基于可变形部件模型的遥感影像船只检测方法

提出了一种基于混合可变形部件模型的船只检测方法.该方法采用基于梯度方向直方图(HOG)特征的可变形部件模型(DPM)来描述船只,在HOG特征金字塔空间通过滑窗方式检测目标.基于HOG特征的DPM不具有方向不变性,因此根据船只目标特点,分别从模型训练阶段和目标检测阶段进行改进.在模型训练阶段,为了减少模板数量,将所有船只样本旋转到相同方向进行参数学习;在目标检测阶段,将兴趣区旋转至特定方向后进行模板匹配,实现遥感影像上任意方向的船只检测.利用该方法在高分二号光学遥感影像上进行船只检测,实验结果表明此方法可以有效检测船只.     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

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.     

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。     

基于系统工程的产品设计7D规划及1+3+X综合设计法

提出了一种基于系统工程的新的产品设计的理论与方法.这种方法将产品设计过程分为规划阶段、实施阶段和设计质量检验阶段.产品的设计总体规划阶段的主要工作是对产品的设计思想、设计环境、设计过程、设计目标、设计内容、设计方法及产品设计质量检验等进行全面的规划;产品设计实施阶段的主要工作是按照综合设计法完成产品的设计.所提出的综合设计法,即1+3+X设计法中的1为功能优化设计,3为将动态优化、智能优化和可视优化有机结合在一起的设计方法,X为根据产品的特殊要求而需要采用的设计方法;产品设计质量检验阶段的主要工作是用理论方法、试验方法或通过用户试用的方法对产品设计质量进行检验.     

浙江省现代化进程中R＆D目标的研究

R&D活动是科技活动中创新功能最强的那部分活动,是整个科技活动的基础和核心,在科技创新活动中起着关键的作用。本文通过研究浙江省各阶段现代化建设目标水平及相应阶段R&D水平,提出了浙江省现代化进程中各阶段的R&D发展目标。     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种...     

开关分明的TRCD-1型家用电器电话遥控设备

本文介绍一种开关分明的TRCD-1型4路家用电器电话遥控设备,该设备可以通过电话或手机对家用电器进行远程遥控开关。该设备中电路主要采用数字电路常用芯片,特别是巧妙地利用了连续可反复触发单稳态触发器,实现了铃流检测功能、自动延时挂机功能等,电路简单,设计巧妙。     

基于深度学习的目标检测算法综述

目标识别和定位是计算机视觉领域研究的主要问题,图像分割、目标跟踪、目标行为分析等都是以图像中的目标检测为基础的.随着深度学习技术的发展,目标检测算法取得了巨大突破.在广泛调研相关文献的基础上,对目标检测算法进行分析和对比,分别研究基于区域提取的两阶段目标检测架构和直接位置回归的一阶段目标检测架构的本质特点和发展过程,并提出未来的发展方向.     

基于块模型的目标检测综述

目标检测是计算机视觉研究领域的一个重要问题,在图像检索和视频监控等方面具有重要的研究意义和广阔的应用前景.综述了块模型在目标检测中的应用进展和展望,首先,对目标检测的基本表示方法进行总结;然后重点介绍了块模型在目标检测中的应用进展;最后,讨论了块模型在目标检测中存在的困难和挑战.     

基于Two-Stage的目标检测算法综述

近年来,深度学习领域出现了许多优秀的算法,特别是Two-Stage（两阶段）目标检测模型R-CNN(Region-CNN)的产生,基本取代了传统目标检测算法,极大地提高了检测模型的综合性能。本文详细介绍了目前流行的Two-Stage算法,并对它们的流程、特点、效率以及优缺点等方面进行了综述,最后对目标检测领域存在的问题以及未来研究方向提出了建议。     

边坡变形FLAC3D模型的预测研究与应用——以贵州省道坪镇火闹山边坡为例

边坡岩土体受到持续强降雨的影响,原有的平衡状态被打破,进而产生变形。因此,根据边坡的变形规律,预测其发生发展的趋势,有重要的实际意义。本文以贵州省道坪镇火闹山边坡工程项目为研究对象,对边坡岩体的物理、力学参数等指标进行分析,采用FLAC3D软件建立三维模型,对不同状态下的边坡变形情况进行数字模拟。研究结果表明,在边坡初始变形到边坡失稳阶段,建立的模型与实际监测结果反映的变化规律是相符合的,达到对边坡变形的预测要求。     

