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。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索

目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题，提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理，限制遥感图像噪声的放大，采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征，并将支持向量机作为基分类器，根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果，最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验，在mAP（mean average precision）精度指标上，当检索返回图像数为100时，本文方法比LSH（locality sensitive Hashing）方法提高了29.4%，比DSH（density sensitive Hashing）方法提高了37.2%，比EMR（efficient manifold ranking）方法提高了68.8%，比未添加反馈和训练集筛选的SVM（support vector machine）方法提高了3.5%，对于平均检索速度，本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍，针对复杂的遥感图像数据，本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略，以提高检索精度，并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集，以提高检索速度，本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域，对提升检索性能具有重要意义。     

基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类

目的 高光谱图像波段数目巨大，导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题，在K-means聚类算法基础上，考虑各个波段对不同聚类的重要程度，同时顾及类间信息，提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先，引入波段权重，用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度，并定义熵信息测度表达该权重。其次，为避免局部最优聚类，引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后，将上述两类测度引入K-means聚类目标函数，通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性，对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并，将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验，并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别，光谱反射率差异程度大，从视觉上看，本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果；从分类精度看，本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%， K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%，较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法，实验结果表明，本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

Querying on large and complex databases by content: Challenges on variety and veracity regarding real applications

The amount and variety of digital data currently being generated, stored and analyzed, including images, videos, and time series, have brought challenges to data administrators, analysts and developers, who struggle to comply with the expectations of both data owners and end users. The majority of the applications demand searching complex data by taking advantage of queries that analyze different aspects of the data, and need the answers in a timely manner. Content-based similarity retrieval techniques are well-suited to handle large databases, because they enable performing queries and analyses using features automatically extracted from the data, without users’ intervention. In this paper, we review and discuss the challenges posed to the database and related communities in order to provide techniques and tools that can meet the variety and veracity characteristics of big and complex data, while also considering the aspects of semantical preservation and completeness of the data. Examples and results obtained over a two-decade-long experience with real applications are presented and discussed.     

A novel proximity graph: Circular neighborhood cell graph for histopathological tissue image analyzing

The cell is the smallest unit of living beings, which has structural and functional properties. Almost all cell behaviors are regulated by various intracellular reactions initiated by the signaling. The signaling and the distance between cells influence each other. Thus, cell-location-based modeling and analyzing of histopathological tissues provide important information to the expert. In literature, methods such as distance-based threshold, K-Nearest Neighbor, Voronoi graphs, Delaunay triangulation, and colored graph have been used. However, circular neighborhood relationships of cells have not been considered by any CAD system so far despite of its crucial impact. Thus, we developed the circular neighborhood cell-graph. Histopathological images of liver were classified by using features extracted from T-Distance, K-Nearest Neighbor, Voronoi, Delaunay, and the proposed cell-graph. Then, the classification performances of the methods were compared. Experimental results show that liver tissue images can be classified with accuracy of 95.7% by using the features provided by the proposed cell-graph model.