结合局部纹理和色度的运动目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控中的关键技术之一.提出了一种新的运动目标检测算法,该算法联合能抵抗阴影影响的改进的LBP(local binary pattern)局部纹理和色度信息来表示背景,借鉴混合高斯模型的思想,采用多个高斯模式描述背景模型.为了达到实时性,减少了LBP纹理的种类,减低匹配复杂度.实验结果表明,所提出的算法能有效消除阴影的影响,能在常规视频分辨率下达到实时性要求,性能优于同类的算法.     

室内照明条件对于运动目标检测算法影响的分析

在室内视频监控系统中,光照条件对于运动物体的检测与分类将产生显著影响。本文归类分析了室内照明条件对于运动目标检测算法的不同影响,提出一种能够快速地适应光照条件变化的运动目标检测算法。该算法结合了帧间差分与背景模型算法的优点,并且引入亮度信息进行前序的处理;因此能够快速准确地检测出运动目标,同时算法对不同光照条件具有较高鲁棒性。通过相关仿真实验,证明了该算法的实时性与可靠性。     

基于高斯混合模型的运动目标检测方法研究

在研究比较常用的各种运动目标检测方法的基础之上,结合静止场景运动目标检测的特点,采用基于背景减除法的高斯混合模型方法进行运动目标检测,即采用高斯混合模型进行背景建模、背景减除法确定目标前景区域,并通过图像平滑、二值化处理、去噪等方法对图像进行后处理,最终得到目标前景图像.该方法具有运算量小、处理速度较快的特点.实验结果表明,所设计的嵌入式运动目标检测系统能够检测出较完整的前景区域并判断出目标前景,能够满足静止场景下运动目标检测的需求.     

行人再识别问题中背景抑制方法的研究

行人再识别是指,在不同时间空间下视角不重叠的摄像机视图中同一行人图像的匹配问题。行人再识别在视频监控方面具有重要的应用价值,是智能监控系统的重要基础。然而,由于摄像头性能不高、监控场景变化、行人的移动性等因素,在现阶段行人再识别存在图像分辨率低、光照背景变化、视角变化、姿态变化等诸多挑战。分析发现直接去除背景会在边界处引入新的梯度信息,从而使得行人再识别模型的性能变差。对此,提出了一种简易的、基于高斯加权的背景抑制方法,能有效抑制背景以提升行人再识别模型的性能。     

一种改进型的时空混合高斯背景建模

针对单固定摄像机的环境,提出一种结合三帧差法的时空混合高斯背景建模方法,改善了传统混合高斯背景建模只考虑单个像素在时间上的特性而忽略相邻像素空间上的相关性,从而对非平稳场景较为敏感的缺点。对于状态变化频繁的点,让其取邻域内的稳定点的灰度值,再与三帧差法的结果进行或操作。实验结果表明,与经典混合高斯背景方法相比,本文的方法能够有效改善背景中出现的非平稳波动,检测出的目标也更完整,并且对阴影的影响,也有一定的抑制作用。     

采用随机样本进行运动目标检测的算法研究

针对目标检测中由于背景光线突变等复杂条件所造成的背景无法实时更新等缺陷,提出了一种基于随机样本的目标检测方法。背景的建立依赖一幅图像中的每个像素点的历史采样值或其邻域采样值,初始化采用像素点的八邻域值来实现。背景的更新采用像素级更新和帧级更新相结合的算法。在正常情况下,采用像素级更新;在复杂条件下,采用帧级更新,且对复杂条件进行了较好的阈值认定。该算法改进了背景建模依赖一段时间内相邻帧的统计值,实现了在单帧进行背景建模,实验结果证明,跟混合高斯模型相比,具有较强的抗噪性和较快的响应速度。     

适用于复杂拓扑结构混合直流电网的实用机电暂态建模仿真方法

为提升混合直流输电系统模型的适应性和计算效率,提出一种基于电流源思想的混合直流输电系统机电暂态建模方法。由电网换流器(line commutated converter, LCC)、电压源换流器的准稳态模型推导其电流源模型,并通过差分化直流支路的微分方程,形成直流电网的通用化电流源模型。采用多速率混合积分算法分别求解交直流系统,并结合步长回退、积分方法切换等,解决LCC电流反向、开关闭合与开断等特殊情形下的数值问题。在国内通用的机电暂态仿真程序中实现了上述模型,并以白鹤滩-江苏混合直流输电工程为例,与电磁暂态仿真工具进行了对比测试。仿真结果验证了该方法的有效性和准确性。该方法较好地平衡了仿真精度和计算速度的矛盾,为提升大规模交直流混联电网的仿真能力提供了有力工具。     

多模态背景下快速运动目标检测的研究

为了使运动目标检测算法能够适应场景复杂的情况,可采用高斯混合模型进行建模的方法,本文在此基础上提出了一种新的快速检测算法.该算法基于像素时域和空域相关性,利用这一性质可以减少高斯混合模型的个数,从而提高算法运行速度,经验证发现算法的精确度没有大的降低;同时给出了一种卡尔曼预测的更新算法,这既保证了稳定性又能快速建立背景模型.实验结果表明,该算法在不降低原来算法精确度的基础上,有效地提高了算法的速度.     

