基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉SLAM中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。方法通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和6自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成U型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制CBAM网络结合ResNet网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。结果在KITTI数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的monodepth2单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低0.034、0.129和0.002,自制测试图片证明了网络的泛化性。结论使用混合注意力机制结合的ResNet网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。

连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法

为了克服背景差分法和帧间差分法的不足,有效提高运动目标检测的准确性、实时性和检测效率,提出了一种将连续帧间差分法与背景差分法相结合的运动目标检测方法.首先通过连续帧间差分法获得连续帧差图像,然后分别通过线性的自适应滤波、非线性的中值滤波获得背景图像进行差分,之后再利用阈值分割技术实现运动目标的增强,从而有效解决背景差分法和帧间差分法中都可能出现的无法检测目标的现象.实验表明,该算法可以有效避免漏检、误检等情况,提高运动目标检测的效率和准确性.

基于区域同名度矩阵的连续帧图像配准

对由空中飘弋平台获得的连续帧图像进行配准是个新的难题,但利用空中飘弋平台可获得恶劣环境下的空拍图像,若能配准拼接成大视野图像,则可供进一步研究使用。由于多种因素的影响,所获得的连续帧图像存在旋转、缩放、平移、含噪声、形变等特点,为此,若采用迭代阈值的方法来进行图像分割,并以十字链表形式进行存储表达;然后构建连续帧图像间的特征区域同名度矩阵,再通过遍历同名度矩阵来自动形成连续帧图像间的同名区域对;最后计算得出连续帧图像旋转、缩放、平移配准参数,则可较好地解决此问题。对一定数量的连续帧图像进行的配准实验表明,该算法不仅鲁棒性强、稳定有效,而且计算速度快,具有一定的理论和应用价值。

机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位

针对机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别、准确定位的要求,本文在深入分析连续图像序列特性和机载光电跟踪系统特点的基础上,结合精密转台的运动变化信息,提出了基于转角信息的连续帧图像处理算法。该方法根据精密转台的转角变化信息,采用连续的图像序列进行多帧间差值运算以获得目标残差图,残差图之间相乘除去大部分随机噪声点,结合中值滤波和自适应波门跟踪算法,大大的减小了运算量,实现了运动目标的快速跟踪定位。通过对目标实测图像序列的试验,结果表明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足机载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求。

星载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位算法研究

为了解决星载光电跟踪系统对连续帧图像快速识别、准确定位的要求.在深入分析连续图像序列特性和星载光电跟踪系统特点的基础上,利用光电跟踪系统转台的角度变化信息,对图像序列进行帧间差值运算以获得目标残差图,并基于残差图和原始图像信息提出了一种新的目标识别定位算法,大大地减小了运算量.结合中值滤波和自适应波门跟踪算法,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的实验,结果证明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足星载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求.

舰载经纬仪连续帧图像目标快速识别算法研究

为解决舰载经纬仪对连续帧图像快速识别、准确定位的要求,在深入分析连续图像序列特性和舰载经纬仪特点的基础上,利用经纬仪的角度变化信息,对图像序列进行帧间差值运算,提出了一种新的目标识别算法,大大减少了运算量。实验结果证明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足舰载经纬仪实时图像处理的要求。

基于连续帧间差分和背景差分法在输液速度检测中的研究

为了方便快速实时的检测出医疗输液过程中的液滴速度,本文将基于连续帧间差分与背景差分的算法相融合运用到液滴速度检测中,该算法利用Matlab工具对输液视频提取出每帧的图像序列。对图像序列首先进行连续帧间差分,然后对差分图像进行滤波处理获取背景图像,之后连续帧差图像与背景图像进行差分,再利用阈值处理即可准确的检测出液滴的整个过程,通过分析液滴的整个过程,本文选取液滴滴落液面的过程作为液滴速度检测的依据,统计其运动像素点,取合适的阈值计算出液滴速度为34滴/分,与实际速度相符合。

基于频繁项集挖掘和连续帧间差分的脂肪酶时-空结构模式与耐热性的关系

酶的热稳定性问题一直是蛋白质工程领域关注的重点。本研究通过枯草芽孢杆菌脂肪酶的不同模拟温度下的分子动力学模拟轨迹,分析野生型脂肪酶(WTL)及其突变体(6B)残基间相互作用对热稳定性的影响。首先确定残基间的空间关系,采用空间聚类和FP-growth算法,识别出保持协同运动的β3-β8以及C端部分区域,即确定刚性区;接着运用连续帧间差分法确定波动较大的柔性区,发现其主要位于转角处。以300 K常温状态下识别出的刚性区和柔性区为基础,考察刚性区和柔性区在不同温度下相互作用的动态变化规律,发现WTL和6B的刚性区内的相互作用几乎不随温度发生变化,在高温400 K时,WTL柔性区的稳定氢键数急剧减少为7,6B柔性区的稳定氢键数随温度变化较为稳定。另外,6B的柔性区较WTL少了310螺旋,这是由于突变后的Ser15与突变后的Ser17形成强大的氢键作用,A15S和F17S突变改善了脂肪酶结构的柔性使其热稳定性增强。

基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。

基于连续帧的在线实时人体行为检测

提出一种基于连续帧的在线实时人体行为检测方法,在原有在线实时人体行为检测的基础上通过对时空流的融合和连续帧输入来提高人体行为检测的准确性,时空流融合和连续帧输入都是为了更好地提取时序信息,进而对视频特征有更好的表达。实验表明,当使用连续帧(6帧)作为输入,并采用时空流融合,提出的方法在保证在线实时性要求的同时有更高的准确率。

