一种基于视频多特征融合的火焰识别算法

根据燃烧过程中火焰的物理特性，结合火焰的静态和动态特征，设计了一种多特征融合的火焰识别算法，对火灾进行快速判别．基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型，以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率．实验表明，该算法识别火焰速度快，能够达到25帧／s的处理速度，与其他的火焰识别算法相比，算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成，在复杂实际环境中，算法识别的准确性高，抗干扰能力比较强，如对车灯、路灯等干扰疑似概率始终小于10％．因此，算法在实际运用中有着广泛的应用前景．     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

基于时空显著性检测的3D视频生成方法

为了解决3D视频生成方法在获取深度线索方面的难题,使用显著图代替深度图进行3D视频生成。显著图和深度图在性质上有所不同,但是显著图是通过视觉注意力分析得到的,因此也可以给予人眼良好的感官体验。为了得到更适合进行视频内容转换的显著图,将时间信息融入到了深度学习模型当中。通过实验证明了本文方法在两个广泛使用的视频显著性数据集上拥有很好的表现力,所生成的3D内容也具有良好的视觉效果,证明了基于显著性检测的3D视频生成方法具有一定的可行性。     

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.     

数据融合技术在火灾早期探测中的应用

提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.     

基于多传感器数据融合的入侵检测模型

入侵检测是保障网络安全的一种重要手段。提出了网络安全中基于多传感器数据融合技术的入侵检测模型,并对入侵检测系统的体系结构进行了详细介绍。     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

基于串匹配方法的源代码复制检测技术研究

无论在商业软件还是在学生程序设计作业中,程序代码的抄袭都是一种普遍存在的现象。对程序代码进行复制检测是一个复杂的计算过程。探讨了源代码复制检测技术的现状,提出了对学生程序设计作业进行源代码复制检测的一种实现方案。     

中文文本复制检测系统

如何快速准确地发现剽窃文本是知识产权保护中的一个核心问题．该文利用KMP算法构建了一个中文文本复制检测系统,它大大减小了复杂度,提高了运行速度．     

基于小区域融合的实时视频拼接技术

针对视频拼接实时性的需求, 提出一种利用小区域融合和查表映射实现实时视频拼接的方法. 该方法首先利用颜色校正算法对待拼接摄像头视频进行颜色校正; 然后在初始化阶段估算出图像变换参数和小区域融合权值, 并以索引表的方式保存; 最后在视频拼接阶段利用查表法对视频进行实时拼接. 实验结果表明, 该方法在较好消除残影和拼接缝隙的同时, 能将每帧的平均拼接时间降低至约0.03 s, 并在拼接速度和拼接效果上都较好.     

一种基于对象快照模型的时空查询原子模型

基于对象快照模型, 在分析时空对象最基本时空特征的基础上, 定义时间范围、空间范围、时空范围、时间关系、空间关系和属性状态6 个基本查询元素。在此基础上, 以时间为主轴, 定义原子查询类型, 并提出基于原子类型构造新类型的方法。对基本元素和原子查询的定义不涉及应用级语义, 使其具有良好的系统性和适应性; 同时具有明确的GIS 表达, 使其具备可实现性。研究成果可以作为时态GIS 中时空查询接口实现的基础和依据。     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

基于局部色彩不变量的图像篡改检测方法

针对基于分块的图像区域复制篡改检测方法通常面临的图像特征提取计算量大、维度高、识别率低等问题,提出一种基于局部色彩不变量特征的图像区域复制篡改检测方法,将RGB彩色图像转换到对立色彩空间,通过分析和提取图像各通道上的局部密度分布特征,构建k-d树进行相似分块特征匹配以实现图像区域复制篡改检测.提出的局部色彩不变量密度特征具有维度低、计算简单等特点.实验结果表明,本文方法与其他几种典型的基于分块的方法相比,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,且对图像篡改区域的旋转、缩放攻击具有较好的鲁棒性,特别是当图像篡改区域进行大角度旋转时与其他几种方法相比具有明显优势.     

基于模型融合的低照度环境下车道线检测方法

针对低照度环境下车道线检测准确率低和稳定性差的问题,提出了一种基于模型融合的低照度车道线检测算法.采用基于ALTM(adaptive local tone mapping)算法改进的颜色平衡算法做数据增强处理,有利于车道线特征的提取;融合改进的Deeplabv3+模型和Unet模型,有效降低了过拟合现象;使用实例分割得...     

基于改进混合高斯模型的交通流背景检测算法

针对交通流视频中道路背景像素较为统一的特点,提出一种基于时空信息的双混合高斯模型背景检测算法.该算法先构造像素时间域混合高斯模型进行时间域的检测,并采用双重阈值分别判断前景与背景.当某像素无法准确判断时,针对该像素邻域构造空间域混合高斯模型,以空间域的检测结果代替时间域的检测.通过不同的交通流视频中的测试和比较,验证了所提出的算法能有效地融合像素自身的时间信息与像素间的空间信息,提高了检测初始阶段的鲁棒性,同时有效地解决了出现停车现象时的误检测问题.     

基于视频的车辆检测算法综述

首先回顾了各种车辆检测方法,指出视频检测技术日益成为最具优势、最有发展潜力的检测方法.在此基础上,对各种基于视频的车辆检测算法分别进行了详细介绍,并给出了它们的性能比较.最后,本文提出了基于视频的车辆检测算法研究的难点及未来发展趋势.     

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.     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

基于自适应融合的实时车辆检测

针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法（fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net）,可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构（CPS）,该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数（GFLOPs）和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）引入自适应融合特征金字塔网络（AF-FPN）,以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力（SA）机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。     

基于自适应配准参数更新的实时彩色视频图像融合方法

提出一种基于自适应配准参数更新并适用于待配准可见光与红外视频图像的实时彩色融合算法. 首先,自适应地更新每帧图像的配准参数,完成对每帧可见光图像和红外图像的配准;其次,对配准的图像进行线性灰度融合,选取合适的彩色目标图像,在YUV空间完成目标图像颜色信息向融合图像的快速颜色传递,得到彩色融合图像. 实验结果表明,算法效果明显优于伪彩色融合方法,且运算速度完全能够满足对视频进行实时处理的要求.