高韬【服装设计作品】

高韬（1984-），男，汉，江西九江人，青岛大学艺术学硕士，江西师范大学科学技术学院讲师。

基于特征点的多运动目标跟踪

该文针对智能监控的需求,提出基于特征的多运动目标跟踪算法。通过自适应Marr小波核函数背景建模算法,在冗余离散小波域进行多运动目标识别。运动跟踪采用SIFT特征粒子滤波算法,并采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低了运算的复杂度。实际测试表明,该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题 。

交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法.首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean-shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置.实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景.

视频压缩理论及其技术发展

简要介绍了视频压缩理论以及相关标准,并探讨了视频压缩编码的未来发展方向,最后介绍了视频压缩技术的硬件实现与发展。

基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法

针对智能交通领域对自适应多运动目标跟踪的广泛需求,提出一种新型的基于交通视频序列的多目标跟踪算法。通过Marr小波概率核函数生成静态背景,并结合当前帧在B/RDWT(Binary/redundant discrete wavelet transforms)域进行多运动目标识别,同时采用边缘阴影剔除算法去除阴影的干扰。运动跟踪采用SI_P(SIFT-particle)粒子滤波算法,并结合改进的均值漂移(mean-shift)法获得运动目标的准确跟踪窗口。采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低运算的复杂度。算法采用VC++6.0实现,通过实际道路测试,研究结果表明:SI_P粒子滤波算法与传统算法相比,平均时耗只多0.15s,跟踪窗口尺度可自适应变化,并且该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性。

基于BDWT的运动目标识别及Mexico小波核mean shift跟踪算法(英文)

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于二进小波变换的运动目标识别算法,即直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,对mean-shift跟踪算法进行了改进,采用以Mexico小波核函数自适应mean-shift算法对目标进行跟踪。实验结果表明,提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。

采用物联网技术的震后多生命体目标定位研究

针对多数生命探测装置只能探测震后灾害环境某一区域的生命体信息的现状,采用物联网技术,将大量超声传感器节点分布于现场环境中,对各个区域内的生命体进行定位.为提高多生命体目标定位性能,发射端采用混沌编码和二值频移键控构造超声传感器的扩频发射信号,相关技术被用于接收端解扩.采用了遗传算法优化混沌初值以提高回声信号相关效果.实验结果表明,物联网超声传感器节点采用优化二值频移键控作为发射信号可实现多个生命体同时定位,定位绝对误差在4.0cm以内.

一种新型的运动目标识别与跟踪算法研究

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法.针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标.对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪.实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确地提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响.本算法具较高的实用价值和应用前景.

跨道监控系统设计与应用

设计了一套基于视频的机动车跨道违章监测系统,系统的硬件平台由工控机,摄像机组成.首先由平均算法得到良好的动态背景图像,并由Hough变换法提取车道线;在车辆检测过程中提出了背景差法与边缘提取法相结合,车道线辅助识别的两次目标轮廓提取算法,从而获得完整准确的运动目标轮廓;在违章判别中提出了简易准确的跨道违章判别算法;最后使用均值漂移算法对运动车辆进行跟踪,并结合卡尔曼滤波器预测车辆在下一帧的位置.通过实际道路测试,该系统具有一定的实时性、准确性和智能性,可应用于智能交通监控领域.

智能交通黄网格违章车辆监测

针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法.首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章.监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据.本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用.

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT(delaunay triangle)网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法.对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应阈值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图.实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10,db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab 7.0下时间消耗为15,s.该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域.

基于冗余小波DT网格技术的单通道视频编码

提出了一种新型的基于冗余小波DT(Delaunay triangle)网格技术的单通道视频编码算法,该算法通过冗余小波变换提取视频流中的运动信息,结合DT和仿射变换算法对单通道视频流进行压缩。实验结果表明,该算法在提高PSNR值的基础上减少了编码系统的复杂度,具有一定的应用价值。

复杂环境下车辆阴影分割算法研究

车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能.针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法.首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置.经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景.

基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法。首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图。实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像。

瑶族服饰图案在现代服装设计中的应用

"民族的就是世界的。"我国本土设计师已经继承和发扬我国各民族的服饰文化,在现代服装设计中融入民族服饰元素。瑶族是一个古老的民族,其服饰象征着这个民族的社会、文化及精神风貌。瑶族服饰的内容是十分丰富的,种类款式繁多,体现出鲜明的本民族特色。文章首先阐述瑶族服饰图案研究背景,分析瑶族服饰图案的特点,最后分析瑶族服饰图案在现代设计中的应用。

立体视频对象分割及其三维重建算法研究

为更加有效分析立体视频对象,提出了一种基于离散冗余小波变换的立体视频对象分割算法。采用离散冗余小波变换提取特征点结合DT网格技术的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对立体视频中静止对象进行分割。对于立体视频序列中的运动对象,采用离散冗余小波提取运动区域的方法进行分割。实验结果表明,本算法对有重叠的多视频对象具有较好的分割效果,可同时分割静止物体和运动物体,具有较好的精确性和鲁棒性。对于分割出的立体视频对象,结合深度信息对其进行三维重建,得到较好的三维效果。

印染肌理在现代女装设计中的应用

随着我国纺织印染行业的快速发展,在传统印染基础上建立起来的对现代服装纹饰纹样的基本处理方式,已经越来越呈现出数字化特点,而肌理纹饰的多变性也使基本造型在设计过程中的自身价值得到了明显的提升。