基于Dim env-YOLO算法的昏暗场景车辆多目标检测

低照度的夜间路况复杂,现有夜间车辆识别相关研究较少,且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足。针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题,提出一种基于YOLOv4的Dim env-YOLO车辆目标检测算法。利用MobileNetV3网络替换原始YOLOv4中的主干网络,以减少模型参数量。在改进的YOLOv4模型上使用图像暗光增强方法,提高车辆目标在昏暗环境中的可识别性。在此基础上,引入注意力机制加强特征信息选择,同时利用深度可分离卷积降低网络计算量。选取北京部分道路的夜间场景图片自制数据集并进行实验验证,结果表明,在存在高斯噪声、模糊扰动、雨雾夜晚等情况下,Dim env-YOLO算法的测试结果较稳定,对于照度低于30 lx的昏暗条件下的车流,其检测mAP值达到90.49%,对于最常见的轿车类别,mAP值达到96%以上,优于Faster-RCNN、YOLOv3、YOLOv4等网络模型在昏暗光照条件下的检测效果。

数字微镜器件在高动态辐射场景成像探测系统中的应用

由于数字微镜器件(DMD)空间光调制器结合图像传感器能同时探测高动态场景中的亮暗目标,本文研究了DMD在高动态辐射场景成像探测系统中的应用。首先,介绍了DMD实现成像探测的原理,分析了DMD在高动态场景成像探测系统中的驱动控制方法。然后,根据DMD在高动态辐射场景成像探测系统中的工作特性,设计了能使光电成像设备提高66dB的DMD的驱动控制。文中阐述了系统的主要设计模块和工作参数,并结合实验验证了系统设计的正确性。实验结果表明:该驱动控制方法能够实现对高动态场景中亮暗目标的同时探测,满足对光电成像设备动态范围提高66dB的要求。若光电成像设备采用11位高灵敏高动态科学级图像传感器,则系统动态范围可达130dB以上。

触摸屏控制的C-Bus智能灯光控制系统

基于C-Bus总线设计实现智能灯光控制系统,系统硬件采用奇胜C-Bus智能控制器件作为主控部分,实现整个过程的灯光控制;软件利用奇胜C-Bus编程软件Toolkit完成控制对象所在群组的设置;利用PICED触摸屏编程软件完成多路调光、开关和场景参数的设置和信息显示。

基于加权场景先验的海上红外弱小目标检测

为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%.

一种新的结合区域与边缘特征的目标提取方法

该文借助知识理论,提出一种新的基于子图像块的区域分割与边缘检测相结合的目标提取方法。先对分块后的图像进行粗检,辅以知识确定目标的大概区域,然后借助改进的方向Canny边缘检测器增强并检测出较弱的目标边缘。实验结果表明该方法计算量较小、便于硬件实现,使复杂自然背景中,低对比度及不均匀光照条件下的一定形状尺寸的目标提取获得了满意的效果。

基于场景运动分析的弱小目标形态学检测方法

本文提出一种基于场景运动分析的弱小运动目标形态学检测方法:首先利用场景运动分析校正序列图像,应用本文提出的结构元进行Top-Hat形态学滤波以抑制背景杂波,将滤波图像进行二值化和差分处理以提取可疑目标并抑制虚警,使用点-航迹关联法最终捕获目标。外场试验表明,同传统的形态学检测方法相比,可有效抑制航拍图像中的地物干扰,降低虚假目标数量。

智能照明控制系统在金融写字楼中的应用

简单介绍了智能照明控制系统,结合某金融写字楼的照明设计,阐述了智能照明控制系统在金融写字楼中的应用,概括出智能照明控制系统具有实用灵活、可靠便利、降低成本和绿色照明节能等优势。

