一种简单的灰度图像边缘检测算法

提出了一种新的基于平行方向上像素点灰度值平均值求差的边缘检测算法.根据像素点及其八邻域的灰度值,在尽量保证图像信息完整的基础上,选择合适的阈值提取出尽可能合适数量的边缘点,并利用边缘的连续性原理对结果中的噪声点进行筛选,以达到边缘提取的目的,提高图像边缘检测效果.实验表明:此算法对灰度图像是一种简单、有效的边缘检测算法.     

复杂背景下多目标图像分割方法研究

真实路况中的运动车辆图像进行图像分割时,图像中往往存在多个车辆车牌信息,且这些车牌信息具有尺度不一,位置随机等特点,加之光照及复杂背景的影响,如何兼顾多个车辆车牌的分割效果是车辆检测和跟踪领域亟待解决的问题.为了解决这类工程应用中的问题,需要在尺度空间下对多目标图像进行分析.因本文在前期多尺度分割模型的基础上引入视觉注意机制,利用不变性特征实现多目标的定位及最优分割尺度的选取.经大量实验测试结果表明,该算法较好地实现了图像中多个车牌图像的分割并且具有较好的分割效果.     

一种知识距离的集值信息系统属性约简算法

在研究集值信息系统和知识距离性质的基础上,提出了一种基于知识距离的集值信息系统属性约简算法.该算法首先利用知识距离来描述知识间的差距,进而度量集值信息系统模型的划分和知识粒度的大小,然后根据知识距离的性质有效的判定集值信息系统模型的宽松度和属性重要性.最后通过理论分析和实例的结果表明,该算法降低了时空复杂度,从而提高了算法的运行效率.     

一种基于加权复杂网络的最优公交换乘算法

用space P方法对公共汽车交通网络(公交网络)进行建模,得到一个无权的复杂网络模型,并简单分析了其统计特性.利用广度优先搜索算法得到需换乘两公交站点间的所有最少次数换乘方案.在此基础上,引入了网络点权,即站点的经纬度,进而得到网络的边权,即站点间的直线距离,把公交网络进一步建模成一个加权的复杂网络模型.结合得到的最少换乘次数方案,最终得到一种在保证换乘次数最少的基础上站间总直线距离也最短的换乘方案,并用杭州的实际数据验证了此算法的有效性.     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

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.     

一种新的基于传感器融合的复杂交通背景更新方法

复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向，根据交通流视频检测的特点，对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进，包括：背景模型匹配只使用亮度信息；将高斯分布模型按权值、方差排序；使用单目深度信息来确定背景；动态调整采样频度等，实验表明，本文提出的算法，分割效果较佳，分割的实时性大大增强。     

一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法PABIT，该算法通过模板匹配的方式．层层剥离原始图像的边缘像素，使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架．使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线，最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为1的细化图案．由于该算法采用并行处理的模式．使得该算法较通常的串行算法效果更好．经该算法细化后的结果具有保形．连通，无扭曲变形的效果．     

基于CUDA的快速LBP纹理背景建模算法

针对复杂条件下背景建模这一视频检测领域的难点,提出一种基于Nvidia CUDA架构图形处理器(GPU)的快速LBP纹理直方图背景建模算法,算法根据GPU的并发结构和硬件特点,采用纹理存储和分页存储方式,利用共享内存与多点访问技术,提高数据访问效率,降低了算法复杂度.实验结果表明,相比CPU实现,GPU方式能够明显改善实时性能,平均加速比在30x左右,帧处理速度达到40 f/s以上.     

A New Robust Image Matching Method Based on Distance Reciprocal

Object matching between two-dimensional images is an important problem in computer vision. The purpose of object matching is to decide the similarity between two objects. A new robust image matching method based on distance reciprocal was presented. The distance reciprocal is based on human visual perception. This method is simple and effective. Moreover, it is robust against noise. The experiments show that this method outperforms the Hausdorff distance, when the images with noise interfered need to be recognized.     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪,且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题,本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先,采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像,对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理;其次,根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征,进行连续帧前景轮廓的物影匹配,并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物;最后,采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态,并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配,从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明：本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比,准确性更优越,可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题;复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异,具有良好的跟踪尺度,实时性满足预期要求。     

基于距离准则的地图匹配算法研究

为了弥补车辆导航中位置点匹配算法的不足,对轨迹曲线匹配的思想进行了必要的介绍,并重点从距离要素出发,对匹配准则进行了研究。在分析了各种常见距离定义的不足后,提出了基于面积法的距离匹配准则,并对距离准则的算法设计和适用性进行了详细的分析和描述。结论表明,采用该算法后的总体定位精度优于GPS的定位精度,算法准确性也比位置点匹配高。     

低成本列车运行控制系统专用数据库及定位匹配算法

系统研究了列车运行控制系统的专用数据库,构建了数据库的数据模型与数学拓扑模型,根据铁路运输的特点,给出铁路轨道定位领域的自适应定位匹配算法,将铁路轨道分为直线和曲线两个部分,采用基于移动距离窗的定位匹配算法实现了实时、精确和快速的定位匹配.在北京局三家店调车场进行了实验,证明本文研究的专用数据库在列车定位领域具有重要的实用价值.     

基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.     

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。     

空车配货VRP问题的路径匹配算法

针对现有VRP（Vehicle routing problem）问题的精确解法和启发式算法应用于空车配货信息检索时的局限,引入图的概念,提出了一个基于交通路网的路径匹配算法,给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点之间的距离关系,检索给定起讫点间及起讫点与各自邻近结点群之间存在的配货信息,同时规划出收益费用比最优的行驶路径,并能根据配货行驶路径的特点对检索出的所信息进行分析、评价和优选,以方便空车配货组织。最后用一个仿真实例验证算法的有效性。     

快速查找初始聚类中心的K_means算法

传统的k_means算法对初始聚类中心十分敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优.为消除这种敏感性,针对k_means算法,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的方法,对公共数据库UCI里面的数据实验表明改进后的k_means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性.