基于改进姿态估计算法的嵌入式平台实时跌倒检测

为了实现视频中特殊人群跌倒检测的实时性和降低误检率。通过采用改进的姿态估计网络提取人体关节点的方法,研究了使用前后帧关节点的变化来对人体进行追踪和跌倒行为检测。为了在嵌入式平台上使姿态估计网络达到实时效果,采用带有注意力机制的轻量化结构搭建深度卷积网络来提取人体关节点坐标,并合成完整的骨架信息。结果表明：带有注意力机制的姿态估计算法在不同数据集上的准确度均有提升;同时在嵌入式平台上保持误检率较低的情况下达到实时跌倒检测。可见基于改进姿态估计算法并通过关节点判断的方法较好地实现了人体的跌倒检测。     

基于嵌入式平台的人脸疲劳检测算法

提出一种基于眼部和嘴部相结合的人脸疲劳检测算法,利用深度学习对人脸特征点进行定位,并通过眼部特征点计算PERCLOS参数,计算过程中详细讨论了不同特征对于PERCLOS参数提取的精确性,最后用角度特征来计算PERCLOS参数,同时将PERCLOS的时序信号进行频域分析,进而检测眼部代表的疲劳程度。与眼部协同的嘴部也是疲劳的重要指标,详细论述并提出了一种眼部和嘴部的疲劳协同参数。实验结果表明本文提出的方法是有效的,可以定量反映人的疲劳程度。同时将其部署在移动端用于车载疲劳检测和使用手机过程中的疲劳检测。     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

基于嵌入式平台的运动人脸捕捉系统设计及实现

针对现有智能监控系统难以同时满足清晰、准确、实时、可靠等要求的缺点,提出了一种基于嵌入式视频监控的实时人脸捕捉系统。在ARM Linux操作平台上建立流媒体服务器,实现CCD摄像头的视频采集和传输,采用背景差分法与相邻帧差相结合的方法来实现运动目标的分割与精确定位,提出了一种基于肤色模型的人脸区域分割算法,缩小了运动区域的人脸检测范围,在此区域内,通过Adaboost算法实现了运动目标的实时人脸捕捉。采用ARM1176JZF-S内核的Samsung S3C6410处理器,以Linux2.6.28作为系统的软件开发平台,在基于开源计算机视觉库OpenCV软件工具基础上进行系统开发与测试。结果表明,该系统实现了运动目标的检测以及人脸捕捉,并具有很好的清晰度,从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性。     

基于嵌入式平台的RSA算法实现

为提高RSA算法在金融信息安全领域的应用,文中基于嵌入式STM32VET6平台实现了一个性能优良的RSA算法方案.首先介绍了RSA算法各模块基本结构,实现过程包括不同长度密钥的产生、公私钥加解密过程,然后提出了有助于提高RSA算法性能的加速算法的选择依据,最后编写客户端测试软件分析了算法性能.测试数据表明该实现方案性能良好,具有较强的实用性.     

火灾图像边缘检测和轮廓提取算法研究

在数字图像处理中,理想的图像边缘检测算法可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现。而在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,现有的边缘检测算法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多。为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花大量的时间来处理躁声,在实际应用中很难实现,并且实时性也很差。为此提出一种基于连通区域面积阈值化的实现算法,可以同时实现噪声消除与轮廓提取,以更好地定位图像中的目标物体。     

基于嵌入式平台的WLAN实现

随着移动通信和便携式通信的发展,无线局域网WLAN(W ireless Local Area Network)应运而生,日渐普及。各种嵌入式终端由于空间的限制,大多提供了外形紧凑、兼容性良好的CF(Compact F lash)接口,若要在这些终端上实现无线网络功能,基于CF接口的无线网卡驱动和配置就成为需要解决的问题。为此,从L inux操作系统下WLAN的层次模型入手,详细分析了L inux设备驱动程序原理、L inux对CF接口的WLAN设备的识别、驱动程序绑定及调用相关脚本完成参数初始化的过程;成功实现了S itsang/PXA255嵌入式开发评估平台基于CF接口的无线网络通信,为后续的无线视频、无线GPS(G lobal Position System)定位等开发,解决了关键技术问题,具有较高的实用价值。     

