基于数学形态学车牌定位算法仿真研究

研究车牌准确定位识别的问题,交通流量在高速条件下识别系统采集信息与数据有差异,同时在复杂背景中由于车牌的纹理区域面积太小造成车牌定位困难,传统的识别算法由于模板以及方向的选择困难,造成文字的识别率低的等问题.为解决上述问题,提出了一种利用数学形态学操作提取车牌和基于神经网络算法的车牌文字识别技术.首先将汽车图像进行边缘提取处理,提取候选区域,依据各个候选区域特性,进行形态学操作,从而可提取车牌图像,同时利用神经网络对车牌图像中的文字进行识别.实验结果显示改进的方法快速有效地提取车牌图像的边缘信息,所提取的车牌图像与真实车牌的位置吻合,提出的改进方法为车牌识别提供了参考.     

基于改进线段分割检测的电线杆遮挡检测算法

针对监控视频中的电线杆遮挡问题,提出一种改进的线段分割检测(LSD)算法。将RGB图像进行双边滤波,并将滤波后的图像转换到HSV空间,在HSV彩色空间内利用矢量求导方法计算彩色图像的梯度和方向,利用LSD算法实现图像直线的提取。对直线进行合并得到矩形区域,采用矩形区域在H和S分量的标准差之积和结构相似度确定候选区域,通过合并候选区域完成电线杆检测。实验结果证明,提出算法的准确率可达到89.40%,能够有效并且准确地检测出电线杆遮挡。     

基于进化优化与增强特征的车辆识别研究

提出了一种基于雷达和视觉传感器融合的实时车辆检测和识别系统。雷达数据用来测量前方车辆的距离和缩小图像中车辆尾部的搜索区域。利用视频传感器,可以验证雷达目标和确定车辆的宽度及横向位置。所做工作如下：第一,提出了一种新的进化优化对称测度方法;第二,阐述了一种车辆检测和识别算法,此算法包括两个步骤：（1）利用基于一组Haar滤波器和AdaBoost学习算法检测器的生成假设;（2）利用进化优化与生物机制车辆识别系统的验证假设。第三,利用经典的混淆矩阵及宽度和横向位置的准确度信息来对系统的性能做出评价。实验训练和测试了超过30 000幅图片,结果表明本系统具有良好的鲁棒性和实时性。     

基于量子免疫算法的车辆调度问题优化

为优化带时间窗的车辆调度计算问题,引入量子进化算法,提出了一种混合量子免疫进化算法。首先对传统量子旋转门进行改进,使个体在进化过程中向全局最优位置靠近,从而避免算法早熟并保持种群多样性。其次在迭代过程中,引入免疫算子,提取优秀基因片段作为疫苗,接种到种群中其他个体,避免算法性能的倒退。最后,针对Solomon标准实例库实例数据进行多算法编码仿真实验,结果表明,所提混合量子免疫进化算法不仅能够有效解决类似问题,而且能够显著加速收敛。     

改进的视频帧中文本区域定位算法

针对视频帧图像背景复杂、字体大小变化较大等特点,提出一种改进的视频帧中文本区域定位算法。算法设计并实现一个交叉点检测算法,利用交叉点密度等边缘特征去除大部分非文字边缘以降低背景边缘对文本区域的影响,并对剩余边缘进行膨胀以形成候选文本区域,结合文本区域特征和支持向量机算法区分文本区域和非文本区域。实验表明,该算法可以提取视频帧中90%以上的文本区域,并且文本区域定位准确率达92.0%。     

路况视频中HSV彩色不变量阴影检测法研究与改进

为解决视频检测中车辆阴影的影响,研究了常用的基于HSV彩色不变量的阴影检测方法,指出对于路面区域,阴影覆盖前后色调H分量和饱和度S分量近似不变的特性不总是成立,并以实例证明色调变换的奇异性也将导致该方法受限,继而提出了一种改进算法,利用两个色彩分量的变化量之比近似不变的特性进行阴影检测,其更适合路面环境.实验结果证明,所提出的改进算法能够较好地分离车身及其阴影,有助于准确提取交通信息.     