运用高斯混合模型识别动物声音情绪

针对动物的情绪识别问题,提出高斯混合模型在动物声音情绪识别上的应用方法。利用语音信号处理与机器学习技术,提取动物声音信号的过零率、共振峰、梅尔 频率倒谱系数3种描述动物情绪的特征参数。采用高斯混合模型对采集到的动物声音信号训练样本进行聚类分析,计算测试样本后验概率,实现动物情绪的自动识别。通过分析特征参数的权重系数组合、高斯混合数目对识别率的影响来择选最优参数。实验结果表明,经参数优化后的高斯混合模型可将动物声音情绪的识别率由84.25%提高至96.67%。     

变电站视频监控系统的高效视频压缩方法研究

为提高视频编码效率,满足监测用户对变电站视频监控系统高清图像质量的要求,通过分析国际上视频编码相关技术的研究现状,结合MPEG-x系列标准技术和H.26x系列标准技术,提出基于动态纹理建模的视频编码方法,改进了帧间预测的精度。仿真实验结果：对于分辨率为176 dpi×144 dpi的视频序列,该方法比H.264标准算法图像质量提高了0.06 dB,码率减小了1.05%;对于分辨率为416 dpi×240 dpi的视频序列,该方法比H.264标准算法图像质量提高了0.17 dB,码率减小了3.22%。仿真实验结果表明该方法相比目前主流的H.264标准算法,进一步提升了压缩效率。     

变电站数字视频监控系统的设计与实现

随着变电站自动化特别是无人值班变电站的发展。视频监控系统得到了广泛的应用．而现有的变电站视频监控系统缺乏对电力系统特性的充分考虑。为此进行了全新的设计．提出了一种适用于变电站等电力行业的数字视频监控系统。给出了系统的基本结构和功能特点。该系统采用了视频数据的硬件压缩、网络的IP组播传送、视频服务的分层实现以及混合编程等一系列关键技术．具有结构简洁、配置灵活和功能强大的特点。提高了系统的可用性，并为实现数据共享乃至信息集成创造了良好的条件。     

基于DM6446的智能视频监控系统的设计

达芬奇技术是一款集成DSP处理器、软件、开发工具和技术支持的综合型解决方案系列。以达芬奇技术为支持,针对视频监控中的运动目标,引入自主跟踪思想,提出了一种基于双核TMS320DM6446的运动目标跟踪智能监控系统方案,完成了相应的软硬件设计。系统采用相邻帧差法进行运动检测,并通过运动目标形心偏移量控制云台实现运动目标跟踪。该方案作为单片系统,设计简单,具有良好的扩展性和灵活性,运行算法具有可重构性。     

继电保护移动运维平台的设计与应用

随着湖南电网规模不断扩大,三年行动计划持续深入推进,对二次专业运维检修要求越来越高,人员承载力趋于饱和,落后的生产方式与继电保护设备快速增长之间的矛盾日益突出.根据相关要求,利用物联网技术,结合高速通信网络和移动终端,对继电保护设备进行全寿命周期管理,推动二次专业运维、检修、巡检工作的移动化、无纸化及智能化,提高现场运...     

视频监控系统安全架构设计和研究

为提高视频监控系统安全,保障系统稳定运行,通过分析视频监控系统环境和应用功能特点,设计了视频监控系统软件安全架构,结合具体模型和数据处理流程,重点从身份管理、身份认证、访问控制、安全审计和数据的机密性、可用性、一致性、有效性等不同方面对视频监控系统软件的应用安全和数据安全方案进行设计。应用结果表明,在不降低软件性能条件下,安全架构及详细设计方案对提高软件安全性有明显效果,有效地提高视频系统自身安全性。     

