基于前—后向光流点匹配运动熵的视频抖动检测算法

目前大部分视频监控系统面临着高效实时性智能分析与低效滞后的人工故障排查的矛盾。视频质量智能诊断系统可以为此提供有效的解决方案。针对视频质量诊断系统中的画面抖动异常检测问题,提出一种简单有效的实用算法。该算法通过有效融合图像的稀疏光流与特征点匹配算法,根据前向-后向误差标准估计图像帧的全局运动参数,引入连续帧的运动熵用于衡量视频画面片段运动的混乱程度,判断是否存在视频抖动现象。算法在不同分辨率的实际监控录像数据集上进行了测试和比较。实验证明,该算法在一定程度上克服了大位移抖动的影响,具备良好的实时特性以及较高的检测精度,能够满足实际工作的需求。

基于运动熵的拥挤人群异常检测

视频监控在社会安全方面扮演着越来越重要的角色,在计算机视觉领域,人群异常行为检测也成为非常重要的研究课题。提出一种基于运动熵计算的人群异常检测方法。该方法在图像上散布特征点,运用光流法分组计算出各特征点的运动大小与方向,并据此建立运动直方图,用图像熵的计算方法得出图组的运动熵,运动熵及平均能量值则作为异常检测的判断依据。实验使用明尼苏达大学逃离与恐慌相关实验视频及部分网络视频,实验表明此方法拥有较强的容错能力,并能实时正确的检测出大部分异常行为的发生。

运动负荷熵:一种运动负荷测度新理论

确定和安排运动负荷是运动训练过程核心和基础性的内容之一,也是体医融合领域重要的关键技术。研究通过数理逻辑分析和建模,基于不确定性科学,提出了一种运动负荷熵测度理论,构建了相应测定系统,并组织实施了151 958次试验。分析发现,1834年德国生理学家恩斯特·海因里希·韦伯(Ernst Heinrich Weber)提出的最小可觉差的观点并不完善。研究证明运动刺激的感知阈限并不是一个固定值,且韦伯分数也不是一个常数,而是会随着参考负荷的增加而降低的系数。经数理推导和实验验证,研究建立了运动负荷主客体统一的测度方程,研究成果为个体化精确运动负荷测度提供了新方法。

一种基于运动相似熵的人群异常行为检测

实现对人群异常事件的检测是图形处理在智能视频监控领域的重要研究内容。提出了一种基于运动相似性熵(EMS)的人群异常行为检测算法。该算法在对视频图像进行光流计算的基础上,以底层光流块为基本单位获取场景运动信息,根据社会网络模型的概念,提出构建场景的运动网络模型(MNM),完成对场景粒子运动相似性的划分,并在时间域上计算MNM的粒子分布熵值EMS,最后将得到的图像熵与设置合理的阈值相比,判断异常行为是否发生。实验证明,该算法可有效检测异常行为,与其他经典检测算法相比有较大优势。

基于分形特征爆炸烟雾的等熵运动模型

烟雾是虚拟战场特殊效应的重要组成部分 ,因其产生与变化均在瞬时完成 ,要生成其具有真实感的动态图像非常困难 ,关键在于如何建立恰当的模型 .文中提出了一种新的基于分形特征的爆炸烟雾等熵运动模型 ,该模型利用迭代函数系统完成烟雾的造型 ,依照等熵运动规律发生变化 ,从而产生具有真实感的烟雾运动图像 .最后 。

基于运动差值熵的实时人群异常检测

检测拥挤场景中的人群异常情况作为近年来计算机视觉的热点,非常具有挑战性,在监控视频领域,人群异常检测对于公共安全意义重大。因此提出了一种基于运动差值熵的实时检测人群异常的方法,针对拥挤场景人群高密度高遮挡的问题,使用改进光流法来提取人群运动的轨迹,在得到人群运动的光流后,通过计算光流的幅度值大小来生成每帧视频中人群的运动图,然后通过相邻帧之间的人群运动差值来表示人群运动的变化,最后计算出人群运动差值熵来检测人群异常。通过在公共数据集上进行了相关的实验,实验结果表明,与最先进算法相比,在拥挤场景中所提出的方法具有较高的人群异常检测准确率。

基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化

提高光学零件研抛加工精度的关键是优选工艺参数。对此提出一种基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化方法。建立了工件研抛信息熵的数学表达式并给出了相关的物理解释,并对定偏心平面研抛工艺参数优选进行了数值模拟计算。研究结果表明,在定偏心平面研抛中,选择工件与研抛盘同方向等速转动可以使工件表面材料去除均匀,选择较大的偏心率可以提高加工效率,同时应实时修整研抛盘以减小研抛盘磨损对工件加工精度的影响。