一种物理链路检测电路设计及仿真模型实现方法

检测电路用于动态检测多节点系统中节点间物理传输链路连接故障,以便系统采用链路降宽、冗余设计等手段提高系统可靠性。其仿真模型是指在系统级功能仿真验证阶段建立合理的检测电路软件模型,以保证设计验证的顺利进展,同时也为研制工作节省时间开销和设计成本。本文介绍了一种物理链路检测电路的设计方法,并且实现了其软件仿真模型的设计方法。     

图像边缘检测研究进展

 图像边缘是图像的最基本和最重要的特征之一,它包含了位置、轮廓等许多有用的信息,为人们描述或识别目标及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一,是进行模式识别和信息提取的基本手段。已有的图像边缘检测方法很多,但每种方法都尚有不足之处,在某些情况下仍不能检测到目标物体的最佳边缘,未形成一种普遍适用的边缘检测方法。因此边缘检测一直是图像处理与分析技术中的研究热点,其新理论、新方法不断涌现。对已有方法进行改进,或是按照具体要求设计新方法,是目前边缘检测领域研究的主导方向。本文阐述了边缘检测的研究意义,总结了图像边缘检测的基本思想和检测出的边缘的一般要求,回顾了边缘检测的各种方法,分析了这些方法的优点和存在的不足,总结了边缘检测的最新发展方向。最后分析了现有的边缘评价方法的特点,为边缘检测进一步的研究和应用提供参考。     

复杂光照环境下的车辆检测方法

提出一种用于复杂光照环境下的车辆检测方法,该方法在传统的假设验证框架下充分利用了先验知识和复杂光照背景下的车辆特征. 在假设生成阶段,利用车辆边缘信息与车辆前部形状特征进行拟合来生成假设;在假设验证阶段,使用HOG特征作为描述子,结合SVM分类器完成假设车辆目标的验证识别. 实验结果表明在复杂的光照环境中,本文方法能够有效检测出传统方法无法检测的目标,是对正常光照环境下车辆检测方法的有效补充.      

基于深度神经网络剪枝的两阶段遥感图像目标检测

在高分辨率遥感图像目标检测中,受云雾、光照、复杂背景、噪声等因素影响,现有目标检测方法虚警率高、速度慢、精确度低.为此提出基于深度神经网络剪枝的两阶段目标检测(object detection based on deep pruning,ODDP)方法.首先,给出深度神经网络剪枝方法,基于深度神经网络剪枝分别提出自主学习区域提取网络算法与优化训练分类网络算法;然后,将上述两算法用于卷积神经网络,得到两阶段目标检测模型.实验结果表明,在NWPU VHR-10高分辨率遥感数据集上,相比现有目标检测方法,ODDP的检测速度和精度均有一定提升.     

基于目标模型的红外弱小目标预检测

为解决高空背景中低信噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种利用红外弱小目标和背景的不同模型来实现检测小目标的预检测方法。根据在同一帧图像中红外弱小目标与噪声点在局部图像中特性的不同,提出检测局部图像中一个点与目标模型的相似程度来判断是否为红外弱小目标的预检测方法。实验表明,该方法可以有效提高单帧目标的信噪比,可用于噪声环境的红外弱小目标检测。     

基于图像逆投影和3D部件混合模型的目标检测*

基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变,以及运动形式变化等问题,使得在2D图像空间设计算法变得尤为复杂,尤其是针对目标遮挡和粘连问题,一直不能得到很好解决。为此,借助逆投影变换,提出一种在逆投影图中结合多部件混合模型的目标检测方法。首先在3D空间中构建与目标局部表面相贴合的逆投影面或阵列;然后,通过逆投影变换重构目标局部表面的特征数据,得到相应的逆投影图;接下来,提取部件样本在逆投影图中的HOG特征构建特征字典;并通过在字典上的稀疏逼近实现局部部件的检测。最后,利用部件检测结果,构建3D模型,并对质心聚类,完成最终的目标识别。实验表明,基于图像逆投影和3D部件混合模型检测图像/视频中的目标,不仅可以降低算法的复杂度,还可以从本质上有效解决目标遮挡和粘连,使检测精度和速度都远超于在2D图像空间设计的算法。     

一种视频序列中运动目标的检测与跟踪方法

运动目标的监控与测量在汽车导航和智能监控行业中得到大量应用。本文提出了基于统计背景模型和灰度质心模型的运动目标检测和跟踪算法。在此方法中先建立背景的高斯模型,然后检测出场景中的运动目标,最后根据目标检测的结论,得到运动目标灰度质心的计算结果,并在坐标系中记录位置,采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪。相应的实验结果表明这种方法能有效检测和跟踪运动目标。