一种基于角点的Mean Shift目标跟踪算法

为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点;其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入Mean Shift 算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。通过测试两个复杂环境下的视频,实验结果表明,相对于传统的目标跟踪算法,提出的方法<正>取得了更好的性能。

基于多信息融合的Mean-Shift跟踪算法

针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目标模板,通过引入Kalman滤波器能够提高跟踪精度以及检测器的检测速度,最后将三者信息融合,实现对目标物长时间有效跟踪。实验结果中目标重叠度和每秒传输帧数分别在0.70和18帧/s以上,表明:所提算法具有跟踪精度高、实时性强等优点,能够有效解决光照变化,部分遮挡或全部遮挡等导致目标物跟踪丢失的问题。

基于结合Mean—shift的Kalman多运动目标视频车辆检测器算法

传统的车辆检测器算法虽然简单快速，但依然存在许多误触发的问题，在此背景下，本文首先介绍了传统的Meanshift跟踪算法和Kalman跟踪算法，然后提出了解决多目标跟踪问题的结合Meanshii~的Kalman跟踪算法，最后将此算法和传统的算法进行了实验对比和优缺点的分析。

基于韦布尔分布下改进型恒虚警检测器的检测性能分析

为了提高恒虚警检测器(constant false alarm rate detector,CFAR)在有干扰目标存在的杂波环境下的检测性能,提出了5种基于自适应删除(automatic censored mean level detector,ACMLD)恒虚警算法与均值类算法的改进型,并在韦布尔分布模型下对影响背景杂波功率估计的参考单元长度和干扰目标个数进行检测概率分析。结果表明:基于该改进型检测器可有效提高有干扰目标的检测性能,其中改进型单侧自适应删除(single automatic censored mean level detector,SACMLD)算法适合在一侧参考窗均匀的情况下使用,而自适应删除最小(adaptive censored smallest of detector,ACSO)算法适合两侧参考窗都不均匀的情况下使用。文中提出的基于韦布尔分布下改进型恒虚警检测器可为铁路、航空等多目标环境检测提供参考。

飞机货舱可燃物在干扰源状态下火灾特征参数研究

目前民用飞机货舱主要采用传统光电式烟雾探测器来识别火灾烟雾,但由于飞机货舱中悬浮有其他干扰颗粒(灰尘、水蒸气等)会触发火灾探测器报警,传统光电式烟雾探测器存在误报率高的问题。采用基于双波长及索特平均粒径的光电式烟雾探测器采集飞机货舱典型燃烧物、干扰源的红外光散射功率、蓝光散射功率,以此作为火灾参数,通过对颗粒物红外光散射功率与蓝光散射功率进行分析,结合索特平均粒径分析,为研发复合型烟雾探测器优化火灾参数。结果表明:红外光和蓝光对火灾烟雾颗粒有较好地响应,结合索特平均粒径,可以有效区分火灾烟雾颗粒与非火灾烟雾颗粒,降低误报率,干扰源误报率不超过6.7%。

采用万有引力定律自动确定类数的K均值算法

针对传统K均值算法需要提前指定聚类数目且易陷入局部最优的问题,提出了一种采用万有引力定律自动确定类数的K均值算法(Gravity K均值算法,GK均值算法)。所提算法利用正交设计方法在数据空间均匀投放若干探测器,探测器根据万有引力定律移动,当两个探测器的距离小于给定阈值时合并为一个,当探测器处于稳定状态时,探测器的个数就是聚类的数目。将得到的探测器作为K均值算法的初始中心点,有效地避免了K均值算法陷入局部最优。实验结果表明:相比传统K均值算法,本文提出的方法可以自动确定聚类数目,并给出较好的初始中心,算法的迭代次数至少减少了25%,聚类正确率平均提高了14%,DB(Davies and Bouldin)聚类评价指标平均降低了0.19。

