复杂背景下一种有效的Mean Shift目标跟踪算法

提出了一种改进的Mean shift目标跟踪算法,该方法能够有效的排除非目标点对跟踪结果的影响,并且得到新的权值,增强了该像素属于目标的可能性,削弱了背景信息对目标模型的影响,提高了在复杂背景下对运动目标跟踪的鲁棒性.实验表明该方法能够有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割

针对现有显著性分割算法在图像背景复杂时先验知识不够健壮的问题,提出一种融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割算法,能有效地对复杂场景中的显著性目标进行分割.该算法通过引入注视点先验知识和提取超像素分割图,预测并粗分割场景中的显著性目标;为了进一步提高显著性分割的性能,利用色彩模型(CIE-Lab)空间的颜色对比度表示超像素的特征;通过基于流形学习的方法对粗分割区域进行显著性优化,提高了分割精度.实验结果表明:在处理复杂图像集过程中,相比其他分割算法,该算法性能提高了21.8%,并且在不同环境下的显著性目标分割的鲁棒性更好.     

基于局部区域建模的复杂场景运动目标检测

为了解决传统背景建模方法难以有效检测复杂场景中运动物体的难题,提出了一种在马尔科夫随机场框架下,基于区域建模的运动目标检测方法。该方法在学习像素前景和背景的概率模型时,融合了相邻局部区域的信息;因而比传统的单像素建模方法更加精确。在马尔科夫随机场框架下,运动目标检测问题转化为能量优化问题,可以得到比基于阈值分割前景更精确的结果。在复杂场景视频进行测试;并与传统的背景建模方法进行比较,实验结果表明本文算法更优。     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

基于DWT-DCT系数符号特征匹配的视频目标跟踪

视频运动目标跟踪,简单说就是在下一帧图像中锁定感兴趣目标的确切位置。复杂的背景以及目标本身的变化给运动目标跟踪技术带来了很大的困难。现有算法大都在分辨率较高的条件下针对特定场景取得较好的跟踪效果,但针对运动目标尺寸比较小且分辨率较低的目标跟踪算法的研究报道不多,这种情况下通常难以达到精确的跟踪,鲁棒性也比较差。针对这一问题,探讨了一种基于DWT-DCT系数符号特征的运动目标跟踪算法,该算法通过提取这一特征进行特征匹配来定位目标的位置。实验结果表明,该算法不仅具有较强的鲁棒性,而且在低分辨条件下仍能对尺度较小的目标进行精确的跟踪。     

基于改进边缘检测的钢箱梁疲劳裂纹识别及量化方法研究

钢箱梁内部场景复杂,疲劳裂纹图像识别容易受到背景干扰.针对传统图像处理方法的识别局限性,提出了一种基于改进边缘检测算法的疲劳裂纹识别与量化方法.首先,通过边缘检测算法识别出裂纹特征点,并通过形态学处理提取出裂纹骨架线.其次,采用单目视觉方法进行裂纹的特征量化.通过张氏标定法,建立了相机成像模型,从而将裂纹特征点由像素坐标映射至空间坐标.最终,开展了疲劳裂纹识别与量化试验,将改进边缘检测算法与传统图像处理方法进行比较,并评估裂纹特征量化精度.研究结果表明：改进边缘检测算法通过引入双边滤波函数,可以在抑制焊缝噪声干扰的同时保留裂纹边缘特征,相比于传统边缘检测和自适应阈值分割算法,更适用于钢箱梁识别场景.在试验条件下,疲劳裂纹长度测量误差控制在5%以内.     

视觉引导下协作机器人抓取技术研究

针对在多物体复杂抓取场景下,协作机器人如何实现能在人机共融的环境中精确抓取特定目标工件及自主避障的问题,提出了一种基于监督学习的视觉引导下的协作机器人抓取方法;首先利用监督学习算法训练和处理待抓取物图像信息,完成对抓取目标特征的快速识别与定位;然后将抓取物的定位信息通过串口通信协议传输给ROS系统控制机器人完成运动规划...     

融合像素与纹理特征的人群人数统计方法研究

公共场景监控下的人群人数统计是公共安全管理中的一个重要内容。针对复杂场景监控的情况,本文提出一种融合像素与纹理特征的人群人数统计方法。首先,通过改进的视觉背景提取方法得到高精度的前景目标;然后,提取ROI区域前景像素统计特征与纹理特征并引入阈值判别机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于纹理特征的回归算法和基于像素统计特征的线性拟合算法来得到人群人数。实验结果表明,本文方法相较于传统算法,可以适应于不同密度场景下的人群人数统计,且计算简单,统计精度高。     

基于背景Codebook模型的前景检测算法

很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能。采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标检测方法比传统的目标检测算法具有更高的精确度和鲁棒性。     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

