驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

基于小波变换的卫星遥感图像融合与分割

近年来针对卫星云图的分析成为研究人员进行天气预报及判断大气走势的重要途径.卫星云图本身是包含着众多数据的数据源之一,是探测地表-大气系统的可靠依据.本文利用卫星云图的云层信息和水汽图的水汽信息,采用小波变换的方式对二者图像进行融合处理,使得一幅图像中既包含云层信息也包含水汽信息,并且在融合之后的基础上进行图像分割,实现云层、陆地、海洋的分离,便于下一步对特征提取的研究.     

基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

混凝土湿喷台车臂架振动模态分析

以国内某公司喷浆台车SPTC25为研究对象,首先利用陀螺仪和加速度传感器在施工现场进行动力学测试,采集到关于臂架在实际施工时的角速度和加速度的时间历程曲线。然后通过数据处理和分析计算,得到臂架在仰俯工况下的振动频率和振幅,分别为1.18 Hz和0.092 m,回转工况下的振动频率和振幅分别为0.98 Hz和0.073 m。其次,对湿喷台车臂架建立了准确的有限元模型,并且进行了模态仿真分析,得到前三阶模态的固有频率和振型。结合隧道施工时的实际操作数据统计,最终得出结论,臂架在施工过程中长时间处于共振状态,使得振幅过大,这是臂架疲劳开裂的主要原因,也为后续湿喷台车臂架的研发和优化提供了新的分析思路。     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。     

图像美学质量评价技术发展趋势

 图像质量评价是利用计算机模拟人类视觉系统自动评价图像的失真程度,而图像美学质量评价是利用计算机模拟人类对美的感知与认知,自动评价图像的"美感",分析图像在构图、颜色、光影、景深、虚实等美学因素影响下所形成的美感刺激,这是计算美学与计算机视觉、心理学、虚拟现实等领域的学科交叉新方向,其在摄影摄像、电影电视、电子商务、服装设计、平面设计、文稿设计、工业设计、汽车行业、建筑行业、美容美妆等多个行业具有良好的应用前景。本文回顾了图像美学质量评价的发展历史,从基于人工设计美学特征的方法、基于美学特征深度学习的方法、图像美学质量评价的新任务、图像美学质量评价数据集构建等方面综述了该领域关键技术的发展情况,并展望了图像美学质量评价及其关键技术的发展趋势。     

基于全卷积网络的左心室射血分数自动检测

提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末期的容积,最后推导出左心室的射血分数.使用700组图片对全卷积网络进行训练以及440组图片进行测试,并将最后计算结果与美国国立卫生研究院和儿童国家医疗中心提供的射血分数(ejection fraction, EF)金标准进行了对比,计算准确率为89.8%,结果处在合理的误差范围内.     

星敏感器中的图像预处理技术

详细论述了星敏感器中的图像预处理技术.分析比较了星图的噪声和信号的不同特点,并给出了星像光斑灰度分布的数学模型;在恒虚警率条件下,确定了恰当的图像二值化阈值;采用质心法和其改进算法求恒星的质心位置,提高了精度;采用子窗口技术,提高星敏感器的动态性.