基于反相双峰指数模型的微弱瞬态极低频信号的估计与检测

在铁磁管道环境下,同频窄带噪声中的微弱瞬态极低频信号的估计与检测问题是管道机器人跟踪定位中最为重要的科学问题之一。为实现窄带噪声中的微弱瞬态信号的有效检测,分析了接收线圈在不同空间姿态下的信号特点,针对信号与窄带噪声相位上的区别以及信号包络的形态,建立了相位反相的双峰指数函数数学模型;应用非线性最小二乘估计,实现了该数学模型和真实信号之间的拟合;通过仿真和实验验证了该数学模型与真实信号的高度匹配性,并应用蒙特卡洛仿真分析了该模型参数估计的性能;使用所建立的数学模型,构建了平均功率检测器和瞬时最大功率检测器,通过分析比较极低频发射机在不同移动速度和接收信噪比条件下的检测性能,得出了两种检测器的特点和适用范围,并指出在现有工程背景下平均功率检测器的优势。实验证明,相位反相信息对同频窄带噪声中的信号检测非常重要,平均功率检测器在低信噪比条件下的检测性能良好。在信噪比为0.05 d B、虚警概率设为1%时,该检测器的检测概率达98.8%。

鲁棒的掌纹图像特征提取方法

提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予方向,并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量,所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征.在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应,并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配.利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试,获得了较高的识别精度与性能.该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求,是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法.

喀斯特峰丛洼地生态系统服务空间权衡度及其分异特征

我国西南喀斯特峰丛洼地区脆弱的生态环境与剧烈的人类活动导致石漠化现象以及生态功能退化,制约了区域生态福祉耦合效益的提升。首先从数值变化与空间变异综合的角度,构建了融合均方根偏差法与地理探测器的生态系统服务空间权衡度指标,进而围绕喀斯特水源涵养土壤侵蚀关系以及植被固碳土壤侵蚀关系,在不同环境因子梯度下和地貌形态类型区内开展生态系统服务空间权衡度计算及其分异特征研究。环境因子梯度分析表明,由于植被显著的保持水土能力,水源涵养与土壤侵蚀之间的空间权衡度随植被覆盖度的增大而逐渐减小;地形因子对地表水土过程与植被功能影响深刻,植被固碳和土壤侵蚀之间的空间权衡度随海拔和坡度的升高而逐渐增大,1000 m以上中海拔以及陡坡地区的空间权衡度是低海拔与缓坡地区的46倍。地貌形态类型区的统计结果显示,地貌特征对生态系统服务之间的空间权衡关系具有宏观控制作用,植被固碳土壤侵蚀之间的空间权衡度随地形起伏度的升高而逐渐增大,具体为:中海拔平原<中海拔台地<中海拔丘陵<小起伏中山<中起伏中山,水源涵养与土壤侵蚀之间则成相反趋势。因此,今后在以生态系统服务协同提升为目标的喀斯特石漠化治理工作中,应强调环境因子作用程度的空间差异以及地貌形态特征的宏观控制作用。

用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型

SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善.

用于MR图像非局域均值去噪的边缘增强策略(英文)

非局域均值(NLM)滤波有很好的去噪效果并已成功地应用于磁共振图像的去噪中,但与所有去噪方法相同,总是会在一定程度上模糊图像细节.该文提出将从原始图像中提取出来的高频信息与NLM去噪图像相融合,来还原在去噪过程中丢失的细节.首先利用一种基于拉普拉斯金字塔的多分辨率方法,从原始图像中提取出包含丰富的边缘信息的高频组分.然后利用作者提出的一种新的基于SUSAN算子的边缘检测算子产生一幅连续的边缘图,并利用该边缘图将高频组分与NLM方法去噪的图像相融合.该方法在图像的平滑区域取得了良好的去噪效果,同时可以保留甚至增强图像的细节.同时,该方法对图像的增强不会导致增强图像中常见的伪影.

LFM脉冲雷达恒虚警检测的多假目标干扰研究

针对采用均值恒虚警检测器的线性调频脉冲雷达,提出了一种破坏雷达检测的多假目标干扰方法。首先,阐述了利用多普勒频率调制实现假目标分布的干扰策略。推导了假目标信噪比、假目标个数等关键参数。最后对干扰系统提出了一些建议,并对推导的结论进行了仿真验证。仿真结果表明,采用这种干扰方法可以大大降低目标被发现的概率。

DMMSE准则在DS-CDMA系统中的应用

给出了基于差分最小均方误差 (DMMSE)准则的短扩频序列 DS-CDMA自适应多用户检测算法。DMMSE准则避免了跟踪信道衰落 ,而是有效的利用了两个连续符号增益的微小变化来调整接收机 ,该准则在快衰落信道条件下显示了良好的鲁棒性。仿真结果也证明了算法的合理性和有效性。

