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.     

基于智能视觉的交通多状态监控系统

当前智能交通系统只能对交通的流量特征进行监控,无法细分交通的不同状态。在充分研究交通监控原理的基础上,提出一种基于智能视觉识别技术的交通多状态识别系统。利用监控图像帧差灰度变化区间,更新图像背景,引入像素变化控制规则作为核心软件算法。结合交通状态监控数据源,检测堵塞、行人以及停车等多状态交通事件。以实际系统测试表明,系统能够及时准确检测出相关的交通事件,并且具有较高的检测精度。     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。     

一种有效的车辆跟踪算法与异常车辆检测

交通监控视频中车辆检测、跟踪与车型判别是智能交通监控系统的重要组成部分。本文运用W4背景减除法和光流法相结合的技术进行车辆检测。利用区域滤波和空洞填充方法提高目标检测精度。采用质心距离约束和目标大小约束条件实现目标区域之间的匹配和车辆跟踪。最后,根据车辆的几何形状特征对助动车等异常车辆进行检测和标记。通过对高速公路实际视频的测试表明,本算法对机动车进行了有效的跟踪与标记,并对道路上助动车等异常车辆进行了有效的检测。     

基于视频的车流量检测

介绍了目前基于视频的车辆检测算法的优点和缺点，在此基础上提出了一种新的算法，该算法自适应能力强，计算量小，可正确判断有无车辆、完成车辆的计数，实现车流量计算、车速估计．采用了预估校正和相关性修正等措施，提高了检测精度，为交通监控系统提供实时有效的交通参数．     

直线检测的灰度投影积分方法

为了提高图像上直线检测的鲁棒性和精度,提出一种灰度投影积分(GP I)方法。GP I方法将需要检测的图像直接在直角坐标空间沿某个投影方向进行投影,将对应到同一投影点的像素灰度值进行累加,得到灰度投影积分向量,再旋转投影方向计算不同投影方向的灰度投影积分向量,从而得到一个原图像的灰度投影积分矩阵,再由该矩阵的极值元素所在的行和列求出图像中直线的方程。实验结果表明,GP I方法不需要事先提取边缘点,就能够快速准确地检测出图像中的直线,避免了传统方法在提取边缘点时阈值选取不当带来的直线检测误差。     

基于灰度变调投影光技术的视觉检测方法研究

提出了一种基于灰度变调的空间结构投影光技术用于视觉检测方法,探讨了灰度变调空间结构投影光技术的一些特性,给出了灰度变调空间结构投影光技术的投影方法。实验表明,基于灰度变调投影光技术构成的计算机视觉检测系统能够提高光条纹检测精度,减少检测时间,是一种非接触、高速度、高精度的3维视觉检测方法。     

基于视频图像的眼动追踪系统算法

为了解决初步眼动追踪问题, 提出基于视频图像的实时性眼动追踪的快速算法。将RGB 色彩空间转换成YCbCr 空间, 利用肤色模型定位人脸。剪裁后, 用Sobel 算子边缘检测算法进行卷积处理, 对图像进行水平投影找到人眼大致位置, 对眼部进行粗定位。对该区域进行灰度投影, 分割左、右眼, 再分别对左、右眼进行定位, 从而得到人眼的精确定位。实验选取15 帧图片作为测试视频序列, 其结果表明, 该算法准确地解决了眼动追踪问题, 满足实时性要求。     

基于云台标定的快速视频拼接算法

针对视频监控成本高、性能提升受到限制的问题,提出了基于云台标定的快速视频拼接算法:首先利用相位相关法对云台进行标定,利用标定公式能快速计算出任意两个视频帧之间的粗估平移量,然后,在粗估的重叠区域(ROR)用加速鲁棒特性(SURF,Speeded-Up Robust Features)特征匹配算法进行拼接.从实验结果看,该方法不仅大大提高了视频拼接的效率,而且提高了精准度.     

基于Hi3512的3G视频监控终端的设计与实现

为了满足交通远程视频监控和信息服务需求的要求,通过对新一代的移动视频监控系统进行需求分析,提出了一种基于GPS定位技术和3G网络的视频监控系统设计方法.采用嵌入式开发技术进行视频监控终端的设计与实现:选用海思Hi3512作为嵌入式CPU芯片,片内集成了H.264硬件编解码视频处理单元;可通过无线和有线网络2种方式传输视...     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

EPON中实时可变比特率视频业务的自适应线性流量预测动态带宽分配算法

根据视频数据流的长程相关性特点,提出一种以太无源光网络中面向实时可变比特率视频的动态带宽分配算法.该算法利用自适应线性单步预测器对未来到达的平均视频流量进行预测,实时预测结果用于对下一个发送时隙的计算,使得带宽分配算法能够充分满足实时视频流量需求.仿真实验表明,所提出的算法能够准确地对实时可变比特率视频流量进行预测,有效地降低排队时延,减小队列长度并提高带宽利用率.     

基于AHP与GRAY的综合评判之公路工程施工方案评价

层次分析法是一种系统化、层次化分析问题的多目标决策方法,而灰色关联分析方法是从信息的非完备性出发研究和处理复杂系统的理论。本文使用基于层次分析法和灰色关联度分析的灰色综合评判法,参考某公路工程施工方案评价体系,先用层次分析法确定影响施工方案合理性的五个因素的权重,然后利用灰色理论对所选取的五项指标进行了关联度分析,从而通过这两种评价方法相结合运用而进行的综合评判选出最合理的施工方案。     

分布式视频压缩感知中基于边信息及其支撑集的稀疏重构

文中提出了一种基于边信息及其支撑集的分布式视频压缩感知重构方案,它是建立在压缩感知和分布式视频编码理论的基础上,具有终端简单、采样/编码复杂度极低的特点.在该重构方案中,首先利用边信息构造当前（非关键）帧的冗余字典,为压缩感知重构提供稀疏表示方法;然后利用边信息估计的信号像素值和支撑集,辅助当前帧稀疏重构,提出了一种基于交替方向乘子的迭代算法以实现该重构优化问题的求解.实验结果表明,该重构方案能够获得较好的采样率和失真性能,主观图像质量也有所提高.     

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）算法基础上进行改进的混合型融合算法．该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理．然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据．仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强．     

面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.