基于多帧聚类的紧凑型HFSWR虚假点迹识别方法

紧凑型高频地波雷达发射功率低,目标检测时信噪比低、虚警率高,会产生大量虚假点迹,影响后续目标跟踪性能。为了滤除虚假点迹,利用目标的运动特性,提出了一种多帧聚类与极限学习机分类两级级联的虚假点迹识别方法。首先,利用基于最优邻域尺寸的多帧聚类方法,将连续多帧中与待识别点迹属于同一潜在目标的点迹聚类成簇。然后,计算簇内待识别点迹与其相邻帧内点迹的距离-多普勒速度的差分值,以其为特征利用极限学习机辨识虚假点迹。实验结果表明,所提方法能够准确将属于同一目标的点迹聚类,虚假点迹识别率达到95%。

基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法研究

当读写器识别范围内同时存在大量标签时容易引起碰撞问题,导致系统吞吐率恶化。针对此问题,提出基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法。在原有算法基础上,使标签携带多级随机数,将多数空闲时隙转化为成功时隙,减少时隙消耗数,提高系统吞吐率;提出改进的帧长与标签数对应关系,提高系统稳定性。仿真实验结果表明,该算法表现出较好的吞吐率与稳定性,系统吞吐率由36.8%提高至55.3%。

一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法

多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式从35种扩展到67种,导致编码复杂度急剧上升。为降低VVC的帧内编码复杂度,首先,提出了一种基于图神经网络的帧内编码单元(coding unit,CU)划分快速算法,该算法利用高效的图神经网络模型直接预测CU的最优划分模式,从而跳过冗余的CU划分遍历。其次,提出了一种基于空间相关性和纹理特征的帧内模式选择快速算法,该算法利用平均方向方差和Sobel梯度算子确定纹理方向,并跳过部分角度预测模式,同时结合预测模式间的相关性精简率失真模式列表。实验结果表明,该算法能够在BDBR(bjontegaard delta bit rate)上升2.29%的代价下,节省64.04%的编码时间。

适用于多跳TSN网络节点的帧抢占分片与重组方法

当前标准时间敏感网络中,帧抢占分片与重组机制仅适用于网络节点间。而可抢占帧在多跳时间敏感网络传输过程中,可能会多次出现帧抢占分片与重组,导致网络节点处理开销增加及转发效率降低的问题。设计了一种适用于多跳时间敏感网络节点传输的帧抢占分片与重组方法,通过择机分片、增加以太网地址、一次分片与重组、分片大小适当、保护带长度折中等措施,可减少多次帧抢占分片与重组带来的开销,提高网络节点转发效率,降低时间敏感流的时延和抖动,保障其传输时延的确定性。

基于虚拟主帧实现遥测参数分路处理

根据不同型号导弹遥测参数分路处理要求,数据处理系统软件需要频繁修改和调整,容易产生误码,影响系统的稳定性。针对此问题,提出基于虚拟主帧概念的软件设计方法,达到尽量减少软件编码工作的目的,具备对不同型号导弹遥测参数处理的兼容性。

基于结构相似度聚类视频关键帧提取方法

针对帧间差分法对视频关键帧提取冗余度高的问题,提出了基于结构相似度聚类视频关键帧提取方法。首先,通过帧间差分法对视频内容进行粗划分;其次利用层次聚类法对粗划分的结果进行聚类;最后,引用结构相似度函数(SSIM)剔除其冗余帧,得到最终的关键帧序列。实验结果表明,该方法与传统的帧间差分法及颜色直方图方法相比,能够更好地提取出关键帧,且平均查全率和查准率分别提了10.23%、5.33%。

长视频的超级帧切割视觉内容解释方法

针对现有基于编码解码的视频描述方法存在的对视频较长、在视频场景切换频繁情况下视觉特征提取能力不足或关键性片段捕获能力不足等视频描述不佳的问题,提出一种基于超级帧切割长视频的视频字幕方法。首先,提出超级帧提取算法,计算关键视频时间占比率以满足视频浏览时长限制,缩短视频检索时间。然后,构建两层筛选模型以自适应提取超级帧,过滤冗余关键帧,执行多场景语义描述。将保留的关键帧嵌入周围帧,利用深层网络模型以及小卷积核池化采样域获取更多的视频特征,克服了经典视频标题方法不能直接用于处理长视频的困难。最后,通过用长短时记忆模型代替循环神经网络解码生成视频标题,给出视频内容的分段解释信息。在YouTube数据集视频、合成视频和监控长视频上进行测试,采用多种机器翻译评价指标评估了该方法的性能,均获得了不同程度的提升。实验结果表明,该方法在应对视频场景切换频繁、视频较长等挑战时,能够获得较好的片段描述。

