底层图像处理方法在精度上有较大提高,既保证了实时性,又确保了较高的精度.     

基于哈夫曼编码的多线程无损压缩库的设计与实现

基于哈夫曼编码和C++多线程技术,设计并封装出C++库函数,实现了文档的无损压缩,保证了良好的压缩率和高效的压缩速度.该库函数能被其他开发语言直接调用,能够极大程度地提高开发人员在实现文件压缩时的开发效率,并在C++库函数的开发中具有参考价值.     

基于GSM的盆栽土壤湿度检测与远程控制

针对盆栽灌溉系统的相关问题,提出一种基于GSM的盆栽土壤湿度检测及远程控制灌溉系统,由C52单片机搭建的湿度检测电路、显示模块和基于PLC的手机远程WiFi控制灌溉模块组成,检测模块将湿度信息显示在显示模块上,并通过GSM通信技术将湿度信息反馈给客户手机,以便客户通过手机控制灌溉模块进行灌溉,最后通过实验论证了系统的可行性与合理性.     

胰岛素缓控释制剂的研究进展

糖尿病是目前患病率较高的疾病,皮下注射胰岛素是治疗糖尿病的主要方法.天然胰岛素属于多肽蛋白类药物,体内半衰期较短,维持长时间的稳态血药浓度,需要频繁给药,患者的顺应性低.将胰岛素包封在生物相容性好的材料中制成微球或原位植入系统,可在注射部位缓慢持续释放胰岛素,减少注射给药的次数,增加患者的依从性.分析了目前胰岛素注射缓控释制剂的设计思路及相关研究进展.     

织构对称性对润滑减磨性能影响的仿真和实验研究

基于雷诺方程建立单一织构动压理论模型,通过对理论模型求解研究织构对称特性对动压润滑性能的影响差异.此外,开展压裂泵柱塞密封副销、盘单元摩擦学实验,对比单元摩擦学实验结果讨论织构对称特性的影响.数值计算结果表明,不同对称特性下,动压润滑性能与织构最长边长和速度的夹角关系及速度的方向有关.摩擦实验结果表明,基于捕获磨屑、补充润滑介质的作用机理,不同织构对称特性条件下,均表现为织构垂直速度方向边长越长、织构表面的摩擦磨损性能越好.     

Suzuki偶联反应催化剂及其作用机理研究进展

Suzuki偶联反应,是指在温和条件下,卤代苯与苯硼酸类化合物经钯催化剂作用发生交叉偶联,生成新C-C键的反应,其在药物研发与合成中具有重要的应用.钯基催化剂是Suzuki偶联反应的关键,开发低成本、新型高活性催化剂并探究其作用机理对于该反应的广泛应用具有重要意义.通过对钯基催化剂种类、应用范围及其可能的催化机理相关研究进行的分析,可为设计新型Suzuki偶联反应的钯基纳米催化剂提供有效信息.     

川西YS-1井玄武岩特征及与峨眉山玄武岩对比

探讨位于传统峨眉山大火成岩省之外的YS-1井玄武岩的特征及其与邻区峨眉山玄武岩的联系,为区域地质研究和油气勘探提供参考。YS-1井玄武岩总厚度达258 m,下与中二叠统茅口组灰岩呈火山喷发不整合接触,可见灰岩大理岩化;上与上二叠统龙潭组呈假整合接触。依据岩石组合及层序特征,共划分出16个韵律,归为3个旋回。岩相以溢流-喷溢相为主;初步研究显示玄武质多孔熔岩为主要的储层岩石类型,第三旋回上部为储层发育的有利部位。地球化学特征显示其属亚碱性-碱性过渡的高钛玄武岩,具洋岛玄武岩(OIB)特征;富集大离子亲石元素,稀土配分模式呈右倾平滑型,与峨眉山玄武岩相似。轻、重稀土分异程度揭示其岩浆起源于石榴子石二辉橄榄岩区的低度熔融;强不相容元素特征显示其源区受到陆壳或岩石圈地幔轻微混染。岩相特征、构造环境判别结果为板内玄武岩,属裂隙式喷发。该套玄武岩属于峨眉山大火成岩省的一部分,即YS-1井玄武岩的发现将峨眉山玄武岩分布范围扩大到了成都一带。