四粮种检验用组合振筛机的设计与试验

设计了一种集成四粮种(小麦、玉米、大豆、稻谷)振筛功能的新型自动振筛机,并试制1台样机进行人机对比与重复性杂质筛分试验。结果表明,设计的新型振筛机具有多种创新功能,同时体积更小,满足了设备小型化的需求,但需结合机械结构对部分结果准确性做进一步分析。六平行重复性试验证明新型振筛机稳定性复合要求。本文为粮食行业多粮种检验用组合振筛机的研究设计提供了一定参考。

粮食收购智能扦样系统设计与研究

针对粮食收购扦样环节存在的劳动强度大、过度依赖人工、智能化程度低等问题,研发出一种能用于粮食行业车载散料或袋装的各类粮种的全自动、智能快速扦样系统。系统以机器人技术为载体,结合自动控制技术、图像识别技术、信息技术等,能够完成车辆信息识别、车厢尺寸及位置识别、自动扦样、智能缩分、自动输送、余粮回车、自动清理等。连续扦样时,粮食扦样分样时间约7 min/次。系统可对粮食入仓进行闭环控制,实现粮食入仓智能扦分无人化、标准化,消除人为因素干扰,杜绝扦样环节作弊现象。

粮食收购智能检验系统设计与研究

针对粮食收购检验环节存在的劳动强度大、效率低、人为自由裁量权大、检测设备自动化和智能化程度低等问题,研发出一种能用于稻谷、玉米、大豆、小麦的质量指标智能检验系统。系统以机器人技术为核心,结合自动控制技术、图像识别技术、信息技术等,并对检验仪器改造升级和研发,能够自动规划检验路径,完成样品处理、转运,经各检测模块快速检测,实现稻谷、玉米、大豆、小麦全部质量指标智能化检验。系统连续检测时,稻谷检验时间约12min/次,小麦、玉米和大豆检验时间约10min/次,比人工检验速度提高了近3倍,消除了粮食收购质量检验环节人为因素干扰,实现检验结果客观、公平、公正。

粮食收购智能扦检系统的研究进展

当前我国涉粮企业和基层粮库普遍存在传统扦样检验自动化程度不高、劳动强度较大、检测效率较低等问题,如何利用创新技术手段提升粮食仓储“技防技控”水平,守好粮食收购入库第一关,对保障粮食安全具有重要意义。本文分析了目前粮食收购环节中传统扦样和质量指标检验过程存在的问题,粮食收购智能扦检系统在粮库实际应用中的必要性,并从智能制造、信息技术、机器视觉、深度学习的创新应用等方面阐述了智能扦检流程和装备的研究进展,以期为智能化粮库建设中粮食收购智能扦检系统的研究应用提供参考。

应用对称匹配的PET瓶瓶盖缺陷实时检测

高速生产线运动引起PET瓶的瓶体倾斜、压盖时产生的毛刺以及清洗瓶身残留的水珠,大大影响了现有瓶盖检测算法的准确率.针对上述问题,提出了一种结合对称匹配的实时PET瓶瓶盖检测算法.根据PET瓶瓶体的对称性,通过寻找瓶体图像水平翻转前后的变换关系得到配准矩阵,精确定位出PET瓶的对称轴.该算法能够补偿瓶体倾斜,并利用对称轴两侧点的相关性消除毛刺和水珠的影响,完成PET瓶持胚环的检测和瓶盖的分类.实验证明该算法精度高,速度快,鲁棒性好.在当前主流的硬件配置下,对于640×480图像的整体检测速度为27.4ms/帧,能够满足生产线的实时检测需求.