关于带粘性的非齐次等熵气体运动方程组的Cauchy问题整体解的存在性和渐近性

在Lagrangian坐标下,研究了具有其种源的带粘性的等熵气体运动方程组的Cauchy问题,给出了整体解的存在性和渐近性。

重聚现象和熵的概念

介绍了粘液的重聚现象 ,深入地剖析了“运动熵” ,论证了“运动熵”观点所存在的基本问题 。

基于图像熵的火灾烟雾识别

提出了一种基于图像熵的烟雾运动模式识别方法,用来实现对火灾烟雾的探测.通过对烟雾自由扩散模型的理论分析,得出了烟雾扩散熵增运动的特征.通过引入信号学中"图像熵"的理论,用来捕捉烟雾运动造成的熵变特征,进而实现火灾烟雾的检测.经过实验的验证和分析,并对图像熵值的变化进行傅立叶变换,得出了干扰运动和烟雾运动具有不同特征信号的结论,从而实现了烟雾的识别.与以往研究者通过研究视频烟雾的图像特征出发不同,文中从烟雾的热力学的性质和它在流体力学方面的运动特征,得出它与一般的刚体具有截然不同的运动模式的理论,以图像熵作为核心参量,得出一种实用高效的火灾烟雾检测算法.实验表明:这种检测算法受到环境的干扰较小,特别适合复杂环境的烟雾检测,并可以用于对火灾环境的评估.

一种基于运动特征的快速有效的视频镜头全拼图方法

由于全拼图能比关键帧提供更多的视觉信息,因此它已经成为视觉计算中一个重要的分析工具。为了提高全拼图的质量和拼图速度,提出了一种基于运动特征的快速有效的全拼图生成方法。该方法首先给定一个视频镜头,并基于运动相位熵的分析方法决定该镜头内容是否适合生成全拼图;然后,对于适合生成全拼图的镜头,通过构造全局运动路径的方法,仅需要挑选全部视频帧的一个子集用来生成高质量的全拼图。实验结果表明,与传统的全拼图方法相比,该新方法在提高全拼图的视觉质量的同时,显著地降低了计算时间。

基于打斗过程中运动能量特征的打斗行为识别研究

本文对打斗行为的视频监控进行了研究。采用能量的方法表示了打斗行为的三个关键特征,其中用光流法体现了目标的运动特征,用运动熵表示了打斗目标运动的混乱特性,用相互作用力表征了目标间的相对位置特性,并将这三个特征综合用能量方法来表示,该方法有效地提取了打斗行为特有的本质特征,降低了识别的误报率,同时避免了建立复杂的行为特征库和特征匹配,降低了计算量,保证了系统的实时性。实验证明该方法可以很好的识别打斗行为。

基于运动情况检测突发事件

随着视频监控系统的发展,越来越多的公共场所使用视频监控进行治安管理,尽管监控视频的引用大大提高了安全性,同时也方便了治安维护,但是,在突发事件检测等方面,还存在很大的不足,往往需要人工参与进行观察,检测事件的发生。因此本文基于运动情况进行突发事件的检测。首先,运用背景建模法进行运动区域的检测,然后,针对运动区域,进行光流检测,并分析当前视频内的运动熵值,计算某一时间段的熵值的变化率来判断是否发生了突发事件。本文算法相对于传统的行人检测、运动追踪等算法计算速度更快,相较于指定危险区域等非智能算法适应性更加强。

复杂扰动背景下时空特征动态融合的视频显著性检测

现有的运动目标显著性提取算法对具有树枝摇晃、水波荡漾等复杂扰动背景的视频处理效果较差,无法排除背景对显著目标提取的干扰.针对此类视频,提出一种基于时空显著性信息动态融合的目标提取算法.在空间上,利用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法计算重建误差,得到每帧图像上完整的显著目标;在时间上,考虑到显著目标内部各像素具有运动一致性的特点,利用连续多帧图像的运动估计引入运动熵来表征,同时利用中心周边差的机制来区分目标和背景的运动;最后由于人的视觉系统对运动信息更敏感,根据时间显著性的大小设置动态权重进行时空显著性融合,得到最终能兼顾动静两种情况的视频显著图.在4个视频数据库上的实验结果表明,该方法能够较好地抑制复杂扰动背景对于运动显著目标提取的干扰,优于对比方法.

