基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

用激光位移传感器检测轮对踏面缺陷

介绍一种自动检测铁路车辆轮对踏面擦伤及剥离的新方法．该方法用激光位移传感器获得踏面数据，通过纠偏、插值和运用经典的数据处理的中值滤波和边界搜索等方法对数据进行分析；通过对数据矩阵进行数字化处理，得到了轮对踏面损伤结果．运用VC 和Mat1ab语言编制出通用分析软件，功能包括轮对踏面的二维和三维图形显示、打印踏面擦伤和剥离的损伤尺寸等．     

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基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting,自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题, 提出了融合多模式弱分类器, 并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点, 以Haar特征训练判别式弱分类器, 以HOG特征训练生成式弱分类器, 以AdaBoost算法为桥梁, 采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器, 利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明: 相比于单模式弱分类器, AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性, 表现为较高的检测率与较低的误检率, 分别为95.7%、0.000 27%, 每帧图像的检测时间较少, 为25ms; 与传统级联AdaBoost分类器相比, AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间, 但检测率提升了1.8%, 误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法, 具有较佳的车辆检测效果。     

基于行程时间的车辆通行连续性分析

定点检测器采集的路段行程时间样本中通常包含连续通行和非连续通行两部分,针对连续通行样本的识别,传统的固定阈值方法无法提供合理的结论.将行程时间样本时间序列化后,利用其差值的平稳随机性质,采用基于统计学的离群点检测的参数方法分离样本比传统方法更加科学有效.通过实证分析,非连续通行样本的占比是一种能够分离样本的指标.关联性分析的结论表明,该指标在4 分钟车程长度以内的路段中取值平稳,在4 分钟车程长度以上的路段中取值则受到道路等级、路段长度、交通运行状态、区位用地性质等多种因素的综合影响.     

基于船舶报数据的蒸发波导条件下雷达探测距离的计算

本文研究了海洋蒸发波导条件下如何利用船舶报数据对雷达的探测距离进行计算,通过所需海区和时间段有效的历年船舶报气象信息得到大气折射率剖面,再利用抛物型方程计算出电磁波传播单程损耗,接着利用雷达方程得到目标的传播损耗门限,最后得到所需海区和时间段的雷达对目标的最远作用距离.实测结果表明,此方法是可行的.     

卫星探测舰船能力仿真研究

针对多颗卫星联合对舰船目标观测活动中的探测能力问题,研究对其量化描述方式并进行仿真。综合运用运动仿真、概率论、连续马尔科夫链和蒙特卡罗法等方法对卫星探测舰船活动各阶段建立相应的模型,并结合数学函数提出多星联合探测能力量化指标。以某作战想定为背景,进行了仿真计算,得出结论。仿真结果表明该模型能够解决多星联合观测舰船目标问题,并且该研究成果对航天装备效能评估和装备体系发展规划论证具有一定的指导意义。