图像场景区分与航空摄像机自动调光方法研究

针对航空摄像机在特殊场景(如背景较亮或较暗或存在较强干扰点时)下,传统的调光算法无法实现正确曝光现象,文章提出了基于场景区分的调光方法,即根据采集的图像确定其相应的场景,提取其目标区域控制摄像机的调光。通过场景区分的方法,使得目标区域更加清晰,如在一暗背景下,目标区域的灰度平均值由传统的调光方法拍摄的254.65调到124.39,信息熵提高了6.839;在一亮背景下,目标区域的灰度平均值由传统的调光方法拍摄的92.098调到106.99,信息熵提高了0.188。

一种天地复杂背景下的红外弱小目标检测方法

针对天地复杂背景下红外弱小目标的检测,提出了一种融合top-hat变换、边缘检测的新方法。首先将改进的top-hat变换应用于红外弱小目标图像,将图像中与目标特性相似的像素进行增强,并去除云层背景对目标的干扰,得到若干疑似目标的增强结果,并结合阈值分割方法对增强结果进行筛选,剔除大部分不符合弱小红外目标特性的背景干扰点。然后采用基于Canny算子的边缘提取方法对原始图像中的天地线进行检测,并以天地分割线作为先验知识,去除形态学滤波后所增强的地物背景中的疑似目标,得到最终的真实目标的检测结果。通过实验得出,本文所提出的方法对于天地背景下的弱小红外目标具有良好的检测效果。

低虚警率的红外弱小目标检测算法

针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用目标的时空相关性,运用时域局部差分算法(Temporal Local Difference Algorithm,TLCD)增强目标,消除固定噪点。融合空域和时域的检测结果获得时空相对局部对比度图(Spatial-Temporal Relative Local Contrast Map,STRLCM),通过自适应阈值分割提取待检测的真实目标。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法可以极大地降低虚警率同时保持较高的检测效果。

绿色光源与智能照明控制系统的设计应用

本文对LED发光二极管灯、LVD无极荧光灯等"第四代"绿色光源及智能照明控制系统的特点进行了全面论述,对它们的应用现状与发展前景做了分析和展望,旨在促进绿色光源与智能照明控制系统的工程设计应用,以体现"绿色低碳、节能环保"的设计理念与实践追求。

酒店智能照明控制系统的应用

主要介绍智能照明在酒店管理服务中所起的作用,结合酒店内多个代表性服务区域使用智能控制系统后的效果,论述了各种照明控制应用于酒店不同任务需求的场景模式,突出表现智能照明控制系统能够美化环境、满足顾客需求、易操作和低能耗的优势。

中央电视台新台址智能照明系统深化设计

中央电视台新台址工程规模巨大,照明需求复杂。在分析照明功能需求的基础上进行系统设计,划分控制区域,并对市场产品进行简单的分析。重点阐述本工程照明控制系统的集成、结构、硬件设置及智能照明控制功能的实现。

白话勾勒下的心意——沈尹默《三弦》赏析

诗人沈尹默是最早参加白话新诗创作实践的代表作家之一,同时也积极参加了"五四"运动前后保卫北大和学生等一系列重大事件。通过对沈尹默早期诗歌《三弦》的品读,不仅使我们从诗人营造的"动"与"静"的独特场景中感受到他豁然悲悯的情怀,也能在《三弦》的"情"与"境"中体会其诗歌朦胧多变的创作形式,从而进一步了解到沈尹默白话诗歌创作的目的及主旨。

中国大饭店智能照明控制系统

本文介绍了中国大饭店灯光控制系统的工程设计与实施，并着重介绍了酒店高智能化的调光系统以及Join面板在本发灯光控制系统中的结合与应用。

海面目标的红外景象增强技术研究

海天类红外图像的增强要求去除风浪等的环境影响,同时增强目标区域的对比度。通过探索几种典型的图像增强算法,结合红外图像梯度幅值直方图特点,提出基于梯度域的海面红外场景增强算法,将低梯度值置零去除海浪干扰,调整梯度范围对结果控制亮度,利用有效梯度范围均衡化增强目标区域的细节。实验结果表明,该算法可以明显降低图像的干扰信息,同时提高目标区域的对比度和信息熵。