一种改进的视频关键帧提取算法研究

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题.提出了一种改进的关键帧提取算法,其为视频检索奠定了基础,镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法.首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在HSV颜色空间的基础上,计算每个镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列.实验结果表明,提出的改进算法所得到的关键帧结构紧凑且分布均匀.     

基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题;实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。     

混沌粒子群优化的纹理合成算法研究

粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的通历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。     

一种基于改进渗流模型的混凝土表面裂缝快速检测算法

由于混凝土表面不平整、光照不均、裂缝背景较为复杂等因素的干扰,传统的基于图像处理的裂缝检测方法对裂缝检测的效果不佳,尤其是不清晰和比较细小的裂缝。基于渗流模型的裂缝检测方法充分考虑了裂缝亮度低、形状较为细长的特点,对裂缝的检测效果很好,尤其是图像中的细小裂缝,但是该方法需要大量的处理时间。为了解决上述问题,提出了一种加速渗流处理的算法,该算法通过暗点预提取来减少渗流时需要处理的像素点个数,以此来减少渗流处理时间。实验结果表明,所提算法能明显加快渗流处理的速度,并且精确率基本保持不变。     

运动目标轨迹网格化分析与徘徊行为检测研究

针对传统的目标徘徊检测方法不能准确判断目标行为的局限性,通过对运动目标轨迹进行网格化分析,提出一种新的目标徘徊检测方法.首先采用背景差分法检测出运动目标,利用Camshift算法进行目标跟踪.然后对防区内运动目标的轨迹做网格化分析,统计轨迹在网格中的分布情况,判断目标是否有徘徊行为并进行跟踪报警.最后实验结果表明,该方法能够对几种典型的徘徊行为进行实时、精确判断,同时可以检测出其他复杂的徘徊行为,满足了系统的准确性要求.     

基于注意力机制和轻量级空洞卷积的混凝土路面裂缝检测

混凝土路面上的裂缝会影响结构的安全性、适用性和耐久性，裂缝检测是一个充满挑战的研究热点。文中提出了由改进的全卷积网络和深监督网络组成的裂缝检测模型，以改进的VGG-16作为主干网络，首先将低层卷积特征聚合，通过空间注意力机制再次融合到主干网络；其次，将中高层卷积特征通过轻量级空洞卷积融合模块进行多尺度融合得到具有清晰边缘且分辨率较高的特征图像，所有的侧边特征图像相加产生最终的预测图像；最后，深监督网络为每个阶段的检测结果提供直接监督。该网络选择焦点损失函数作为评价函数，经过训练的网络模型能够在光照不均、背景复杂等各种条件下从输入的原始图像中高效地识别出裂缝位置。为验证所提方法的有效性和鲁棒性，在DeepCrack, CFD,Crack500这3个数据集上与6种方法进行了比较，所提算法表现出卓越的性能，F-score值达到了87.12%。