一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法（PCICA）,从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法（FastICA）三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

结合双向光流约束的特征点匹配车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、目标尺度变化和部分遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于特征点的稳定可靠的车辆跟踪方法.针对运动车辆高速行驶时具有较大帧间运动的特点,构造KLT算法的金字塔模型,根据前向和后向跟踪偏移量,对稳定性较差的特征点进行剔除.同时,采用SURF特征匹配算法对目标特征点集进行更新和校正.最后,利用特征点之间的位置信息,确定目标的尺度和旋转变化因子,从而实现当前帧中目标区域的定位.实验结果表明,提出的车辆跟踪方法可以有效地解决复杂场景中目标形变和部分遮挡等问题,对尺度和旋转变化也具有较强的鲁棒性.     

基于多尺度区域网格的公路车辆自动检测识别

提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法用于检测识别特定公路段行驶的车辆.特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远.用不同的N值对不同距离处公路宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格.由于模型图像采样网格密度也由N值决定,利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

基于人头目标检测的商场人流量自动统计

针对商场人流量自动统计中行人遮挡情况下计数的困难,提出基于人头目标检测的商场人流量自动统计算法.首先提取Haar特征训练Adaboost人头目标分类器,再利用Camshift算法对目标进行跟踪,使用Kalman缩小跟踪目标的搜索范围,最后利用人头模板匹配方法,判断目标是否属于同一行人.实验结果表明,此方法平均正确率达到98.2%,且统计每个行人目标只需19 ms.     

基于可靠性分析的区域灾害应急物流网络设计

为了设计能够最大限度地抵御自然灾害破坏并满足应急物资和抢险救援需求的物流网络,从系统可靠性角度出发,提出了区域路网应急连通可靠性的概念.运用双层规划方法构建了网络设计模型,上层模型为物流运行总时间最小和系统应急连通可靠性最大的双目标规划模型,下层模型为固定需求用户平衡配流模型.将双目标函数转化为单目标函数后求解上层模型,用改进模拟退火优化算法求解整个双层规划模型.结果表明:在相同投资约束下,上层模型中增加系统应急连通可靠性最大的目标函数后,网络最大关键度由821.55降至32.66,物流总代价降低了0.22％,物流运行时间不变.实际网络最优方案的设计应综合考虑物流效率与系统可靠性.     

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为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明：与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.     

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基于血液的生理特性及应急保障特性,以应急血液最晚运达时间最小、接收时的最低新鲜度最大、运输总费用最小为目标,建立考虑多品种、多式联运的应急血液调剂出救点选择,即运输路线安排问题两阶段决策优化模型,并设计了一种包含局部邻域优化的遗传,即禁忌混合算法进行求解.以“5.12”汶川大地震应急血液保障为背景构建算例,分析验证了两阶段决策方法在最晚抵达时间、新鲜度均值、运输总费用、血液积压量等指标上的优越性.     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

一种多阶段处理的红外小目标检测方法

提出了一种二阶段红外图像序列小目标检测方法.该方法由2个相序的处理阶段组成,即目标的预侦测阶段和目标的确认阶段.在处理的第一阶段,通过快速扫描输入图像,根据视觉特征的显著性抽取潜在的目标集合.这些潜在的目标在第二个处理阶段通过双均值滤波方法被进一步地识别,判断出真目标,剔除假目标.统计分析在理论上证实了这种算法结构的高效和合理性.实验结果表明该方法在运算速度上有显著的优势.     

基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCI变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.     

数字图像技术在露石混凝土路面中的应用

应用数字图像技术,将普通数码相机拍摄的露石水泥混凝土路面照片进行处理,根据图像的灰度值变化分析得到露石混凝土路表面的构造深度,并通过与常规方法的比较表明,此方法测量的路表面构造深度结果可靠,操作简单,可以在分析露石混凝土路面粗糙的表面特征上应用。     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

基于边缘检测的焊缝图像自动识别算法

提出一种基于边缘检测的焊缝图像识别方法,即通过对螺旋钢管焊缝图像的实时采集、处理、分析,一旦发现焊枪偏离焊缝中心则及时对焊枪走向加以调整。该方法运用在实际螺旋钢管焊接中,具有检测时间短、误差小、工作稳定可靠、抗干扰能力强等特点。     

基于图像叠合的工程机器人立体视觉系统

立体视觉系统为遥操作工程机器人增加了视觉反馈.在对三目摄像机获取的3幅图像进行图像叠合的基础上,对比分析、求解3幅图像的视差来获取物体的视差图与深度图,进而获取物体的真实坐标,以利于三维物体重新构建.实验结果表明,利用叠合后的图像进行处理、计算,能够准确地实现三维物体的定位.     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

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行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征,实验结果表明了该方法的有效性。