基于时频分析的人体红外热信号检测算法

救援机器人通过对人体红外热信号进行有效检测,实现对遇险人员的远程识别与救援,传统的人体红外热信号检测采用声谱图检测方法,在信噪比较低的环境下检测效果不好。提出一种基于时频分析的人体红外热信号检测算法,构建强干扰下的人体红外释热信号参量模型,采用多普勒频率模糊数搜索的方法完成多方向相位的人体红外释热信号动态平滑处理,对非平稳时变信号进行时频分析,剔除负频部分,实现抗干扰滤波,通过后置的高阶累积量切片算子进行Hough变换处理,使得信号在时频面的聚焦累积量增大,而噪声被抑制,实现信号检测。仿真结果表明,采用该算法进行人体红外热信号检测的准确检测概率较高,抗干扰能力较强,提高了救援机器人的搜索识别能力。     

基于红外热成像多人体识别的智能监控系统

本文介绍了红外热成像的原理及特点,对复杂背景下的多人体红外热图像的识别、计数和相关特征值提取的研究进行概述。主要采用边缘检测和模板匹配算法对红外热图像进行处理,运用高级语言Visual C＋＋进行人机界面、信息管理和网络通讯功能的设计,开发了一套基于红外热成像的智能监控系统。     

基于人像识别和感兴趣区域定位的 红外图像测温研究

非接触式温度测量是应对“新冠”、流感等传播性疫情进行大流量防疫筛查的有效手段,可以避免交叉感染的风险,能够实现公共场合的人体体温监测。本文基于YOLOv5和红外相机设计了人像识别及测温系统,使用红外图像进行人脸目标检测,提出了一套依靠人脸及遮挡物的额头区域辅助定位算法。针对人像以及有眼镜、口罩、帽子等遮挡情况构建了数据集,对红外图像的人像识别进行了训练和预测,实现了针对面部感兴趣区域(额头)的精准定位,并通过该定位实现人体测温,采用C#开发了软件界面,实现了对红外图像及其温度的可视化显示与管理。经过实验测试,基于YOLOv5的预测平均准确率为94%,额头区域的辅助定位精度达到97.3%,算法对红外测温效果的影响在±0.15℃以内。系统可长期运行,且对多应用场景具有较好的适用性。     

基于方差分析的绝缘子红外热像特征选择方法

利用红外成像技术检测绝缘子污秽等级的关键在于获取分类性能优异的红外热像特征,文章提出了基于方差分析的红外热像特征选择方法。利用直方图均衡化增强原始热像图对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;通过平滑后的图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像和背景图像,提取2者的最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差以及盘面相对于背景的最大温升和平均温升共10个红外热像特征;应用单因素方差分析甄别特征优劣,实现特征选择。瓷绝缘子人工污秽试验结果表明：文中提出的红外热像特征选择方法和图像分割算法简单有效。     

基于图像处理技术的复合绝缘子表面污秽识别*

针对人工染污的悬式复合绝缘子,获取不同污秽度下的复合绝缘子表面污秽图像,提出识别表面污秽度的图像处理技术流程。首先将图像灰度化,再进行滤波处理,采用最大类间方差法(Otsu)进行分割得到伞裙间积污区域。接着提取积污区域的RGB、HSV颜色空间的36种特征量,筛选得到与绝缘子盘面污秽程度相关性较高的特征量S均值和S中值。最后利用这两种特征量作为联合判据建立复合绝缘子污秽度识别模型。对40张不同污秽度下的图像样品进行识别,结果表明所提方法的正确识别率高达97.5%,可有效识别复合绝缘子的表面污秽度。     

CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图特征的多结构形态学-PCNN识别

CFRP/Al蜂窝结构在制备和长期服役过程中易产生脱粘、分层、积水等缺陷,因此采用红外热波无损检测技术对其状态进行检测尤为重要.在采集CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图像序列的过程中,存在着较大的背景噪声,容易产生对缺陷的检测效率低、对比度差等问题.为了提高缺陷检测效果,采用主成分分析算法对去除背景后的红外图像序列进行缺陷特征信息降维处理,有效滤除红外图像序列中的不均匀背景噪声.结合多结构形态学和脉冲耦合神经网络(PCNN)混合算法对缺陷区域进行图像增强和图像分割来提取缺陷区域.实验结果表明,采用上述方法,能够进一步地滤除红外图像的不均匀背景噪声,改善缺陷区域提取效果,有效提高缺陷检出率.     