基于四目系统的复杂表面高精度密集空间点云获取方法

在敦煌莫高窟文化遗产数字化保护中,针对基于立体视觉的方法对目标进行三维重建时,复杂表面缺乏特征点,难以获取高密度和高精度空间三维点云的问题,提出了一种基于投影和四目立体视觉的方法。首先,采用投影仪向目标投射黑白棋盘格,并检测角点;然后通过软件细分,将棋盘格在横向和纵向分别平移9次,将棋盘格角点数扩展81倍;最后,用基于四目立体视觉系统的匹配策略,短基距系统用来立体匹配,长基距系统用来计算空间坐标,获取均匀、高密度和高精度的三维点云。实验结果表明:与传统的Harris算子相比较,所提方法获取的三维点云数据能更准确地描述目标的三维结构,点数在数量级上有提高。精度方面,所获取三维点云空间坐标的绝对误差小于1 cm,相对误差小于10%。     

基于活动标架对Hilbert曲线的研究

现有刻画三维Hilbert曲线的算法大多是从始点到终点递归地计算节点坐标,针对此类算法迭代次数较多的问题,提出一种刻画三维Hilbert曲线的新算法.借助于构造活动标架,得到刚体运动下的不变量,即离散曲率挠率.考虑到活动标架,曲线节点将被重新编码.并建立曲线弯曲点位置编号与其对应的曲率挠率数对的映射,编写相应算法使其对任意编号n,能够输出该编号对应弯曲点的曲率挠率数对且画出弯曲点图象结构.相比于基于Matlab生成Hilbert曲线的算法Hilbert3(n),该算法不局限于曲线的阶数、不依赖相邻阶曲线节点坐标之间的迭代.实验结果表明此算法更加高效.     

基于YOLO改进算法的远程塔台运动目标检测

远程塔台由于其低成本高时效远程实时控制技术正越来越受到民航业界的青睐,其中运动目标自动检测和显示是远程塔台的核心技术,作为增强现实技术更好地为管制员提供服务。本文在分析了远程塔台机场场面背景复杂、场面目标多为远场景、小目标等特点基础上,提出了一种改进的YOLO算法来实现远程塔台运动目标的检测,算法核心思想以Darknet-53为基础网络,多尺度预测边界框,以运动目标图像坐标（x,y）的偏移量作为边框长宽的线性变换来实现边框的回归,改善了传统YOLO算法损失函数不同大小的边框未做区分的问题,提高了检测准确性和速度。机场真实数据实验表明,该算法能快速、准确的检测出远程塔台的运动目标,并准确的回归运动目标边框及分类。     

一种提高图像制导抗于扰性的方法

在图像流约束方程的基础上，提出了一种在连续时空空间里对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法．该算法克服了以往图像流运动目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求们导并用三维拟合模板进行数值逼近，能较准确地从具有各种光电干扰的背景中利用多出图像序列求得目标的运动参数，最终完成复杂环境下的图像制导．计算机实验的结果验证了算法的良好性能．     

21世纪以来中国人口重心动态转移路径及驱动力研究

运用重心模型、重心偏移距离和方向计算公式,选取2000—2013年统计年鉴数据,测算出人口重心地理坐标,结合重心路径几何图示法,在Arc GIS 10.0环境下绘制出人口重心动态转移路径图,从偏移方向、移动距离、移动速度、斜率等方面来研究在2000—2013年期间人口重心的空间转移动态变化路径,得到中国人口空间分布区域差异情况.研究表明:在2000—2013年期间,我国人口重心基本上位于(113°E,31°N)附近,人口空间分布的东西差异远大于南北差异,我国人口重心动态转移路径年际变化复杂,13年来总体趋势向东北偏移,但在近几年开始转向西北,移动速度缓慢,平均每年仅移动2.11 km.国家发展战略的提出是人口重心产生偏移的主要驱动力,从2015年国家新提出的"一带一路"发展战略,可以推测中国人口重心在近几年中将继续向西移动.     

一种过控制顶点的二次均匀B样条曲线

过型值点的曲线造型是CAD中很重要的内容已有研究,大多采用反求算法,而当型值点数增加或实时设计时,由于型值点很多,会导致反求方程组的阶数很大,从而产生计算量太大的问题.为此,对B样条基函数进行了研究,并对目前常用的B样条曲线进行改进,得到通过控制顶点的曲线.这种曲线又通过调整初始控制顶点进行形状修改,具有局部性,又不必作反求计算,故曲线形状修正很快,又能保证精度,可用于数控加工和辅助设计领域.     

基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

一种改进的矢量曲线特征点提取方法

在信息完整的情况下,减少空间数据的数据量对数据的加工处理、数据的管理及传输具有重要意义.分析了已有的道格拉斯-普克(Dougas-Peucker)数据压缩算法,提出了一种更为简单的特征点提取方法,该算法以矢量数据的坐标为信息,以斜率为约束条件,通过仿真实验,该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Douglas-Peuck...     

基于坐标变换与距离测定的三线扭摆方法

针对传统测试方法的局限,介绍了一种改进的三线摆方法。该方法无需角度测量即可同时测定复杂刚体或结构的10个惯性参数,包括1个质量、3个质心坐标、6个转动惯量与惯性积参数。介绍了运用三线摆测定惯性参数的原理、基本关系式与关键步骤,包括利用配重辅助姿态调整、测定距离以确定空间点坐标以及计算坐标变换矩阵。说明了测试误差的构成,并提出误差评价指标。测试实例显示,该方法具有足够精度,且因避免了角度测量而具有更高的效率。