基于帧交错的LDPC译码器流水结构设计

低密度奇偶校验码(LDPC)的译码器通常采用基于节点置信度更新迭代的算法,这种算法可以并行实现,具有非常高的吞吐量。在此提出了一种具有高硬件利用效率(HUE)的帧交错译码结构,并提供了一种用于层内节点重排序的动态规划方法,解决内存访问冲突问题。与现有的结构相比,该结构可以实现更高的硬件利用效率。

改进四帧差分运动目标检测算法的FPGA实现

针对传统的帧间差分运动目标检测算法易出现虚假边缘及边缘缺失等现象,设计了一种改进的四帧差分运动目标检测系统,将图像边缘信息与四帧差分算法相融合对运动目标进行检测,并在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台上构建了视频图像处理系统。该系统主要由图像采集模块、图像缓存模块、图像处理模块和图像显示模块4个部分组成。通过OV5640摄像头采集1 024×768分辨率的图像数据,将采集的图像数据存入DDR3中,并采用改进的四帧差分算法对运动目标进行检测与标记,最终传输至高清多媒体接口(High-Definition Multimedia Interface,HDMI)外接显示器实时输出结果。实验结果表明,该系统可以准确检测出摄像头采集的视频源中的多个运动目标,并满足实时检测要求。

基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法

紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。

基于多维投影时空事件帧的动态视觉传感手势识别

基于视觉的手势识别是虚拟现实、游戏仿真等领域常用的人机交互手段。在实际应用中,手势动作快速变化将导致传统RGB相机或深度相机成像模糊,给手势识别带来巨大挑战。针对上述问题,利用动态视觉传感器捕捉高速手势运动信息,提出一种基于多维投影时空事件帧(spatiotemporal event frame,STEF)的动态视觉数据手势识别方法。将时空信息嵌入到数据投影面融合形成多维投影时空事件帧,克服现有动态视觉信息事件帧表达方法时域信息丢失的局限性,提升动态视觉传感数据的特征表达能力。在此基础上,采用先进的脉冲神经网络对时空事件帧进行分类实现手势识别。在公开数据集上的识别精度达到96.67%,性能优于同类方法,表明该方法可显著提升动态视觉传感数据手势识别准确率。

基于深度值前向投影的视频帧插值模型

视频帧插值技术应用广泛,其目的是在给定两个连续的视频帧条件下,生成中间帧。针对向投影过程中经常出现的多个像素投影到同一个位置的像素重叠问题,提出了一种基于深度值前向投影的视频帧插值模型。根据提出的深度估计模块的深度值对前向投影过程进行线性加权,并具有深度平移不变性,对重叠像素区域的前景物体边界和背景像素的像素重建有一定的效果提升。实验结果表明,所提出的算法在公开的视频帧内插数据集Vimeo-90k上测试结果良好,与其他算法相比,在PSNR、SSIM和LPIPS性能评价指标上均能达到较为优秀的性能指标,验证了算法的优越性。

AOS中基于最优帧长的链路自适应联合优化方法

针对AOS中数据传输误码率高的问题,导致系统吞吐量低的问题,提出基于最优帧长的链路自适应联合优化方法。该方法以系统吞吐量最大化为目标,联合可变帧长,自适应编码调制和混合自动重传请求技术进行优化,根据信道状态信息分配下一帧传输最佳的帧长和编码调制方式,并对出错数据进行纠错和重传,最终提升系统吞吐量。仿真验证表明,与AMC-HARQ和AMC-ARQ方法相比,该方法在保证系统误帧率的同时,提高了系统的吞吐量。

面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法

为了节省360°全景视频的编码时间,对通用视频编码标准中的编码单元划分决策过程进行了研究,提出了一种面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法。通过优化编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的编码深度范围和编码单元的划分模式的选择过程,减少编码时间。实验结果表明,在全帧内模式下,所提算法比原始算法平均可以节省34.33%的时间复杂度,同时带来的BDBR平均增量仅为1.665%,BDPSNR的平均降低量仅为0.076 dB。