基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割

提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。

基于非连续多帧平滑的卷积混合盲分离频域算法

本文研究了卷积混合盲分离频域算法问题,基于短时傅立叶变换中各帧"部分卷积"的性质,提出了一种非连续多帧平滑的方法。该方法有助于降低源信号"短时谱"的瞬时混合和卷积混合信号的短时谱之间误差,从而提升分离性能。仿真实验证实了提出算法的有效性。

基于连续多帧加权平均法的炮弹铆点定位研究

在炮弹引信破铆旋卸隔离操作过程中,如何消除干扰,提高定位精度是关键。通过分析铆点定位的特点和比较现有主要定位方法,采用新提出的连续多帧加权平均确定铆点位置参数的方法。测试结果表明,采用的方法能达到提高铆点定位可靠性与精度的要求。

帧间连续结构稀疏表示的目标跟踪算法

目标跟踪技术在日常生活和生产中有着广泛的应用,但是设计一种具有鲁棒性、准确性和实时性的跟踪算法仍具有很大的难度。为了提高跟踪算法的性能,设计了一种帧间连续结构稀疏表示目标跟踪算法。该算法在粒子滤波框架下进行,采用结构稀疏表示的原理重构候选目标。首先采用目标和背景样本构建稀疏字典,以提高算法对目标和背景的区分能力。然后,构建含有帧间连续约束项的结构稀疏表示目标方程,该目标方程可以有效利用目标状态的连续性来确定目标状态。进而,根据重构残差设计了一种相似度描述方法,与传统方法相比,该方法对相似目标不敏感。最后,通过6组对比实验证明该算法具有较高的鲁棒性和准确性。

时间连续帧信息复用条纹中心快速提取方法

线结构光三维测量技术通过逐行扫描工件,计算工件连续轮廓线三维坐标,最终拼接各轮廓线形成完整的三维形貌。为了研究扫描过程中图像连续帧之间的相似性关系,提出一种时间连续帧信息复用的条纹中心快速提取方法,进一步提升线激光光条中心线提取速度。首先,采用自适应光条分割重心提取算法对首帧激光条纹进行中心线坐标计算;然后,在时间连续帧中心线坐标信息的基础上,对当前帧光条图案进行快速光条粗定位;最后,对光条中心线进行亚像素精度计算。该方法根据时间连续帧图像的相似性,进行连续帧光条中心线坐标信息复用,减小重复计算,提高算法速度。实验结果表明,该方法可实现高达133 frame/s的中心线计算速度,大幅提高了结构光三维扫描速度,可应用于其他大型工件的三维重建。

一种改进的基于SURF的视频帧间匹配方法

针对视频连续帧间匹配不准确、错误率高、匹配速度慢的问题,提出了一种改进的基于SURF(Speeded Up Robust Feature)特征点的匹配方法。按照SURF算法进行特征点检测和描述;对视频连续帧利用改进的最近邻与次近邻的比的方法进行双向匹配,在匹配时仅在以相应位置为中心的邻域内寻找最近邻点和次近邻点,根据最近距离与次近距离的比值与预先设定阈值的比较结果确定是否接受这一匹配点对;用RANSAC(Random Sample Consensus)方法建立变换矩阵模型剔除错误匹配点,得到精确匹配的特征点对,完成匹配过程。在经典的视频数据集上进行实验,实验结果表明该方法不仅提高了视频连续帧间匹配的正确率,同时使匹配时间相对缩短了一半左右,显著提高了匹配效率,证明了算法的有效性。

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测

高速公路抛洒物事件容易引发交通事故,造成不良影响。为了实现对高速公路抛洒物的检测,提出了帧间差分自适应法。该方法是基于连续帧间差分法和均值法背景减除的运动目标检测算法。首先,对图像进行包括灰度转换、图像降噪以及图像增强等预处理。然后,对连续的序列图像进行累计差分,对得到的差值图像进行求和运算并求平均,并对得到的图像通过选择合适的阈值T进行二值化;使用均值法进行背景建模,将当前帧与所得的背景模型进行差分运算并进行二值化处理。最后将用连续帧间差分法得到的二值图像与基于均值法的背景减除得到的二值图像进行逻辑"与"运算,并对逻辑运算后的结果进行数学形态学膨胀处理得到最终的运动目标检测结果。实验结果表明,该方法可在一定程度上克服传统的帧间差分法和均值背景减除法的缺点,更加完整准确地提取出前景运动目标。

浅谈图像融合中帧的运用

图像融合是我们在模糊图像处理中解决图像信息量小、躁点高等图像质量差的重要功能。视频中不是融合的帧越多我们得到的所需信息量就越大,有效的帧带来的是有效信息的增加。

序列图像拼接过程中误匹配的消除

序列图像拼接过程中困难之一是当重叠区域内存在多个相似部分时,就会发生误区配而导致拼接失败。在采用图像特征区域配准算法中,基于同名区域面积差、区域重心同位、区域重心距离比及配准参数复用提出了四种误区配的消除方法。实验表明,这些方法能有效地消除误匹配,提高序列图像拼接的配准率。

基于机器视觉的疲劳驾驶监测预警系统

针对当前智能化疲劳驾驶监测产品的缺乏,本文提出一种基于机器视觉理论的设计方案。在对人眼轮廓进行拟合时,由于基于随机投票机制椭圆拟合算法的时间复杂度较高,提出一种改进的方法,通过缩小拟合点选择的范围,降低了拟合的时间复杂度;在提取人眼轮廓特征参数时,考虑到人眼大小不同和前后移动的情况,引入归一化方法,减少了特征提取的误差;在对疲劳状态进行判定时,对于PERCLOS方法不能兼顾准确度和实时性的问题,提出连续帧分析的方法,通过对参数做适当的修正,驾驶人的状态既可以得到很好的区分,同时保证了很好的实时性。实验结果表明,与改进前的算法相比,本文的算法提高了系统的准确度和实时性。