基于运动方向的异常行为检测

提出了一种基于运动方向的异常行为检测方法.根据不同行为的运动方向具有不同的规律性,该方法采用块运动方向描述不同的动作,并利用支持向量机(Support vector machine,SVM)对实时监控视频进行异常行为检测.为了减少噪声运动的影响,同时有效保留小幅度运动的前景目标,在行为描述之前,本文采用了背景边缘模型对每一视频帧进行前景帧(有目标出现的视频帧)判断.在行为描述时,先提取相应视频段的所有前景帧的块运动方向,然后对这些运动方向进行归一化直方图统计得到该视频段的行为特征.在走廊等公共场景中的实验结果表明,该方法能够对单人以及多人的复杂行为进行有效检测,对运动过程中目标大小的变化、光照的变化以及噪声等具有较好的鲁棒性,而且计算复杂度小,能够实现实时监控.

基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法

传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约:图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取,并且难以从检测信息中提取出关键的变化,本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题,提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法.首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对,采用有监督子图像对分类方法,提取人造目标变化的感兴趣区域,然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测,得到定量的检测结果.实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

结合地理参数的航拍视频实时拼接算法

针对现有航拍视频拼接算法存在的计算速度慢及累积误差大等问题,提出一种结合地理参数的航拍视频实时拼接算法.根据地理参数对相机运动模型进行分解,完成视频帧间的实时配准.估计视频每帧的主运动方向,并对现有单一主方向的流形拼接算法进行改进,将其拓展到任意方向.依据地理坐标局部修正拼接条带,保证拼接图像与真实地理位置一一映射,减少累积误差.仿真与真实航拍视频的拼接结果证明了该算法的准确性和准实时性,对640×480像素视频的拼接速度达到25帧/s.

基于级联Adaboost的目标检测融合算法

单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点.本文提出了一种基于级联Adaboost的"级联-加和"融合算法.融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成,分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件.级联-加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据.在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点,而且与单一特征的分类器相比,检测性能也有所提高.

基于Adaboost权值更新以及K-L距离的特征选择算法

对于颜色、纹理变化较大的目标,边界片段是一种较为稳定的特征.手工分割样本再提取边界片段的传统做法由于工作量巨大而限制了样本的数目,不能满足统计学习中大样本训练的要求.但是如果对训练样本采用自动分割的方法就不可避免地引入很多背景中的噪声.在这种情况下特征的选择就显得尤为关键.本文提出一种基于Adaboost权值更新以及K-L距离的特征选择算法,在Adaboost的每一轮训练中动态地选择所有备选边界片段的一个子集作为Adaboost训练的特征集.选择算法以边界片段在正面样本与负面样本中分布的鉴别信息为依据,有效地减少了背景中边界片段的干扰.实验证明该算法是有效的.

一种基于模型融合的行人跟踪算法

提出了一种基于模型融合的行人跟踪算法。该算法在粒子滤波框架中融合了基于颜色直方图特征的产生式模型以及基于HOG特征的鉴别式模型,并结合离线学习和在线互学习对HOG鉴别式模型进行更新。实验结果表明,该方法能够有效地适应跟踪过程中的光照变化、姿势变化以及部分遮挡。

基于多特征融合的稳健手势检测方法

基于AdaBoost手势检测器、混合高斯模型肤色Blob检测器的检测结果,结合特定手势识别器和多帧的输出,依据Fisher准则通过置信度信息融合为高可靠性的交互手势检测器,解决了在背景混杂和相似颜色条件下手势检测器的稳健性问题。

H.26L关键编码技术性能研究

H .2 6L的编码效率比已有的其他视频编码标准有很大的提高。在相同PSNR下与H .2 6 3和MPEG4相比 ,H .2 6L在低码率时的输出码率平均节省分别约为 4 0 %和36 % ,在高码率时的输出码率平均节省分别约为 5 5 %和 4 5 %。本文描述了H .2 6L的编码器结构框图 ,对各模块的作用和使用的技术进行了综述 ,并与其他视频标准中的主要技术进行了比较。对H .2 6L中几种技术在高、中和低码率下对编码效率的影响进行了实验研究并给出实验结果 。

