针对空中监控平台的异常行为检测方法

空中监控平台拍摄的视频具有背景移动、视距较远等特点,结合其特点提出适用于空中监控平台的人群异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息,适当修正特征点的光流矢量,以减小透视现象导致的对特征点运动速度的估算误差;然后对特征点的光流矢量聚类,并结合背景运动一致性规律检测出前景特征点。通过双高斯混合模型检测异常特征点,用最大期望(EM)算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判;并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类,去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。多个场景下的实验结果验证了方法的有效性。     

一种新的BOC信号捕获算法

针对传统BOC调制信号捕获方案的捕获性能较低或者计算量较大的问题,提出了一种新的折中捕获算法。该算法分析BOC信号频谱特征,通过将左右边带频谱进行相位翻转处理后再叠加的方式,在保证计算量较小的情况下得到了较理想的捕获性能,是两种传统捕获方案的折中选择。仿真和理论分析表明,本文算法可以适用于各种调制阶数BOC信号的捕获处理,并且减小了计算量,具有较好的捕获性能。