基于集成Gabor特征的步态识别方法

步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图是一种有效的步态表征方法.通过提取步态能量图中的动态区域并利用Gabor小波变换对其特征提取,但经过Gabor变换后特征维数较高,必须经过有效的特征融合和选择。由此针对传统的Gabor特征提取后存在特征维数较高的缺点,提出了一种基于集成Gabor特征的步态识别方法。首先,采用均值融合和差分二值编码这两种集成方法,对动态区域Gabor特征图进行多尺度和多角度的集成,获得26张集成Gabor特征图;然后从26张集成Gabor特征图中选出4张作为最终的特征向量;最后将特征向量输入KNN分类器进行步态识别。实验结果表明,基于集成Gabor特征的步态识别方法,能够对步态特征进行有效分离和表达,同时降低维数并紧凑表征数据,对步态信息进行正确归类。     

基于Transformer技术改进的Yolov5鸟巢识别算法研究

基于高密度遮挡下鸟巢识别正确率低的问题,提出一种基于Transformer技术改进的Yolov5变电站鸟巢识别算法模型。首先将现有Yolov5算法原本的Yolo预测头(Yolo Prediction Heads)替换为Transformer预测头(Transformer Prediction Heads, TPH),同时,为了提高对小物体的检测能力新增了一个预测头。然后嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),提取注意区域,以抵制干扰信息,关注有用的目标对象。最后利用CSPDarknet53结构设计思想,提取最终的特征图,经CSP模块将输出的特征图进行快速降维。实验结果表明,对比Yolov5算法,TPH-Yolov5算法的mAP(Meanaverage Precision)值提高了15.7%。     

一种基于关键点检测和注意力机制的违规着装识别算法及其应用

现有违规着装识别算法主要根据人体结构比例粗略定位并提取安全帽、工作服的图像特征,存在无法准确识别弯腰、下蹲、攀爬等大姿态问题。针对上述问题,提出一种基于关键点检测和注意力机制的违规着装识别算法,可以适用于多种人体姿态和不同拍摄角度的情况,识别效果好。该算法在行人检测基础上,设计单人关键点检测模型,并且提出区域定位策略,精确定位行人的头部、上半身和下半身区域,减少背景干扰,降低着装特征提取难度。此外,在基础图像分类模型中引入注意力机制,进一步提升违规着装识别的准确率。基于变电站工作场景下人体姿态图像的实验结果验证了该算法的有效性。     

融合多级注意力机制和信息融合的车型识别

不同车型类间外观特征高度相似，同车型类内外观差异大，这对特征提取网络提出了更高的要求。现有的车型识别方案仅依靠车辆外观特征识别，整体识别准确率不高。为此，首先在主干网络设计了多级注意力机制，提高主干网络对车型特征提取和识别能力；其次根据卡口环境下不同车辆位置车辆外观特征的变化提出了车辆位置和外观特征融合结构，从而提取出融合位置信息的复合图像特征，减小类内特征距离，增强主干网络所提取的特征的表达力和稳健性；最后在分析了难例样本注意力热力图基础上，对难例样本注意力区域进行干预，使网络聚焦于车辆细小差异的局部区域。实验结果表明，本文所提出的车型识别方法整体性能比现有方案有显著提升。     

基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法

为了克服当前较多图像融合算法主要是通过取大法来完成图像系数的融合,忽略了图像间的关联性,导致融合图像中含有间断及振铃现象等缺陷,设计了基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法。首先,引入非下采样Shearlet变换(NSST),对多聚焦图像进行计算,求取图像的不同系数。再利用图像的区域能量、标准差以及空间频率特征,对图像的关联性进行度量,并将度量结果作为选择融合规则的导向信息,通过构造导向法则来完成低频系数融合。在高频系数融合时,利用图像的均值特征以及Laplacian能量特征,分别对图像的亮度以及边缘信息进行度量,以实现高频系数的融合。以电路板与仪表盘为样本数据进行测试,结果显示,与当下融合算法相比,本文算法具有更高的融合效果,其输出图像具有更大的通用图像质量指标与平均梯度值。     

