基于相邻帧差法的输电线路异物目标检测研究

针对输电线路异物目标检测时存在因目标区域阈值设定不准确导致准确率低的问题,提出一种基于相邻帧差法的输电线路异物目标检测方法。首先,针对输电线路异物提取问题进行分析。然后,以相邻帧差法为基础,采用仿射聚类算法进行优化聚类,从而实现实际目标像素的精确提取。最后,利用试验证明所提方法的先进性。试验结果表明,所提检测方法可使像素提取的准确率提升30%左右、异物识别的准确率提升23.48%。所提检测方法将相邻帧差法与仿射聚类法相结合,对输电线路电线周围异物目标特征提取过程进行创新,完成了异物目标的识别及检测。该研究提升了输电线路在线监测的有效性,为后续输电线路异物检测、异物预警提供了参考。

基于帧差与非相邻帧差的自适应镜头检测方法

针对突变和渐变的特点,实现了一种基于帧差和非相邻帧差的自适应镜头检测方法。方法通过计算相邻帧差有效地检测突变镜头,通过计算非相邻帧差实现对渐变镜头的有效检测,二者结合可检测出几乎所有的突变和渐变镜头,获得了良好的综合检测效果。该方法不用设全局阈值,适应性强且计算量小,实验结果表明了方法的通用性和有效性。

高铁CPⅢ复测高程和相邻点高差较差限差的确定

研究目的:CPⅢ高程网对保证高速铁路无砟轨道高程方向上的静态平顺度具有至关重要的作用。为了确保其测量结果的可靠性,常需进行复测,而目前高铁CPⅢ复测高程和相邻点的高差较差限差一般是基于大量的统计数据给出的,并非经过严密的理论推导。因此,研究CPⅢ复测高程和相邻点高差较差的严密估算原理,对保证在建高铁CPⅢ高程网的建网、复测成果的可靠性具有重要的意义。研究结论:按间接平差原理推导了CPⅢ高程网复测高程和相邻点高差较差限差的严密估算模型。并依据该模型,对按德国中视法和中国矩形法施测的CPⅢ高程模拟网进行了仿真计算,其结果与现有高速铁路工程测量规范关于CPⅢ高程网复测高程和相邻点高差较差限差的规定相吻合,为高速铁路工程测量规范有关CPⅢ高程网复测高程和相邻点高差较差限差的规定提供了理论支撑。

关于相邻素数差之和的上界估计

设P_n表第n个素数,d_n=P_(n+1)-P_n.设0≤u≤1,令S_》(x)=∑d_n.P_n≤xd_n≥x~"再设f(弘)表最小的值使得对任意的c〉0,S_y(x)=0(x^(f(")+h)),x→∞.本文利用Heath-Brown引进的N(口,T)及其估计,得到了S_。(x)的新的估计,同时在Lindelof假设下作出新的估计.

基于YCbCr颜色空间相邻帧差建模的眼睛定位算法研究

目的：研究一种基于YCbCr相邻帧差法检测头部运动及眼睛位移、定位眼睛位置的算法,使之能在基于眼睛状态的疲劳驾驶监测中真正发挥作用。方法：利用YCbCr颜色空间改进相邻帧差法,并依据相邻帧差法对运动物体检测的原理,建立眼睛位移检测的模型。运用该模型检测出后一帧相对于前一帧的眼睛位移量,参照前一帧眼睛所在的矩形区域,框选出后一帧图像中眼睛的候选区域,再利用形态学方法处理,最终得到后一帧图像眼睛的精确矩形区域。结果：本算法的眼睛定位处理速度为14帧/s,较传统眼睛定位算法的9帧/s提升了55%,能确保实时检测到人眨眼瞬间（0.2～0.4 s）的时间间隙,且正确率与传统眼睛定位算法相当。结论：本研究的眼睛定位算法大幅提高了眼睛检测算法的速度,能确保实时检测到人眨眼瞬间（0.20.4 s）的时间间隙,提高疲劳监测指标PERCLOS的检测准确性。

