仿昆虫复眼的交通视频停车事件检测方法

实现了对普通公路和高速上的停车事件自动监控,提出一种仿昆虫复眼的交通事件检测方法。利用新的背景差技术提取出包含视频中的目标的前景图,把整个前景图分割成许多小块,以块为单位检查每个网格内前景点的分布,并对每一个网格建一停车事件数学模型,实现对停车事件的自动检测。最后,对不同环境下的多组视频进行测试,结果证明该算法检测精度高且算法实时性好,具有较好的鲁棒性。     

基于背景和前景交互传播的图像显著性检测

为了更精确地提取图像中的显著性区域,提出一种新的基于背景和前景交互传播的图像显著性检测计算模型。通过建立一个新的模型来寻找图像中的显著性元素,用一种交互式特征传播方法来扩散显著性特征。采用不同参数对图像进行分割,得到多个尺度下的超像素;在单一尺度下通过背景和前景交互传播获得超像素的显著值;对多个显著值进行加权平均融合,并采用平滑机制进行优化得到最终显著图。在公开图像数据库进行的试验结果表明,该模型提高了对图像显著目标大小的适应性,不仅较好地抑制了噪声,还使得显著目标更均匀地凸显出来,结果优于同类的算法。     

融合前景判别和圆形搜索的目标跟踪算法

针对运动目标在发生遮挡、形变、旋转和光照等变化时会导致跟踪误差大甚至丢失目标以及传统跟踪算法实时性差的问题,提出了一种融合前景判别和圆形搜索（CS）的目标跟踪算法。该算法采用了图像感知哈希技术来描述与匹配跟踪目标,跟踪过程使用了两种跟踪策略相结合的方法,能够有效地解决上述问题。首先,根据目标运动方向的不确定性和帧间目标运动的缓慢性,通过CS算法搜索当前帧局部（目标周围）最佳匹配位置;然后,采用前景判别PBAS算法搜索当前帧全局最优目标前景;最终,选取两者与目标模板相似度更高者为跟踪结果,并根据匹配阈值判断是否更新目标模板。实验结果表明,所提算法在精度、准确率和实时性上都比MeanShift算法更好,在目标非快速运动时有较好的跟踪优势。     

桃花金矿床介板冲—尖峰岭矿段破碎带蚀变岩型金矿体地质特征及找矿前景

阐述了桃花金矿床介板冲—尖峰岭矿段②号矿体低品位氧化矿的地质找矿成果,并通过分析矿床地质特征,总结找矿标志,对破碎带蚀变岩型金矿体的找矿前景提出了明确的见解,为寻找破碎带蚀变岩型金矿体的找矿勘查工作提供了宝贵的经验.     

喷水织机浆料的发展与前景

综述了喷水织机浆料的发展简史，详细阐述了喷水织机浆料的发展、现状和存在问题，并对其今后的发展趋势及前景进行了讨论。     

香椿的营养与医疗保健作用

香椿是我国传统的高档调味品 ,具有很高的营养价值和医疗保健作用 ,潜在市场十分巨大 ,开发前景十分广阔     

基于DSP的无背景模型车流量检测

针对车流量检测中遇到光照变化、树阴、树枝摇动等一系列问题,在运动物体法,背景建模法和时间差分法的基础上,提出了一种基于DSP的无背景模型的新型车流量检测方法。笔者依次使用基于块的帧差法、双重前景融合法、基于纹理对象分割法、假前景滤波法对车流量进行检测。经实验验证,采用无背景模型算法能成功有效地检测车流量,检测准确率达88%,提高了车流量检测的精度。     

基于图像融合的运动前景检测方法

提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。