视频监控数据的安全交互系统的设计与研究

随着数字视频技术的发展以及宽带网络的普及,视频监控逐渐成为维护社会公共安全的重要手段。针对视频监控数据的安全交互问题,设计出新型的视频监控数据的安全交互系统。通过采用Boosting算法实现对动态视频图像的处理,使得用户获取更为有效的视频数据。清洗后的视频数据通过区块链平台,实现视频的数据共享,在区块链网络中,通过加密算法实现视频的加密,通过解密算法实现数据的解密,使得视频数据在共享过程中提供安全等级。实验表明,各个不同区域之间的视频数据共享率、数据的保密程度都比较高,从而实现了数据传递过程的共享和加密,大大提高视频监控数据交互的安全性能。     

分层双线性池化图像行为识别方法

基于图像的行为识别由于受到类内图像背景信息的差异性和类间行为的相似性影响,至今仍然是一项极具挑战性的任务。某些行为类别在人物姿态、表情动作方面十分相似,因此对图像中各种富含语义信息的部位提取显著性特征对于提高行为识别的精度至关重要。借鉴双线性池化模型在细粒度分类中的优势,同时为避免该模型包含大量背景噪声而影响识别精度,提出一种改进的双线性池化模型用于图像行为识别。该模型利用通道和空间注意力机制关注图像中的重要目标,并通过集成多层注意力掩码图来生成RoI,这可以有效抑制图像中的背景噪声信息,提高行为识别的准确性。最终提出的方法在Stanford-40 dataset获得了85.24%准确率,同时在自定义的60类行为数据集上获得了84.57%的准确率。     

A method for haptic motion abstraction and display based on action force directionality

Robots working in an unknown environment or a human environment have been investigated for years in the field of motion control. For the next‐generation robots, human and robot interaction technologies are needed. In particular, abstractions of human motion and motion display technologies are important. This paper proposes a method for haptic motion abstraction based on action force directionality. The action force is measured by using a master–slave robot hand system which is bilaterally controlled. Human motion is abstracted as action modes and action ratios, which are calculated from the action force directionality. Action modes express action force directionality, and action ratios express the amplitude of each action mode. Action modes are valid for motion preservation, identification of humans, and motion display systems. Thus, as one of the application of action modes, a method for motion display is also proposed. A motion display control system is designed based on action modes and action ratios. This control system presents the desired action force directionality as a velocity response depending on the human action force. The validity of the proposed method is shown by the experimental results. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 176(2): 62–70, 2011; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.21126     

适用于直流保护的数学形态学降噪与噪声干扰识别方法

柔性直流输电系统是调节我国能源分布不均问题的重要手段,直流保护是保证柔直系统安全的重要技术。现有工程中多采用行波保护作为主保护,然而行波保护存在易受噪声影响、故障波头不易捕捉等问题,制约了其广泛应用。针对上述问题,提出数学形态学降噪与噪声干扰识别方法,并根据直流保护采样信号特点进行参数设计,用于直流保护采样信号降噪和噪声干扰的识别。首先,确定基于自适应多尺度形态滤波的直流信号降噪方法,并设计结构元素长度和形态学滤波器类型、自适应多尺度形态滤波器的滤波器阶数和步长。其次,确定基于形态学梯度变换的噪声干扰识别方法,并设计形态学梯度变换的阈值。接着,从不同角度对形态学降噪方法与现有典型信号处理方法的滤波效果进行对比分析。最后,对形态学降噪与噪声干扰识别方法和保护的配合效果进行验证。形态学降噪与噪声干扰识别方法所需采样频率较低,运算量适中,滤波效果好,对直流保护适用性好。     

面向人体关节角度预测的运动意图识别方法研究

为了弥补离散状态识别方法在运动过程预测上的不足,提出了一种面向人体关节角度预测的运动意图识别方法。围绕A型超声探头设计了驱动电路和回波采集程序用于测量肌肉厚度,收集了6名志愿者的运动数据,经过对同一运动过程中肌肉厚度和关节角度的数据拟合,定制化地生成了映射关系模型,得到决定系数R²的平均值为0.916 9,显示出较好的匹配度,将模型固化到程序中,系统的预测值输出响应频率可以达到30 Hz,表明该方法可以跟踪过程中的连续状态变化识别人的运动意图,相比于离散状态识别方法,可以有效提升识别精度和实时性能。     

脉搏图像传感器的检测定位方法研究

应用自制的基于单目CCD摄像头的脉搏图像传感器采集桡动脉动态脉搏图像。在信息采集过程中,需要对人手腕-探头-CCD三者之间的相对位置进行调整,以利于图像处理、脉搏信号的提取以及脉象分析。本文结合自制传感器,以＂获取最优脉搏图像＂为标准,分析总结对该传感器而言较为合理而又相对简单易行的定位规则。实验表明,＂最佳取脉压力＂和＂平面最佳取脉位置＂这两个指标可以帮助传感器寻找到获取最清晰脉搏图像的位置。