双摄像头环境下交叉口控制延误提取的误差统计

对双摄像头环境下控制延误提取的过程进行了介绍,主要对控制延误提取的误差指标进行了验证。以曹安路-绿苑路交叉口西进口道为参数提取的场景,首先介绍了控制延误参数提取的原理;然后对获取的单个车辆的行程时间值与真实的行程时间值进行对比,使用平均误差指标得到系统提取的单辆车进行比较,得到行程时间值的误差值接近0,使用塞尔指标验证了课题研究中所提取的行程时间与实际的行程时间,结果表明可以认为检测得到的值与真实值相同。之后通过相关的处理,获取按周期统计间隔得到的车均信控延误值,考虑所获取的车均延误值的大小,选用平均相对误差指标作为周期延误参数误差统计的指标,使用k-s验证了延误参数的平均相对误差指标符合正态分布,最后使用t检验验证了课题研究中所提取的周期控制延误平均相对误差指标的误差值小于10%,从而证明了参数提取方法的有效性。

一种鲁棒的均值漂移与彩色特征点提取相结合的面部跟踪算法

针对复杂背景中的多人脸跟踪问题,提出一种均值漂移与彩色特征点提取相结合的面部跟踪算法.手动选取要跟踪的面部区域,并利用彩色Harris探测器进行特征点提取,然后根据肤色的色度信息,利用均值漂移算法粗略定位人脸的位置,之后对这个区域提取特征点,与其前提取的特征点进行匹配,满足约束条件的区域即为要跟踪的人脸区域.实验表明,该算法可以排除近肤色物体的干扰并可以在多人脸发生重叠的情况下保持稳定跟踪.

简论侦查人员证据意识的提高

我国加入WTO以后,对侦查人员的执法素质提出了较为严峻的挑战。针对目前侦查工作面临的形势以及侦查人员的素质状况,要应对挑战,核心问题在于提高侦查人员的证据意识。

乳腺DR成像普通模式和精细模式成像性能对比

目的对数字乳腺X射线摄影的两种不同曝光模式(精细模式和普通模式)成像性能进行评价。方法采用乳腺成像体模,选择不同的阳极滤过器组合,分别在两种自动曝光模式下成像,测量图像信噪比和腺体吸收剂量,并引入图像品质因数综合评价成像性能的好坏。结果精细模式图像信噪比要高于普通模式,但使腺体吸收剂量增加,因而品质因数低于普通模式。结论在临床使用中必须充分考虑临床实际需要来选择相应的成像技术,在保证临床图像质量的同时尽量降低受检者的辐射风险。

高分辨SAR图像自动区域筛选目标检测算法

在G^0分布背景杂波假设下,基于VI-CFAR算法该文提出一种自动区域筛选的恒虚警目标检测算法,以解决高分辨SAR图像复杂环境背景下的目标检测问题。该算法首先利用变化指数(VI)统计量对局部参考窗内的均匀区域进行筛选,以剔除参考窗内具有目标干扰点的非均匀区域;然后利用均值比(MR)统计量对参考窗内同质的均匀区域进行区域合并,以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题;最后利用筛选到的同质均匀区域内的像素集合进行背景杂波参数估计,对待检测区域实现二值检测。通过实测SAR图像车辆目标检测实验表明,在多目标和杂波边界复杂环境背景下,该算法具有较稳定的检测性能和虚警抑制能力。

多用户检测技术的发展与应用

CDMA系统是一个自干扰系统,多址干扰是限制其容量和性能的主要原因之一,传统的相干接收机不能从根本上解决消除多址干扰的问题,因此如何抑制多址干扰引起了通信界学者们的关注,多用户检测技术能从根本上消除多址干扰,提高系统的性能。文中主要介绍了多用户检测的思想和检测器的分类,以及衡量多用户检测器性能的三个重要指标,还阐述了多用户检测技术的新发展和该技术在几个具体系统中的应用。

基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

基于修正的最小均方误差(MMSE)准则,提出了一种适用于多径衰落信道中的同步DS-CDMA盲自适应多用户检测算法。该方法使用了一种改进的信号子空间跟踪算法,将内部模型法则与PAST算法相结合,并在每一次自适应迭代中对信号子空间正交化,解决了传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,提高了算法的跟踪精度和鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果验证了本文算法的有效性。