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。

联合相邻帧预测的心脏磁共振电影成像方法

快速动态磁共振成像可以通过减少采样量来缩短信号的采集时间.因此,从下采样的数据中重建出高质量的图像成为研究的热点.目前,常见的重建方法利用动态图像序列的稀疏表示实现高质量的重建.本文提出了一种联合相邻帧预测(Joint adjacent-frame prediction,JAFP)的重建方法,首先根据动态图像序列相邻帧之间高度的相似性,联合预测当前帧图像,获得稀疏的图像差;其次,利用图像差序列在时间域的拟周期特性,通过傅里叶变换进一步提高图像差序列的稀疏度.在此基础上构建动态成像模型,并在压缩感知(Compressed sensing,CS)框架下进行求解.该方法可将前一次的重建结果作为新的输入,从而形成迭代算法.采用两个磁共振心脏电影成像数据集对提出的方法进行了实验验证,并与k-tFOCUSS ME/MC和MASTeR进行了比较.实验结果表明,该方法联合相邻帧改进了预测图像的效果,提升了重建图像的质量,具有广泛的应用价值.

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。

基于相邻帧特征相似性的快速关键词检出方法

针对关键词检出系统中计算观察概率效率较低的问题,在最近邻近似方法的基础上,提出一种基于相邻帧特征相似性的方法。依据相邻帧之间的高相似性,利用产生前一帧特征矢量的若干个最大的混合分量,有效预测当前帧所使用的最大高斯混合分量,从而快速计算观察概率。实验结果表明,与基线系统相比,该方法在保持识别性能的前提下,识别时间可降低29.3%。

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。

一种改进的相邻帧差法在智能视频监控中的应用研究

本文仔细分析运动目标检测中相邻帧差法的算法与实际应用,在此基础上提出了一种改进的相邻帧差法:利用积分图像法和平方积分法,不用设全局阈值,不仅实现了计算速率的提升和精度的增加,而且该方法适应性强且计算量小,改进了传统帧差法中环境较差时出现的图像模糊,可识别性不高的缺点。

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。

缺帧环境下弱纹理图像的三维重建方法

针对传统方法进行缺帧环境下弱纹理图像三维重建时容易受到边缘缺帧点干扰的影响,降低三维重建效果的问题,提出一种基于边缘轮廓角点分割和相邻帧补偿缺帧环境下弱纹理图像三维重建方法.构建缺帧环境下图像采集模型,采用阈值降噪算法对采集的缺帧环境下弱纹理图像进行降噪滤波预处理,对降噪输出图像进行边缘轮廓角点分割,采用相邻帧补偿方法进行弱纹理修复和稳像处理,提高了对图像弱纹理特征的重建能力,实现图像三维重建的改进.仿真结果表明,改进方法能提高图像纹理识别和修复重建能力,输出图像质量得到有效改善.

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。

基于临近时空帧间信息的空间目标图像增强方法（英文）

在轨空间目标观测阶段,空间光学相机的成像性能通常都会受到很多因素的影响。一般包括平台运动、姿态变化、颤振、偏流角等方面。仅依赖地面测试得到的参数,如采用地面测到的红外CCD相机的点响应函数进行图像增强,已经不能有效改善图像质量了。因此,提出了一种结合相邻时空帧信息的用于空间目标观测的仿真和图像增强方法。对多次曝光时间内的系统动态点响应函数进行建模、仿真。同时,提出一种基于相邻时空帧间相关信息频域范数优化的图像增强方法。实验中对空间运动目标红外观测系统的动态点响应函数进行仿真。通过实验结果表明:与传统方法相比,所提方法处理后结果的各项质量评价指标更高,处理后的图像更清晰。

基于帧间辅助的视频人群计数

当前流行的人群计数方法仅利用单张图片作为输入,但是,在很多实际的情况下,需要在视频监控器中部署人群计数任务。在视频中,相邻帧之间的上下文信息可以辅助人群计数。而相比与其他高计算损耗的视频人群计数方法,对视频人群计数提出了一种新的方法叫帧间辅助人群计数(CCIA)。该方法以级联卷积神经网络为基本网络模型,仅以相邻帧为输入,通过两阶段的训练实现了帧间关联。具体地,该方法利用空间转移网络获取相邻帧之间空间转移特性,同时添加了通道注意力机制模块以自适应融合相邻帧的特征,并最终获得了出色的性能。在Mall数据集中,结合空间转移网络和通道注意力机制的模型的方法的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)为1.71和2.20,相较于区域空间变换网络(LSTN)分别降低了14.50%和12.00%;在FDST数据集中,结合空间转移网络模型的方法的MAE和MSE为2.09和2.75,相较于LSTN分别降低了37.61%和38.20%。实验结果表明,结合空间转移网络和通道注意力机制的模型的方法可以更加准确地估计人群的数量。

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。

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。

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。

基于自适应背景预测的无源毫米波弱小目标检测

在分析毫米波辐射图像特性的基础上,对基于单帧的二维最小均方误差(Two-dimensional LMS)背景预测算法进行改进,充分利用连续帧图像中小目标的运动信息和背景的缓变特性,设计出基于连续帧的TDLMS滤波器。针对TDLMS算法对步长μ选取困难的问题,本文采用变步长TDLMS自适应算法。实验证明,该滤波算法能在两帧图像时达到最优的背景预测效果,有效滤除杂波,提高图像信杂比。

高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试的研究和实现

为准确可靠的对大空间的早期火情做出监测 ,避免大规模火灾的发生 ,对烟雾情况进行研究 ,研制了图像式的高灵敏度红外烟雾相对浓度测试仪。该测试仪利用了烟雾粒子的光衰减原理工作 ,接收主动的矩阵式红外发射源发出红外光 ,将获得的CCD图像信息传送到计算机 ,利用相邻帧平均滤波进行数字滤波处理 ,插值形成浓度的二维平面投影图 。

视频监控系统中动目标检测算法研究

描述运动目标检测的基本概念,讨论了运动目标检测的广泛应用、目前所面临的主要问题和困难、实现运动目标检测的几种流行算法,对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新发展分别进行了叙述,着重讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域的发展趋势。

地形场景信息多通道优化绘制仿真研究

针对地形场景信息多通道绘制,可提高地形场景的绘图质量。在进行地形场景信息多通道绘制时,常出现分块场景边界缝隙,需要通过定位可视区域和视点位置,细化地形场景进行消除,但传统方法通过对大规模地形场景进行地理测绘实现绘制,但是不能通过定位可视区域和视点位置,细化地形场景进行消除,在地形场景信息多通道绘制时,数据冗余度过大、绘制时间长,降低了地形场景绘制的效果。提出一种基于分块的地形场景信息多通道优化绘制方法,通过分块策略对地形进行数据加载和分割处理,定位可视区域和视点位置,细化地形场景,消除分块场景边界缝隙,提高计算效率和数据的调度速度,利用相邻帧的相关性改善绘制速度,对数据进行预取和实时装载,最终实现对地形场景信息的多通道优化绘制。仿真结果表明,提出的方法高效可行,提高了绘制时间、速度及数据量,为绘制真实性提供理论依据。