基于肤色模型的人耳检测系统

人耳检测是人耳识别以及基于内容的图像和视频检索的一项重要任务。本文提出了一种将背景差分和肤色模型相结合的人耳检测算法。算法首先在序列图像中自动提取运动目标并进行人体检测,然后经过肤色分割进行人耳的粗定位,产生人耳候选区域。最后利用人耳检测模块判断候选区域中是否含有人耳,以及获得它们的位置、大小等信息。实验结果表明,该算法是有效的。     

高速道路交通视频中车辆目标提取研究

为了能够从监控视频中快速、准确地分析车辆目标,提出了基于感兴趣区域(ROI)的车辆目标提取方法.针对高速公路监控视频,利用混合高斯背景建模,在视频中划定ROI,以排除逆向车道车辆目标的影响,应用图像形态学进行干扰点排除与前景图像轮廓空洞填充,对运动车辆目标进行检测后,用最小矩形方框法自动截取目标,最终,通过图像尺度归一化建立车辆样本数据库,为车型分类和识别提供目标图像.实验结果表明:该方法对车辆目标提取准确率高,且图像数据库样本丰富.     

基于肤色模型的人耳检测系统

人耳检测是人耳识别以及基于内容的图像和视频检索的一项重要任务.本文提出了一种将背景差分和肤色模型相结合的人耳检测算法.算法首先在序列图像中自动提取运动目标并进行人体检测,然后经过肤色分割进行人耳的粗定位,产生人耳候选区域.最后利用人耳检测模块判断候选区域中是否含有人耳,以及获得它们的位置、大小等信息.实验结果表明,该算法是有效的.     

违法闯红灯车辆视频检测算法的研究

本文介绍了视频检测在车辆违法抓拍中的优势，并在传统视频图像检测算法的基础上提出了优化方案。其具体方法是，通过提取图像车辆形心的位置，根据形心位置像素点的变化，准确判断通过检测区域的车辆，从而实现违法车辆的抓拍。     

基于候选区域和并行卷积神经网络的行人检测

针对行人在部分自然场景图像中所占比例较小（以下简称小目标）,提取的特征容易丢失,检测准确率低的问题,提出基于候选区域和并行卷积神经网络（Parallel Convolutional Neural Network,PCNN）的行人检测方法。对于候选区域提取部分,改进了选择性搜索,使其更符合行人这一类别的候选区域提取;利用Edge Boxes对选择性搜索提取的大量预候选区域进行过滤,最终得到数量少、质量高的候选区域。在利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）进行特征提取时,针对深层卷积神经网络能够提取到更丰富更抽象的高层特征,但同时对于小目标容易造成特征丢失的问题,加入浅层网络组成并行卷积神经网络（Parallel Convolutional Neural Network,PCNN）提取深、浅层特征输出。最后将所提方法应用于行人检测,实验结果表明,所提方法对于小目标的检测准确率有较好的提升。     

基于LBP和FSVM的视频文字定位方法

提出一种基于局部二值模式(LBP)和模糊支持向量机(FSVM)的视频文字定位方法。利用边缘信息和形态学操作进行文字粗检测,采用投影直方图和启发式规则形成候选文字区域,提取LBP作为纹理特征,用FSVM对候选文字区域进行精确定位,生成最终的文字块。实验结果表明,该方法具有较好的视频文字定位能力且鲁棒性较强。     

一种新的量子群进化算法研究

提出了一种基于量子进化的量子群进化算法，使用量子角表示量子比特的状态，并引入改进的粒子群优化策略，对量子群中各量子的量子角进行自适应动态调整．在对0-1背包问题的求解中，表现出很好的性能．     