增加轨道扣件可调量和相邻点偏差约束的高铁轨道精调优化算法

高速铁路轨道精调依据300m、30m以及10m弦的长中波轨向和高低、轨距、轨距变化率、水平和扭曲等参数控制轨道不平顺。然而无砟轨道钢轨的扣件可调量有限,若完全按照轨道几何参数设计值要求获得的轨道横、竖向偏差进行轨道精调,会面临调整量超出扣件可调范围的困境。为此,提出在轨道精调算法中增加轨道扣件(剩余)可调量的约束条件,采用L1范数最优解算法进行轨道调整量优化,避免了调整方案受扣件限制难以实现的缺陷。在新的优化算法中,通过增加相邻点偏差较差以提高轨道空间线形的相对精度。通过实测数据检验,结果表明:扣件(剩余)可调量约束是优化调整方案中保证钢轨最优几何形位的必要条件;相邻点偏差较差约束可以有效弥补扣件可调量约束引起的轨道短波不平顺,进一步提高调整后轨道的平顺性。建议对扣件(剩余)可调量约束的限差值规范化处理,建立"扣件类型—调整量—剩余可调量"轨调体系。采用剩余可调量对扣件可调范围约束,并参与轨道平顺性控制。

顾及相邻点序号差的路面点云自动提取方法研究

现阶段车载点云道路提取的研究主要为有规则路坎的结构化道路,而在现实中有些道路两侧是草地,结构化道路的提取方法不再适用.针对此问题,本文提出一种融合移动窗口高差和相邻点序号差的路面自动提取方法.首先利用相邻点间距实现扫描线的提取,接着根据移动窗口高差和相邻点序号差提取道路边界点,并采用RANSAC(RANdom SAmple Consensus,随机抽样一致)算法对道路边界点进行拟合,在此基础上,根据线性规划原理和滤波处理提取路面点云.以两组道路数据进行实验分析,路面提取的完整率分别为99.79%和99.52%,正确率分别为99.91%和99.62%,提取质量分别为99.70%和99.15%.实验结果表明,该方法能够同时实现结构化道路路面和路边为草地的非结构化道路路面的有效提取.

基于相邻帧差能量的步态识别研究

本文提出了一种利用相邻帧差能量图来进行步态识别方法。经过图像预处理，得到标准大小的步态图像，从标准图像序列中计算相邻帧差图序列，然后计算帧差能量图，以此作为步态特征进行分类识别，相邻帧差能量图能够较好的反映步态的动态信息。

一种结合帧差法和混合高斯的运动检测算法

为了克服传统相邻帧差法和混合高斯模型的不足,提出一种结合改进的相邻帧差法和混合高斯模型的运动检测方法。对于相邻帧差法,增加了梯度比较和中值滤波,突出了运动目标边界和抗噪声干扰能力。通过结合相邻帧差法和混合高斯模型的结果,把图像分为4种区域,对每个区域内的混合高斯模型参数采用不同的更新策略,减少了运动目标对背景模型的干扰,对于物体在运动与静止之间转换的情况也具有很好的适应性。根据区域的划分情况和相邻帧差法的结果确定最终的运动区域。实验表明,既缓解了相邻帧差法产生的空洞问题,也消除背景物体突然转为运动物体后产生的"影子"问题。

基于图像块像素差的大容量无损信息隐藏算法

为使提取嵌入的秘密信息后能无损恢复原始载体图像,提出一种基于图像块相邻像素差的大容量无损信息隐藏算法。将原始载体图像进行分块,并按一定顺序扫描图像块得到一系列像素序列,通过计算每个序列中相邻像素的差值得到差值直方图,从中选择2个最大峰值点将秘密信息嵌入。实验结果表明,与其他无损嵌入算法相比,该算法在保证较好不可见性的情况下,信息嵌入容量较大,峰值信噪比较高。

基于分块的帧差法和混合高斯算法的油田作业区入侵检测

针对实时监测油田远摄作业区非法入侵的问题,提出一种图象规则分块结合三帧差法和自适应更新背景的混合高斯模型算法。首先图象规则分块;然后相邻帧子块三帧差法提取子块的入侵目标粗轮廓,根据设定的阈值结果和帧差子块后的结果进行比较,判断入侵目标块和背景块;最后对入侵目标子块采用自适应更新的混合高斯模型背景差分的算法,使得子块的帧差结果和背景差分的结果进行逻辑"与"运算,得到最终的入侵目标。通过对油田远摄作业区的视频系列检测,实验表明:论文算法较好地适应油田远摄作业区,能够完整地提取入侵目标,满足实际需求,并且具有较好地实时性和鲁棒性。

