一种基于局部熵的海背景红外目标检测算法

介绍了一种新的红外目标检测方法。在对图像中值滤波之后,用3×3的窗口计算图像局部熵,从而使由局部熵映射的灰度图像中的目标边缘更加清晰,在此基础上使用适应性更强的Canny算子进行边缘检测。实验证明,对于海面目标和海面背景的灰度对比度比较小的红外图像,此方法提高了检测概率。

海面杂波背景下红外图像中舰船目标的检测

复杂杂波背景下,海面红外图像中舰船目标检测的关键是如何降低虚警、检测出真正的目标。为了实现这个目标,首先利用Haar小波函数进行小波变换,对图像进行预处理;然后进行恒虚警检测(CFAR);第三步采用行程法对检测的目标进行标记;最后采用管道滤波法剔出虚假目标,检测出真正的目标。经仿真实验证明,此方法能有效地降低虚警,在复杂杂波背景中检测出目标。

一种基于联合任务学习的SAR图像目标检测方法

在基于深度学习的SAR图像目标检测中,为了降低SAR图像中噪声等特性对特征学习的干扰,提高检测方法中识别和定位任务的交互性,采用了联合任务检测方法。该方法利用联合任务网络,使识别和定位任务在尽可能共用特征的同时保留各自的特殊性,从而提升两个子任务对特征学习的监督能力。此外,该方法还利用联合任务学习方法,在锚框选择和损失函数计算中,同时考虑识别和定位任务的可靠程度,从而提升训练效果。公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。

基于SIFT特征视觉词汇算法的局部遮挡目标识别

针对被局部遮挡目标的识别困难的问题,将目标图像的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征矢量作为视觉单词,应用视觉词汇算法,提出了基于SIFT特征视觉词汇算法的目标识别算法。结合在无遮挡与被局部遮挡的交通工具全方位姿态模型库上进行的目标识别试验,得出结果:算法对无遮挡目标的平均识别率能到达83%以上,具有良好的识别性能;对被局部遮挡目标的平均识别率也能保持在80%左右,只有很小的降低。实验结果显示算法具有优良的识别被局部遮挡目标的性能。

绿色贸易壁垒对食品贸易影响及对策

近年来,国际上与食品贸易有关的绿色贸易壁垒的形式越来越多样,各具特点,给我国对外食品贸易产生重大负面影响;面对国际上各式绿色贸易壁垒,我国应对绿色贸易壁垒的策略应当是:政府积极引导,加强宣传,企业认真应对,多方位开拓市场两者相结合。但是要从根本上解决国际食品贸易中我国处于弱势地位的问题,更重要的应当是:努力提高自身的绿色食品技术,积极参与国际食品贸易竞争和市场规则的制定。

食品应急保障供给机制研究

我国自然灾害频发,突发公共卫生事件也时有发生,在这种紧急情况下,食品供应的充足问题关系到人们的生存和社会稳定。为了最大限度减少突发事件引起食品供应问题造成的危害,需要建立食品应急保障供给机制。

基于Kalman预测器的改进的CAMShift目标跟踪

CAMShift目标跟踪算法遇到目标被遮挡时容易陷入局部最大值,对快速运动目标容易跟踪失败,且无法从失败中复原。针对该问题,利用Kalman预测器改进CAMShift算法。首先利用Kalman预测器预测下帧图像中目标的位置,以此位置为中心确定CAMShift算法进行目标跟踪的搜索区域;然后利用目标匹配时的Bhattacharyya系数及目标大小来判断目标是否被遮挡以及被遮挡的程度。如果没有被遮挡,则用CAMShift算法得到的目标位置更新Kalman预测器中参数;如果遮挡不严重,则用Kalman预测器的预测值作为目标的位置和大小,且用该组值更新Kalman预测器中参数;如果遮挡非常严重,则用Kalman预测器的预测值作为目标当前位置,目标大小为固定值,用该组值更新Kalman预测器中参数。实验结果表明,改进算法能够准确地跟踪被遮挡目标和快速运动目标。

