基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术研究

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人员视频图像的增强处理,建立民族地区舞蹈人员跟踪图像的视觉感知模型,通过区域像素特征重构方法进行民族地区舞蹈人员图像跟踪的三维信息重建,采用AdaBoost算法完成民族地区舞蹈人员的轮廓检测和像素跟踪,提高民族地区舞蹈人员的像素跟踪和识别能力。仿真结果表明,采用该方法跟踪民族地区舞蹈人员的信息融合度及识别率较高,能有效提高民族地区舞蹈的训练指导能力。     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

基于模糊视觉的火场快速定位系统的设计

传统的火场监控系统在进行火灾快速定位时,容易受到环境中不确定因素的干扰,导致定位结果不准确,对火场细节辨识精度较低。因此,提出基于模糊视觉的火场车快速定位系统,系统通过模糊视觉传感器对火场进行实时监控,采用嵌入式视频服务器获取火场图像,并将图像数据传递到主机,主机中的火场定位系统实现火场的准确定位。定位系统设计可实现火场视频图像的获取、图像数据的预操作、视频图像显示并将图像信息传递给下位机硬件模块中的主调控器等目标。采用模糊视觉技术,依据火场细节模糊视觉特征识别模型,描述外界因素的不利影响,按照模型的输出结果获取火场细节特征的像素密度,准确识别火场细节状态,实现火场快速定位。实验结果表明所设计系统能够对火场进行快速、准确的定位。     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

智能视频监控中入侵检测算法的设计与实现

为实现在高清视频监控中实时、准确的检测出入侵的人员或物体,本文设计一种新的入侵检测算法。 算法将混合高斯模型与改进的帧差法结合,并针对实际监控场景作出以下改进：当监控画面分辨率较高时,采用块均值建模替代原混合高斯模型中的单个像素建模提高算法检测的实时性;在监控场景发生光照突变时结合改进的帧差法避免因光照带来的误检测。实验结果表明,本文的算法处理速度快,准确性高,适用于实时高清的视频监控系统。     

基于流形学习的视频异常行为检测算法

随着日益突出的公共安全问题和迅速增长的视频数据流量,智能化的视频监控异常行 为检测成为计算机视觉方向的研究热点。由于监督学习下的异常行为检测训练效果易受视频 监控数据集分布不平衡影响,本文采用无监督学习方法得到具有时空间分辨率的异常行为检 测效果。提出基于多流形谱聚类的异常行为检测方法,利用图像特征点列构建时序信息特征 ,利用流形学习构建空间信息特征,最终利用谱聚类方法无监督地得到视频异常行为检测结 果。在UCSD数据集上进行实验验证,本文方法具有较好的检测性能和计算速度。     

基于图像检测的机场人员异常行为分析技术研究

针对机场环境安保问题,研究了一种基于图像检测的异常行为智能分析技术。用YOLO v3模型对视频帧进行人员目标识别,并利用卷积姿态机(Convolutional Pose Machines,CPM)对目标范围进行骨骼关键点提取;采用Multitracker多目标跟踪方法对视频进行多目标跟踪。通过训练模型,对异常行为进行在线识别。经测试验证,该技术具备良好的识别效果,能快速识别出持枪、持械攻击、投掷、攀爬、快速接近五种异常行为,可广泛应用于机场内外场景。     

机械零件直线边缘亚像素定位方法研究

直线是视觉图像中重要的基元特征.建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,利用LOG算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘,然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线边缘像素点,最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线.对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明提出的基于空间矩亚像素边缘定位算法与像面直线亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性.     

基于蒙特卡洛树搜索的视频异常场景监测方法

通过视频监控可以更快速地发现异常场景,并尽快制止违法暴力行动。为保证监测精度,文中设计一种基于蒙特卡洛树搜索的视频异常场景监测方法。首先对行人轨迹特征进行提取,计算目标预测位置与实际位置的空间距离,判定二者的相对位置,建立三级异常图像;再基于蒙特卡洛树搜索算法设计行人行为判别方法,构建不确定判别网络,标记残差函数,对数据进行归一化处理,同时获得激活函数以及函数的输出值;最后,设计视频异常场景监测算法,基于协方差矩阵将多个判别结果汇总成一个整体,并以此得到监控视频内异常场景的监测结果。该方法能够通过目标提取得到视频内的异常目标。目标识别精度的测试结果表明,所提方法在简单场景与复杂场景内的AUC值分别为0.952和0.886,说明其监测精度较高,在简单场景与复杂场景下均可正常使用。     

梯度直方图和光流特征融合的视频图像异常行为检测算法

异常行为检测在智能监控系统领域中有广泛的应用前景。本文针对此应用领域,提出了一种结合光流特征和梯度直方图特征的视频异常行为检测及定位方法。首先利用视频背景提取算法进行前景提取和标注,实现对前景信息的分割。然后利用光流和梯度直方图特征提取算法对前景图像分别提取光流和梯度直方图特征,其次,使用支持向量机对数据进行训练和测试。最后结合光流幅度信息与前景标记信息对判断出来的异常行为进行定位。实验结果表明,与先前算法相比,本文算法可以检测出异常行为,并且能够对异常帧进行异常行为定位。