基于FPGA的遥感图像纹理特征提取算法实现技术

针对遥感图像在轨云检测技术中图像纹理特征提取功能的实现需求,采用FPGA来实现纹理特征提取算法,以此提高遥感图像的纹理特征的提取效率。设计中充分利用FPGA片上RAM、ROM、寄存器等逻辑资源,发挥FPGA并行处理的优势,构建了16个灰度共生矩阵并行计算的结构,进一步计算得到4个纹理特征参数。利用Xilinx公司的System Generator工具实现设计并通过仿真。以Spartan-6 LX45 FPGA为目标芯片的验证实验表明:设计具有运算性能高、耗费逻辑资源少的特点,能够满足遥感图像在轨云检测的实时处理需求。     

基于嵌入式系统的室内人体跌倒行为检测方法的实现

提出了基于视觉和嵌入式系统来检测室内人体跌倒行为的方法,采用多线程算法进行图像采集和处理.运用基于简化高斯模型的自适应背景减除算法得到二值前景图像,并引入了形态学滤波,通过简化的目标宽高比算法判断人体跌倒行为是否发生,并进行虚报警判断.试验证明该系统的整体设计达到了实时性、准确性兼顾的特点.     

基于嵌入式系统和红外图像的火焰检测算法

随着嵌入式技术的发展,把机器视觉应用于嵌入式系统是一个发展方向.目前火焰算法相对比较成熟,具有较高的准确率和抗干扰力.但算法复杂度普遍较高,主要应用于PC机系统,不能适应嵌入式系统的要求.结合已有的研究成果,提出了基于统计背景模型和火焰动态特征的火焰检测算法,成功移植到嵌入式系统上.试验证明算法抗干扰性强、检测率高,速度快.     

遥感图像的实时云判技术

通过提取多种特征,采用最小距离分类方法,对卫星遥感图像中的基本图像单元进行云图和地物的区分,算法复杂度小,正确识别率达到90%.以分幅为单位设计剔除规则,将大块云图数据进行剔除.使用高速信号处理手段,将算法移植到数字信号处理器(DSP)板卡中,使其能够充分有效地利用通用DSP系统丰富的计算资源,实时完成云判算法和剔除功能.系统在某地面站接收系统中获得应用,性能指标达到要求,提高了地面站系统的信息处理能力和自动化程度.     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征...     

基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法

为了精确描述由于高分辨率卫星在轨动力学环境不确定干扰造成的光学传感器拍摄遥感图像退化的过程,在自然图像的运动模糊点扩散函数检测方法的基础上,提出一种基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法. 该方法利用图像分割和梯度特征选择处理区域,对遥感图像进行预处理,使图像的梯度特征更加符合检测方法的先验知识,采用基于概率分布的点扩散函数估计方法获得图像的退化模型. 结果表明该方法提高了图像模糊的检测精度,获得了更准确的遥感图像运动模糊点扩散函数的检测结果.      

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

基于空间形态特征遥感边缘信息的提取方法

边缘信息是地物间波谱差异的反映.仅仅考虑灰度差异并不能满足专题信息-地物边缘提取的需要.加入地物的空间形态特征依据,可以使边缘信息提取更准确.在灰值形态学梯度算法和多方位形态结构元素形态学理论分析基础上,提出了提取遥感图像边缘信息的新方法.叙述了结构元素的设计和边缘提取过程,给出了应用实例并得到良好的视觉效果.     

基于遥感影像的空间信息平台的组织与实现

在总结分析遥感影像数据特点及发展趋势的基础上 ,探讨建立一个空间信息平台的可能性 .尝试性地提出了利用多种空间信息平台进行多种数据集成分析的概念和模式 ,并以此为出发点给出系统的基本框架 .最后论述了建立一个综合多信息、多数据、多分析处理功能的空间信息平台 ,并构建大范围空间信息系统的设想     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速地实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步,基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取,在此基础上,结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测,最后,将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析,并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证,结果表明,该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度,可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

CAMFT算法在遥感影像分割中的应用

遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点，根据遥感影像的特点，提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法。该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率，并且可以捕捉复杂形状聚类；算法CAMFT融入了采样思想，进一步增强了处理大型数据的能力。实验结果表明，该方法聚类精度优于K-Mean算法。