遥感图像中的机场跑道检测算法

利用机场跑道的高灰度特征和整体性检测遥感图像中的机场跑道。首先,利用模糊增强方法进行图像预处理;接着,对图像进行阈值分割获得二值图像,用像素标记法进行连通域提取,定位4个面积最大的区域作为疑似机场区域;然后,在疑似机场区域内,对图像进行Canny边缘检测,用Hough变换提取出直线段;最后,把含有最长平行直线的区域作为机场区域。实验结果表明,机场跑道检测算法能在遥感图像中准确有效地检测出机场跑道。

地面剧烈旋转运动背景中运动目标检测

针对地面背景剧烈旋转运动下运动目标难以检测的问题,提出基于彩色光流计算与运动补偿的运动目标检测算法。首先利用金字塔分层计算、Lucas局部运动一致性,提出一种改进的彩色金字塔Lucas光流算法,以获得背景剧烈旋转运动下的准确可靠的图像光流场;然后基于光流场估计背景运动透视模型参数,重构图像纯背景运动矢量场,对图像进行背景运动补偿;最后通过差分二值化图像与形态学处理检测出运动目标。实验结果表明算法能够有效地改善光流计算效果,光流场局部方向一致性平均误差为0.29°,局部矢量模值一致性平均误差为0.25pix,该算法能在地面剧烈旋转运动背景中准确地检测出运动目标。

基于局部多特征的机场跑道检测算法

确定描述机场跑道属性的特征是机场检测的关键问题。针对此,研究了机场跑道区域的特征,利用统计矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Zernike矩、傅里叶频谱、Gabor频谱、HSV颜色空间构建123维特征向量描述跑道。采用CART-Adaboost算法检测机场跑道区域,在检测结果的二值图上进行长直线提取,实验结果表明机场跑道检测算法在复杂背景下具有较高的检测率。利用Adaboost确定跑道的最佳描述特征,实现特征降维,实验结果表明使用选择出的14维特征在检测性能相近时,能大幅提高特征提取和分类器训练的效率。

深入钻研教材对改进教法的启示

俗话说:“教材钻得深,方法在其中。”九年义务教育五年制小学数学教材(以下称新教材)是一套适合我国国情、融知识、能力、教法、学法为一本的好教材。在备课过程中,深入钻研教材给我在改进教学方法上很多启示。一、新教材知识点划分更细,可帮助教师划分课时。

基于ICT算法的复杂状态目标实时跟踪

针对压缩跟踪(CT)算法不能解决跟踪目标形变、被遮挡、光照变化等问题,提出改进的压缩跟踪(ICT)算法.采用卡尔曼预测下一帧中的目标状态,从而减小搜索域,并在目标被遮挡时估计运动轨迹;采用定向二进制特征(ORB)匹配算法,跟踪形变目标和判断目标是否被遮挡;采用ORB匹配跟踪、CT检测和贝叶斯学习相结合的方法,融合ORB匹配跟踪和CT检测,输出最优结果,减弱光照变化的影响,提高跟踪帧率的同时增强鲁棒性.实验结果表明:ICT算法能准确地跟踪形变及被遮挡目标,跟踪效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性,平均帧率达到74.137Hz,具有良好的实时性.

社区居民轮值“名誉主任”

2009年9月8日，北京市石景山区古城街道十万平社区首批52名“社区名誉主任”轮流上岗，履行主任职责，行使主任职权，参与社区管理。“社区名誉主任”候选人采取社区党委推荐和居民自愿报名两种方式在社区居民中产生，“社区名誉主任”实行轮换制，每人任职一周，工作时间与居委会工作人员同步。“社区名誉主任”是社区义务职位，不拿报酬。

吡拉西坦片溶出度测定方法的研究

创建吡拉西坦片溶出度检测方法,分析比对自制样品与参比制剂体外溶出的相似性。方法:建立高效液相色谱法对吡拉西坦片溶出方法和溶出条件(转速、溶出介质和体积)进行筛选,确定最佳参数,利用确定的方法和条件分别对自制样品和参比制剂的溶出度进行检测。结果:采用桨法、每分钟50 转、以水、醋酸盐缓冲液(pH4.5)、磷酸盐缓冲液(pH6.8)、盐酸溶液(0.1mol/L)900ml为溶出介质,于30分钟取样检测自制样品的溶出度,结果在该条件下测定吡拉西坦片溶出度的重复性好、操作方便。结论:所建立的高效液相色谱法适用于吡拉西坦片溶出度的测定,为吡拉西坦片的仿制药质量一致性评价研究提供了参考依据。