改进TCP/IP帧结构的多参数信道传输性能评估方法

目前,网络密集化现象加剧了信道传输性能的恶化。而普遍应用的评估方法由于参数考虑有限和适用范围受限,在信道传输性能评估方面面临显著挑战。针对信道传输性能评估困难的问题,提出一种改进传输控制协议/网际协议(TCP/IP)帧结构的多参数信道传输性能评估方法。首先,生成标准化的测试数据,包括伪随机码、基本曲线数据、自定义曲线数据,以确保测试数据遵循统一标准;其次,使用改进的TCP/IP帧结构,将总帧数、帧序号等测试数据信息封装在TCP/IP帧中,并对测试数据进行收发与解析,统计不同帧类型的帧数量、不同帧长度的帧数量、总帧数和有效数据量这4种基础信道传输信息;最后,分析接收数据得到误帧率和误码率这2种高级信道传输信息,完成信道传输性能的整体评估。所设计的方法采用6种不同的参数对信道质量进行评估,方法评估的精度可达0.01%,最小误差为0.01%,且兼容所有使用TCP/IP进行通信的信道。实验结果表明,所提出的信道传输性能评估方法可以完成对6种信道通信信息的统计与分析,准确评估信道传输性能。

浅析Flash中帧的识别

动画制作已经成为很多人兴趣爱好的必修课。但是利用Flash制作动画时,人们会发现无论是简单动画还是变幻莫测的动画,都会用到帧。然而帧的种类有多种,如何正确区分并掌握它是制作动画的关键。本文先介绍它的分类,然后根据操作时遇见的情况来分析它们之间的区别,并以简单实例来说明。

基于通道和帧级特征注意力模型的环境声音识别

为了对环境声音进行更好的识别,提出基于通道和帧级特征注意力的环境声音识别卷积神经网络模型。该模型针对声音特征特点选取一维卷积以提高模型对声音特征信息的提取能力,并引入SE-Res2Net模块实现对声音特征细粒度上的全局感受并帮助模型关注特征通道间的信息,在全连接层前加入注意力统计池化模块,增强模型对表征不同声音类别的关键帧级特征的学习以提高模型识别性能。采用Urbansound8K数据集,实验结果表明:所提模型在测试集上的训练准确率达到94.5%,即模型可以有效学习声音特征中表征不同环境声音的关键信息并进行正确预测。对消融实验结果分析可得,所提模型的设计可使其分类错误率的下降率达到43.8%,表明模型对一维卷积的应用和各个模块的引入是有效的,可见所提环境声音识别模型性能优越。

基于遥测全帧的延时数据弥补方法研究与应用

利用延时数据弥补乱散或丢失的实时数据是遥测数据处理的重要组成部分。针对逐点弥补方法需人工参与、弥补过程复杂等状况,提出以遥测全帧分路数据为一个基本单元进行延时弥补的处理思路,介绍两种具体的基于全帧弥补方法的实现步骤,给出方法实现中的关键算法,并分析指出延时弥补方法的优化方向。对实际应用效果的分析充分表明了基于全帧的弥补方法的有效性和可靠性。方法已多次应用于飞行任务数据处理,效果良好,实现了延时重发的目的,满足数据处理要求,同时提升了数据处理速度和质量。

H.264/AVC中S帧技术的应用与进展

对H.264/AVC中S帧技术的应用、编解码实现及其编码效率作了较为详细的介绍,并对S帧技术的进展作出了分析。

基于计算机视觉和视频插帧的结构振动测试与模态识别

结构振动测试和模态参数识别是基于结构动态特性进行结构健康监测(SHM)的基本方法。为克服传统接触式测试的不便,引入了非接触式计算机视觉方法,其中以智能手机为数据采集装置的方法受到越来越多的关注。然而智能手机相机往往因为性能受限无法满足需求,从而导致测量结果精度下降。为此,提出一种改进的视频插帧算法EQVI-T与改进的边缘检测算法,通过提高原始视频的帧率和提出的特征点追踪方法共同提升计算精度。为验证这一方法的有效性,将其应用于试验室模型的位移响应监测和模态参数识别,并进行了定量和定性评估。结果表明,所提方法在提高测量精度和准确性方面具有显著优势,展示了其在结构振动测试中的潜在应用价值。