水下试验图像数据采集存储系统的设计与实现

图像数据因为其直观反映各种试验中飞行器或结构运动轨迹特征，而越来越受到设计者的重视，针对水下或空中等非地面试验条件，及远距离起控下的图像数据的获取难题，设计了一种以FPGA为核心控制芯片，以工业相机为采集前端，以高速存储及千兆网传输为技术支撑的图像采集及存储传输系统，具有广泛的应用价值。     

基于图像采集卡的图像显示与处理软件开发研究

图像采集卡可为音频信息、视频信息等提供数字化传输平台,其系统内部的分化处理模式能有效提升数据信息的处理效率。基于此,笔者以图像采集卡为背景,以MLK函数库为开发平台,在基准化开发环境中对图像显示模式、软件处理形式进行数字化体系建设,并通过系统的存储功能、分类功能等对成像信息、处理工序进行研究。应用图像采集卡的函数库可有效提升开发效率,并增强软件与系统之间的关联特性,提升软件的运行效率与运行质量。     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法。根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性。实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势。     

水泥工厂视频监控智能预警平台研究及规划

视频监控系统作为智能化工厂体系架构的子模块，在水泥工厂得到了广泛的部署和应用，为安全、生产流程等管理需求提供了远程可视化的技术支撑手段。为进一步提升工厂智能化水平，提高管理效率，本文提出了基于视频图像分析技术的智能监控预警平台的路线规划，实施步骤和方法，并对该平台的初步应用效果进行了量化评估，为后续平台建设提供科学决策依据。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

变分自编码器模型综述

变分自编码器（VAE）作为深度隐空间生成模型的一种，近年来其表现性能取得了极大的成功，尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一，可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射，进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状，并就此做了总结和对比，最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战，并就可能的发展趋势做了展望。