基于P帧PU划分模式的H.264至HEVC视频转码重压缩检测算法

提出了一种H.264至HEVC视频转码重压缩检测的新算法.基于HEVC编码标准中的一个新特性—–PU划分模式,利用直方图统计所有GOP的第1个P帧中各PU尺寸占据的8×8块数目,并将此作为视频的分类特征送入SVM进行判别分类.实验结果表明,所提出的算法能有效区分单压视频和转码视频,分类正确率达到90%以上.     

一种用于手势识别的局部均值模式纹理描述子

提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类. 计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局部二值模式和局部角相模式. 利用gentle_Adaboost 分类算法对这些算子特征进行训练和测试,实现手势分类. 文中提出的局部均值模式能充分利用区域内像素灰度值之间相关性和区别性信息进行编码,恰当地描述不同手势的特征,具有简单快速及良好的区分度等特点. 实验结果表明：与局部二值模式和局部角相模式相比,局部均值模式算子取得了更高的分类准确度.对于原始图像,该描述子的分类准确度达到95%,同时该模式对非线性光照变化和高斯模糊具有较强鲁棒性.     

功耗优化的片上网络协同映射

通过分析片上网络功耗模型和映射流程,提出了一种基于遗传算法的片上网络协同映射算法,使片上网络通讯功耗最小化. 该算法结合IP核选择和任务分配实现IP核在片上网络体系结构中的自动映射,并采用多组随机基准实验和一个复杂视频/音频系统验证了算法性能. 实验结果表明,该协同映射算法与已有的两步式映射和仅有IP核映射算法相比,分别可节省30%和60%左右的通讯功耗.     

时序数据故障点检测方法分析比较及应用

比较了3种不同的时序数据故障点检测算法.基于引力的孤立点检测算法考虑了数据对象周围的密度及数据之间的距离等因素.基于均值变点的检测算法则侧重于考察故障点周围统计量的变化,而非故障点的局部范围内统计量保持未定.第三种基于均值方差变点估计的检测算法则研究了时序数据中均值和方差两个统计量都存在变点且变点时刻不相同时的变点估计问题.试验表明基于引力的算法比其他两种效果要差,而基于均值变点检测算法的计算效率要比基于均值方差估计检测算法要高.     

基于知网的领域概念抽取与关系分析研究

针对目前领域概念抽取手工完成的现况,提出了一种基于知网的领域概念抽取和关系分析系统模型.本模型利用知网语义相关性从文本中生成领域语义词典,结合TFIDF算法建立"词-文本文档矩阵",用以代替传统的词形频率统计;通过产生领域语义本体,利用语义相似度对概念进行聚类.讨论了这3个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式从文本中抽词,基于奇异值分解从词-文档矩阵中提取概念,基于语义相似度对概念进行聚类等.实验表明,本文提出的抽取方法相对与词频算法具有较高的准确度.     

鲁棒的快速车道偏移警告

针对FPGA等片上资源较为缺乏的处理器,提出一种应用于辅助驾驶的快速车道线偏移警告方法. 方法
面向单目视觉识别应用;首先采用基于区域统计方式的二值化处理进行图像增强,并利用515车道线模板匹配方
法代替传统的边沿检测去除原图像中的大量干扰信息,最后采用压缩型霍夫变换对匹配结果进行车道线提取. 与
传统霍夫变换相比,大大降低了运算量,减小了内存使用量. 实验证明,该算法对车道线的识别非常有效,满足实
时性需求,并已成功移植到FPGA上.     