无人机目标检测量子多模式识别优化算法

研究了现阶段无人机雷达探测技术的难点与方法,分析了量子多模式识别网络模型与算法,根据Grover算法优化理论,提出了基于相位旋转的量子多模式识别算法（PRQMPRA）。优化算法避免了在带冗余项的量子多模式识别算法（RQMPRA）中两个相位旋转均为[π]会导致搜索成功概率降低的缺陷。利用三种数据集对误差反向传播算法（EBPA）、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法（CDAA）以及RQMPRA与PRQMPRA进行模式识别能力分析,结果表明在确定限定误差的情况下PRQMPRA具有更高的识别率与相对较快的运算速度。提出了一种基于量子多模式识别算法的雷达目标检测方法,通过模式分类的方法研究目标检测问题。利用上述四种算法进行无人机目标检测实验,研究结果表明PRQMPRA具有更高的检测精度,在低信噪比的情况下可保持较高的发现概率。     

基于k均值和量子遗传算法的RBF网络优化

针对遗传算法容易出现早熟的问题,提出一种基于k均值和量子遗传算法的径向基函数(RBF)神经网络组合优化方法.通过k均值聚类求取网络的中心,用量子遗传算法训练网络的权值,利用量子染色体的表示方式以及量子染色体的更新提高算法的并行性,从而解决遗传算法早熟的问题,提高网络的适应度.相对于PSO-RBF和ACO-RBF,该方法...     

一种改进的摄像头视频实时拼接方法

针对普通摄像头水平视角较小的问题,通过同时采集具有一定重叠区域的摄像头视频帧图像,基于尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT）特征点,用二分哈希搜索算法（DichotomyBasedHash,DBH）进行匹配,用随机采样一致（RandomSampleConsensus,RANSAC）算法消除误匹配,得到帧图像拼接映射关系。实验结果表明,该方法能有效地实现摄像头视频实时拼接,克服了既有方法在重叠区域小于20％时失效的不足,在重叠区域为10％左右时仍能取得有效的拼接。     

基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge Boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性及实时性的需求。该方法首先根据车标在车辆中的空间位置关系初选车标候选区,然后利用Edge Boxes算法进行目标提取,进而将提取得到的目标送入利用线性约束编码构建的车标检测分类器和车标识别分类器进行训练与识别,得到车标检测与识别结果。对不同卡口的不同天气和光照条件下采集的4 480张图像（含50类大型车辆）进行实验,实验结果表明,在检测与识别性能以及时间消耗方面均优于传统方法,具有良好的实用前景。     

高速水面艇视觉系统电子稳像算法

针对高速水面艇视觉系统在采集视频过程中, 由于高速运行、水流运动和风力影响等因素造成的视频图像抖动问题, 根据高速水面艇视频图像运动特点, 例如同时含有平移、旋转和变焦运动等, 采用尺度不变特征变换算法提取视频图像中的特征点, 利用仿射模型求解运动参数, 运用Kalman滤波对视频图像中的正常扫描进行滤波, 最后用相邻帧补偿法对每帧图像进行补偿, 实现高速水面艇的视频图像稳像处理。算法用于高速水面遥控艇采集到的视频上进行对比验证分析, 结果表明算法对高速水面艇视觉系统下的视频图像稳像处理快速、有效。     

一种求解邮路问题的量子进化算法

乡村邮递员问题属于NP完全问题,对它的近似求解方法主要是智能算法及线性规划,但其中的基本量子进化算法易陷于局部最优解。为此,提出一种新的量子进化算法,结合城市垃圾运输问题,对算法进行测试。结果表明,该算法在全局寻优能力及种群多样性方面均比传统算法有所改进,是求解乡村邮递员问题的一种有效算法。     

一种融合GPS信息的手机流媒体通信和传输系统

针对目前智能手机定位监控和实时视频指挥系统分散无法整合的问题,在Android平台上提出一种融合GPS定位数据基于无线网络的流媒体通信架构。采用H.264格式和基于RTP/RTCP协议进行流媒体的压缩、分包和管理,把GPS定位等复合信息存储在RTP扩展包内与音频数据组包传输,智能终端既能完成视频通话也能同步传输和展示GPS定位信息。实践证明融合GPS信息对音视频传输延迟影响小、集成度高,并可扩展融合图片和文字数据,应用广泛。