光伏电池电致发光偏振图像融合与缺陷检测

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯金字塔对获取的红外光强图像与偏振度图像进行分解、引导滤波对高频细节成分进行增强,通过区域能量最大、区域能量加权平均规则对高低频部分进行融合。最后搭建短波红外偏振检测平台开展晶硅光伏电池缺陷检测实验。结果表明,偏振成像可以凸显光伏电池缺陷图像的轮廓边缘和纹理细节,融合图像 中光伏电池缺陷特征更加突出,信息熵、标准差等客观评价指标显著提高,验证了方法的有效性。     

基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性：文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、 2.16%、 9.86%、 7.45%、 21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。     

基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测

提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的.     

基于非下采样Contourlet变换耦合特征选择机制的可见光与红外图像融合算法

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。     

绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析

为了提高绝缘子污秽等级红外热像检测的准确性,提出利用绝缘子红外热像污秽等级分类特征的对比分析确定最佳成像角度的方法。该法采用直方图均衡化增强原始红外热像对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;基于盘面图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像;应用统计理论从绝缘子盘面图像提取最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差等10个红外热像污秽等级分类特征;运用Fisher准则对特征进行对比分析。瓷绝缘子人工污秽试验红外图像分析结果表明:成像角度变化显著的改变所得绝缘子表面热场;下盘面特征比上盘面特征有更好的分类性能。推荐绝缘子污秽等级红外成像检测应以下盘面为准。     

In vivo imaging of cardiac related impedance changes

Electrical impedance tomography (EIT) produces cross-sectional images of the electrical resistivity distribution within the body, made from voltage or current measurements through electrodes attached around the body. The authors describe a gated EIT system to image the cardiogenic electrical resistivity variations and the results of in vivo studies on human subjects. It is shown that the sensitivity of EIT to tissue resistivity variations due to blood perfusion is good enough to image blood flow to the lungs; hence, abnormalities in pulmonary perfusion, such as pulmonary embolism, should appear in EIT images. In addition, more valuable information related to the cardiac activity can be gained from EIT images than from impedance cardiography. It is thus likely that a cardiac output index may be calculable from the average resistivity variations over the ventricles, but considerable research is required before the images can be understood in detail.     

电力线路巡检系统信息分析软件的设计与实现

基于图像处理技术和数据库技术,提出了架空输电线路机器人巡检系统分析图像数据、检测故障隐患的处理流程,以及故障信息的保存管理方案,介绍了图像信息处理软件分析可见光图像和红外图像、获取故障特征值的过程,使用符合行业标准的检测方法对故障特征值进行判断,并形成可视化故障检测报告。该软件可以对红外图像进行自动化处理,并在少量人工辅助的条件下对可见光图像进行处理,提高了基于图像的架空输电线路故障检测的自动化处理程度。     

Converting far infrared image information to other physiologicaldata

Skin temperature is determined by blood-flow rate, structure of subcutaneous tissue, and activities of the sympathetic nervous system, which regulate heat dissipation from the body surface. Because of this, we can noninvasively detect distributions of many physiological functions from thermal images of the skin surface obtained by far infrared (FIR) imaging. If we can describe equations by which we calculate values of some functions from skin temperature, we might be able to analyze pathophysiological abnormalities by remote sensing. However, it is clear that we cannot convert a thermal image into other physiological function images unless we eliminate influences of many environmental conditions, structural variations, and other physiological parameters of skin-surface temperature. One solution is to introduce some physical, chemical, or neurohumoral stress to a patient and then take time-sequential thermal images. Dynamic fluctuation of such physiological functions might be revealed by sequential thermal images taken after stress is applied. We analyzed the theoretical backgrounds to determine regional skin temperature and thus developed application software to carry out the process. This article discusses algorithms we developed for detecting static abnormality or transient change of some physiological functions such as skin blood-flow rate, blood volume in cutaneous and subcutaneous vascular beds, and activities of the sympathetic nervous system