与量子光场相互作用的运动原子的熵压缩

运用量子信息熵理论 ,研究了与量子光场相互作用的二能级运动原子的熵压缩 ,讨论了原子运动和场模结构对原子熵压缩的影响 ,并且比较了分别从基于信息熵测不准关系和海森伯测不准关系出发得出的结果 ,表明原子的运动导致了原子熵压缩的周期性演化 ;随着场模结构参量的增大 ,熵压缩的演化周期缩短 ,压缩时间延长 ;选择适当的系统参量 ,运动原子能够呈现长时间的持续熵压缩效应。当原子反转为零时 ,基于海伯堡测不准关系的方差压缩定义不再有效 ,而熵压缩实现了对原子压缩效应的高灵敏量度。

饱和土体固结压缩和蠕变的热力学本构理论及模型分析

岩土热力学模型(thermodynamic soil model,TSM)是基于颗粒固体的非平衡态热力学理论,建立的一种崭新的描述岩土力学问题的统一理论模型。该模型引入"颗粒熵运动"和"弹性弛豫",对土体颗粒层次的耗散机制进行了合理地考虑,这些使得模型能够更深入描述土体的变形和能量耗散机理,从而能够在统一理论框架中描述岩土体复杂多变的物理力学行为。基于该理论模型,研究了饱和土体的固结压缩和蠕变问题,分析了加载速率、应力/应变路径和非单调荷载等因素的影响规律。模拟结果表明:模型具有描述复杂条件下的饱和土体的固结压缩和蠕变特性的能力,具有较高的理论和工程应用价值。

饱和黏土不排水抗剪强度各向异性的热力学本构模型研究

基于饱和土体TTM(Tsinghua thermodynamic soil model)热力学本构模型分析研究了饱和黏土的不排水抗剪强度各向异性问题。模型及试验研究表明:非等向或0K固结历史是引起土体强度各向异性的重要原因,固结应力比cK越小,不排水强度各向异性越大。不排水加载过程中主应力轴的方向对土体不排水抗剪强度和变形有着重要影响。一般而言,当主应力轴方向从0°旋转到90°时,土体的不排水抗剪强度逐渐下降,峰值应变却逐渐增大。此外,非等向固结会导致土体主应力与主应变的非共轴性。利用TTM理论模型,对Kaolin Clay和Boston Blue Clay的不同试验结果进行了模拟验证和预测。结果表明,TTM理论模型具有反映和预测应力引起的饱和黏土强度各向异性和应变软化等特性的能力,同时也具备精准描述主应力轴旋转等复杂路径下饱和黏土的强度和变形特征的能力。

Quantum Entanglement of Parallel-Coupled Double Quantum Dots:a Theoretical Study Using the Hierarchical Equations of Motion Approach

Quantum dots comprise a type of quantum impurity system. The entanglement and co- herence of quantum states are significantly influenced by the strong electron-electron interactions among impurities and their dissipative coupling with the surrounding environment. Competition between many-body effects and transfer couplings plays an important role in determining the entanglement among localized impurity spins. In this work, we employ the hierarchical-equations-of-rnotion approach to explore the entanglement of a strongly correlated double quantum dots system. The relation between the total system entropy and those of subsystems is also investigated.

基于超像素时空特征的视频显著性检测方法

提出一种基于超像素时空特征的视频显著性检测方法。所提方法可对图像进行超像素分割,提取颜色梯度和运动梯度特征,以构建超像素级时空梯度图。用平均加权测地距离来衡量时空梯度图上每一个超像素相对于其邻域的时空显著程度,形成时空显著图。根据时间域上目标运动的连续性,并借助熵的概念来表征运动模式的一致程度,构建运动一致性图。融合时空显著图和运动一致性图,通过自适应阈值处理定位运动目标。实验从可视化分析和定量评估两个方面将所提方法与其他算法进行对比,结果表明所提方法具有较强的抗环境干扰能力,适用于背景纹理复杂或环境随机变化的视频中运动目标的检测,其检测准确率高达92%。

视觉注意机制下结合语义特征的行人检测

目的为研究多场景下的行人检测,提出一种视觉注意机制下基于语义特征的行人检测方法。方法首先,在初级视觉特征基础上,结合行人肤色的语义特征,通过将自下而上的数据驱动型视觉注意与自上而下的任务驱动型视觉注意有机结合,建立空域静态视觉注意模型;然后,结合运动信息的语义特征,采用运动矢量熵值计算运动显著性,建立时域动态视觉注意模型;在此基础上,以特征权重融合的方式,构建时空域融合的视觉注意模型,由此得到视觉显著图,并通过视觉注意焦点的选择完成行人检测。结果选用标准库和实拍视频,在Matlab R2012a平台上,进行实验验证。与其他视觉注意模型进行对比仿真,本文方法具有良好的行人检测效果,在实验视频上的行人检测正确率达93%。结论本文方法在不同的场景下具有良好的鲁棒性能,能够用于提高现有视频监控系统的智能化性能。