智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

无监督的视频业务特征分析与分类

基于机器学习的流统计特征识别的方法关键在于如何找到具有区分力度的业务流统
计特征. 为此,提出了一些能够较好地区分视频业务的QoS 相关的统计特征. 为了充分地发
挥多级聚类算法的优势,以灵活的特征选择策略标记不同层级的网络视频流,通过大量的真
实网络视频数据进行实验验证. 结果表明,该方法能比现有同类方法取得更高的分类准确率.     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

篮球视频中基于AdaBoost分类器的运动员检测方法

针对篮球视频中运动员的检测识别问题,提出一种基于AdaBoost分类器的检测方法 .首先,从视频中获取有用帧,并通过SampleCreator软件来标记运动员,提取出全身和上半身矩形图像.然后,基于积分图技术从对象图像中提取Haar特征.接着,利用AdaBoost算法选择出具有较强分类性能的特征,训练一系列的弱分类器,并将其进行级联来构建最终的强分类器.最后,通过强分类器对Haar特征进行判别,从而检测图像中的运动员.实验结果表明,该方法能够准确检测并识别视频中的运动员.     

嵌入式网络图像监控系统的设计与实现

针对常见视频图像监控系统存在的扩展能力差、监控范围小,以及无法实现有效的报警联动机制等缺点,应用嵌入式技术设计网络图像监控系统.系统以S3C2410为主要元件构建硬件平台,通过对Linux的移植建立嵌入式操作系统.实验测试结果表明,该系统具有无人值守、自动报警、易于扩展等优点,能对家庭、楼宇、仓库等场所进行远程监控.     

基于Multisim的虚拟电子实验系统设计

简要介绍了Multisim虚拟电子实验系统,并分析了在教学过程中使用Multisim的优势以及设计基于Multisim的虚拟电子实验系统的原则,最后对Multisim的虚拟电子实验系统在教学中的应用进行了探讨.     

基于物联网技术的数字化油田系统建构现状分析

在简单介绍物联网技术的基础上,分析了数字油田系统的现状与关键技术,并对其发展趋势做了基于技术层面的探讨。承继数字油田视频监控系统,并通过增加新的基于环境监测为主要目的的无线传感网络系统,可真正实现油田物理实体到虚拟信息实体的过渡,促进数字油田的信息化和智能化建设。     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

公安视频监控系统的建设及应用

在城市化建设过程中,我国城市规模逐渐扩大,与农村相比,城市中的人口密度增加,经济发展较快,这使得城市中的治安形势越来越复杂。而对于农村来说,经济发展速度缓慢,人员居住稀疏,这又导致了治安管理工作无法集中进行。面对这种社会发展的新形势,提出了建设公安视频监控系统的发展措施。本文首先分析了视频监控系统的作用,然后探讨公安视频监控系统的发展现状及其在建设与应用中存在的问题,最后提出在新形势下建设和应用公安视频监控系统的策略,以期加强我国治安管理水平,促进社会和谐、稳定发展。     

局部统计特征的抗同步攻击音频水印

利用音频局部统计特征提出一种可同时抵抗时域拉伸和局部裁剪攻击的音频水印算法. 水印嵌入时先对音频信号进行鲁棒自适应分段,然后计算直方图和均值,参照均值修改直方图形状以完成信息隐藏. 理论分析和实验结果表明,该方法具有很好的抗时域拉伸性能,且抵抗局部裁剪攻击的性能有显著提高.     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

基于视频画面的设备面板监控系统设计

在多系统设备面板集成监控信号的应用场景中,针对某些无法直接从系统中引接监控信号的设备,本文设计了一种基于视频画面的监控系统。首先分析系统结构及监控流程,然后探讨设计难点及解决方案,以供参考。     

基于LDPC码的MPEG-4鲁棒数字水印

提出了一种基于LDPC码的MPEG-4视频水印方案,利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性在MPEG-4视频中实现数字水印的嵌入和提取. 嵌入前先对水印信息进行LDPC编码,将处理后的水印嵌入到视频I-VOP亮度分量的中频系数中. 盲提取时用LDPC迭代译码算法对提取的水印信息进行译码. 实验表明,该方案降低了水印在传输中的误码率,有效提高了抗攻击能力,对于常见的视频攻击具有较强的鲁棒性.