基于不同扫描顺序差值的可逆信息隐藏算法

为实现敏感图像的大容量可逆信息隐藏,提出一种基于图像相邻像素差值的大容量无损隐藏算法。通过将图像分块,对每个分块按照不同的扫描顺序计算差值,对差值序列进行比较,选取最优扫描顺序生成的差值直方图。从差值直方图中选取2个最大峰值点,每个峰值点选取最近的多个零值点,在峰值像素点插入多位秘密信息,从而实现图像大容量的可逆信息隐藏。仿真结果表明,该算法能根据不同分块图像的像素分布动态选择最优扫描顺序,且利用双峰值多零点嵌入,在嵌入隐秘信息后的峰值信噪比相差不大的情况下,可大幅提高隐写容量。

带种子补偿的时空背景差分高速公路车辆检测算法研究

提出一种带种子补偿的时空背景差分高速公路车辆检测算法.由于高速公路场景的特殊性,首先基于混合高斯模型的背景差分、相邻帧差法以及邻域背景差分法的结合消除光照变化、场景扰动对检测结果的影响;然后通过基于HSV颜色空间的阴影消除判断并消除被误检为车辆的阴影;最后通过跟踪种子补偿去除差分方法造成的空洞.实验验证,论文提出的方法能有效去除光照变化、阴影等环境因素的影响,提高车辆检测的准确度和识别率.

点支式玻璃幕墙施工精度控制的研究

以展览馆建筑玻璃幕墙为例,研究点支式玻璃幕墙施工精度控制技术,并分析垂直度安装偏差和相邻两接驳爪中心对角线差对玻璃幕墙应力和应变的影响。结果表明,随着垂直度安装偏差的增加,玻璃不同位置处的挠度均呈现非线性增加趋势,应力均呈现指数增加趋势;随着相邻两接驳爪中心对角线差安装偏差的增加,玻璃不同位置处的挠度均呈现非线性增加趋势,应力均呈现“S”型增加趋势。

巧家M_(s)5.0地震的地磁异常过程分析

通过2020年5月18日巧家M_(s)5.0级地震的震中周边200 km范围内的地磁总强度和地磁矢量监测区域震前至震后几期的测量数据对比,分析了巧家地震的地磁异常特征.结果表明,巧家地震的地磁异常在震前14个月开始出现,震中在磁偏角、磁倾角的零变线上,且在水平分量弱变区域中—而不是在地磁要素变化大的区域.距震中越远,这些地磁要素的变化有增大的趋势.

一种通用的渐变镜头检测方法

针对渐变的特点,提出了一种基于非相邻帧差的通用渐变镜头检测方法,该方法利用非相邻帧差有效地突出了渐变的特征,利用窗口最大值准确地找到渐变的中心位置,该方法不用设置全局阈值,与具体的渐变转换效果无关,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。

运动目标检测算法的探讨

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。

基于运动和颜色的视频烟雾检测算法

为了提高视频烟雾检测的准确性,有效排除视频中类似烟雾运动的物体,降低对环境光照变化产生的误检,提出了基于运动和颜色改进的烟雾检测算法。该算法能有效克服被检测场景光照的变化、背景混乱运动、以及运动目标阴影带来的干扰。它由两部分构成:烟雾运动检测和烟雾颜色特征的提取。该算法通过运动分割的方法检测出运动的像素,把归一化rgb空间颜色模型引入,以剔除疑似烟雾区域的干扰,并有效减小光照变化等影响。

抗干扰的光刀中心提取方法

针对光切法测量受太阳光照、被测物体表面纹理信息、被测表面低反射特性等干扰因素的影响,很难准确地提取激光光带信息的问题,提出了一种有效消除这些因素的方法。控制激光光源,连续采集两幅图像,保证其中只有一幅图像包含激光光带信息;然后进行背景运动补偿,使两幅图像只在激光照到的位置处稍有不同;将两幅图像相减,使激光光带信息突出;最后,对光带数据进行细化、修补,获得完整的光刀中心轮廓线。实验结果表明,所提出的方法有效地消除了上述3种干扰因素的影响,非常适合于现场运动工件的表面形貌测量。

面向无参考的眼底成像清晰度实时评价方法

获取清晰的眼底图像是眼底病变自动筛查的先决条件,而眼球运动或离焦而产生的图像模糊是眼底成像过程中最常见的问题。针对眼底成像模糊产生的原因及成像分辨率高的现状,在无参考结构清晰度(NRSS)方法基础上进行改进,实现了一种基于相邻像素差的无参考图像清晰度的评价方法。经过大量的实验,验证了该方法在小尺度下的有效性,极大地提高了计算速度,达到毫秒级,所得评价参数可以作为眼底图像采集操作者的实时反馈。算法具有良好的敏感度和特异性,提高了眼底成像的效率和准确性。