低频干扰下无线多媒体网络中不良视频检测算法

当前无线多媒体网络容易受到低频干扰,传统不良视频检测算法无法有效去除干扰,导致检测结果不可靠。为此,提出一种新的无线多媒体网络中不良视频检测算法。为了使运动矢量平滑,通过向量中值滤波技术对其施行处理。为了避免因摄像头位置变动造成的干扰,采用平均值法对视频进行进一步处理。在无线多媒体网络视频序列时间轴中,将局部光问题转换成关键帧识别问题。在获得关键帧的基础之上,通过HIS模型快速准确地实现肤色部分的提取,判断检测视频是否为不良视频。经实验验证,所提算法检测精度高、结果可靠,且开销小。     

双线地铁隧道对三维非线性场地地表地震反应的影响

地铁隧道的存在破坏了原有场地的完整性,进而在地震来临时影响场地的地震反应。为探讨双线地铁隧道建成后对场地地表水平地震动的影响,针对北京某一典型双线地铁隧道工程场地,建立三维非线性场地模型。采用自由场边界和应力时程地震波输入方式,运用有限差分数值分析软件FLAC~(3D)进行模型计算,分析了双线地铁隧道对三维非线性场地地表地震反应的影响。结果表明:1双线地铁隧道的存在使隧道附近场地地表地震动峰值加速度呈现先增大后减小并趋于自由场的趋势;2双线地铁隧道的存在主要影响场地加速度反应谱的短周期部分;3入射地震动频谱对双线地铁隧道的场地地震反应有着显著的影响。文中得出的影响规律,为双线地铁隧道附近场地的设计地震动参数确定提供参考依据。     

川中须家河组致密砂岩储层含气性预测

川中须家河组气藏为典型的大面积、低丰度、致密岩性气藏类型,资源潜力巨大,是四川盆地增产上储重要层系;但该类气藏储层薄、非均质性强、气水关系非常复杂,如何提高含气富集区(甜点)预测精度和建立气水识别方法是须家河组气藏勘探开发最关键的问题。从储层岩石物理分析和模型正演等基础研究入手,深入分析不同岩性组合下气层和水层的振幅随偏移距变化(amplitade variation with offset,AVO)响应特征,建立了一套以AVO叠前道集、近远道叠加剖面对比分析为基础,AVO主振幅主频率技术为核心的须家河组致密气藏检测及气水层识别新思路和新方法,生产应用效果显著。     

一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法

为了提高从背景图像中提取目标的速度和精度,设计了一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法;该算法利用肤色信息和手指轮廓特征进行目标识别,利用提出的9点快速定位算法进行目标定位。仿真结果表明,该算法能正确识别出手指的特征;并对其进行快速定位。在实物系统上对算法的实时性、识别准确率、定位精度等性能进行了测试,测试结果表明,算法运行时间不超过40 ms,能保证系统对实时性的要求;在无手指状干扰物存在的情况下,目标识别的准确率可达95%以上;定位精度误差小于8 mm,可满足系统对定位精度的要求。这种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法为增强人机交互系统的和谐性提供了一种新的技术途径。     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

基于颜色不变量和轮廓特征的地面多圆形目标检测

研究了一种室外环境旋翼无人机对地面多圆形目标检测的方法。考虑室外环境光照变化、阴影等自然因素以及无人机飞行高度、姿态变化等因素对目标检测带来的不利影响,首先引入颜色不变量特征;并采用改进K-means算法进行图像分割;其次根据目标轮廓特征,设置面积与圆形度阈值滤除干扰区域;最后,采用基于对称性的最小二乘法与残差度确定目标位置。实际实验及无人飞行器大赛验证了所研究方法的实时性和准确性。     

基于自适应方向局部三值模式的人脸识别

为了解决局部三值模式特征向量维数过高和不能自适应选取阈值的问题,引入方向局部二值模式的思想,提出了一种具有自适应性的方向局部三值模式(SD-LTP)。SD-LTP通过具有降低特征向量维数的方向局部三值模式来描述图像,将图像全局灰度特征引入编码中以增强算法对全局特征的描述;引入具有自适应性的阈值增强算法的抗噪能力。在ORL和FERET标准人脸库上的实验结果表明,SD-LTP有效地降低特征维数;并显著提高了人脸的识别率。     

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。     

河床下切对珠江三角洲峰值水位演变的影响

为研究珠江三角洲峰值水位对采沙造成的河床下切响应过程,通过调和分析方法去除水位时间序列中潮汐节点调制波动的影响,并提出概率密度函数法诊断河网内峰值水位的历史演变趋势。结果表明:三角洲上游峰值水位随着河床的下切而显著降低;河网中腹部地区,峰值水位随着河床的下切出现显著的上升,从而增加了中腹部地区的防洪风险;在下游地区,峰值水位的变化与海平面上升或其他人类活动相关。     

长三角城市群空间分区与城市边缘区的扩展特征分析

以中国长江三角洲城市群为研究区,选取全球人造不透水面、可见光红外成像辐射仪(VIIRS)夜间灯光、道路、人口等多源数据,从土地利用、人类活动、道路设施3个视角出发构建分区指标,基于人工神经网络对长三角城市群地域空间进行划分,并探讨城市边缘区的时空分异与扩展特征.结果表明:使用多源数据与人工神经网络方法识别城市边缘区具有可行性,空间分区的3个指标较为合理;使用自组织特征映射模型将长三角城市群分为城市核心区、城市边缘区、乡村地区3类;2012-2018年间城市边缘区占长三角城市群总面积的比例由7.82%增长至11.27%,年均空间扩展强度指数为7.35%,城市边缘区面积扩展呈现集聚特征,热点区主要位于江苏省大部及浙江省北部,冷点区则分布于安徽省大部和浙江省南部.