DSP平台的图像特征点快速索引结构

针对DSP(digital signal processor,数字信号处理器)平台上的图像特征点匹配问题,提出了一种高效的基于自聚类二分查找树的快速索引结构,并设计了适合于DSP结构特点的索引存储布局。通过在离线情况下将特征点参考数据集逐级地二分聚类,生成多级索引结构。以顺序数组的方式将树状索引结构存储到连续的内存空间中,便于导出为数据文件存储及进一步加载到DSP内存中使用。实验表明,该索引结构能够快速有效地在DSP平台完成特征点匹配工作。

基于统一特征模型的体育视频镜头转换检测

提出了一种统一特征模型,集成了2种新型的基于主颜色分割与运动矢量可信度分析的中层特征。这一模型根据主颜色分割结果自适应地采用不同特征和相应的分类界面,通过时域统计特征的使用在支持向量机中自适应地确定分类阈值。通过在较大的足球视频数据集上实验表明,本文算法对切变和渐变的检测都超过了已有算法,基本达到体育视频检索的应用要求。

鉴别式多核手跟踪

快速运动、背景混杂及手的特殊性为传统的核目标跟踪技术提出了挑战.文中提出一种鉴别式颜色子空间选择和多核校正机制的核跟踪方法.首先基于前景背景建模,通过鉴别函数选取最优鉴别式颜色子空间集,再基于训练的肤色模型保留高置信子空间表征目标.其次,为适应尺度变化和快速运动,基于多核快速估计相似度表面以校正初始核位置,迭代定位目标.实验表明,融合二者的跟踪器在有效性和速度上都实现了满意的性能,满足实时性需要.

基于镜头的广播足球视频开场和终场检测

为了实现广播足球视频的自动分析,提出一种新型检测足球比赛开场和终场的算法。首先对足球比赛视频进行镜头检测和分类,然后以此为基础提取多个特征,从而确定视频比赛中开始和结束的可能时刻,最后利用对模型的最大似然估计,在这些时刻中选取最优组合作为比赛检测的最终结果。在包含多种类型的由9场完整比赛组成的数据集上,获得了100%的检测率,并且检测时刻的平均误差在30s以内。实验结果表明这种方法具有很好的有效性和稳健性。

积分图像的快速GPU计算

提出了一种在GPU上计算积分图像的方法。积分图像可通过对输入图像的行实行前缀加法后再对列实行前缀加法构建。前缀加法是指对于一个数组,求取起始位置至每一个下标位置的数组元素的和的操作。提出了分段前缀加法原理,当将其运用到GPU图像积分时有如下优点:减少了线程间的数据依赖;降低了内存访问开销;提高了GPU线程的工作效率。提出的算法相对以前算法在速度上提高了约两倍。该算法可运用到使用积分图像的图像处理算法的GPU加速中。

基于直线拟合算法的PET瓶瓶盖检测方法

灌装PET瓶的实时自动检测在实际生产中具有重要的作用。在当前生产中,存在着瓶子抖动对图像算法的影响,提出了可以克服上述问题的瓶盖检测方法。采用基于直线拟合算法对灌装PET瓶的实时自动检测算法进行设计,通过对瓶盖所在直线的拟合以及支撑环所在直线拟合,实现了灌装PET瓶的液位缺陷的检测类别判断功能,并且克服了高速生产中瓶子抖动对图像采集以及瓶盖判断的干扰。实际系统监测准确率达到99%以上,实验证明算法有很好的鲁棒性。

基于多层码本模型的遗弃行李检测算法

提出一种在公共场所智能检测遗弃行李的新算法框架。首先使用多层码本模型检测场景中的稳定前景区域作为可疑区域,之后结合梯度方向直方图特征设计一种消除光照影响的机制,最后使用同样基于梯度方向直方图的快速行人检测算法消除行人的影响。实验结果表明,该方法计算复杂度低,在一些标准数据库上能有效检测遗弃行李,并对复杂场景有较好的鲁棒性。提出的算法框架可以应用到公共场所的监控系统中。