基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法研究

复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络（Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN）.DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构,用于学习两个连续帧之间的变化,从输入（t帧和t+1帧）中获取时序信息;AppearanceNet用于从输入（t帧）中提取空间信息,并与时序信息融合;同时,通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息,以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明：DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能,而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果.     

基于FPGA的TCP/IP协议数据传输研究

通过FPGA来实现TCP/IP协议栈以及以太网MAC控制器,不仅具有FPGA本身功耗低、面积小、可靠性高的优点,还可以达到非常高的数据处理速度,从而提升整个系统的性能.采用Mentor制版软件设计一款基于Spartan6系列FPGA的PCB板,根据TCP/IP协议采用Verilog HDL和VHDL语言编写数据输入输出模块程序代码,基于ISE测试工具进行硬件和软件测试,完成整个系统的性能测试.系统硬件和软件测试结果表示本设计系统性能良好,能够进行数据高速的传输,且不占用CPU资源,系统性能良好,运行稳定可靠.     

基于FCN的TFT-LCD表面缺陷快速检测算法

为克服TFT-LCD表面缺陷检测中边缘模糊、对比度低、图像中存在重复纹理背景等噪声的干扰,提出了种基于全卷积神经网络的端到端的快速检测算法.该算法能够通过感受域获取原图信息,并生成低对比度特征图,然后将低对比度特征图映射到高对比度特征图上,最后通过高对比度特征图上的感受域重构出高对比度缺陷图像,并将缺陷筛选出来.     

基于CNN的车牌数字字符识别算法

针对传统车牌识别算法识别率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于卷积神经网络结构车牌数字字符识别算法.在卷积神经网络的基础上用ReLU激活函数代替传统的Sigmoid激活函数,引入卷积步长等操作,不仅加速网络的收敛,而且降低了网络参数的数量.实验结果表明:与传统特征提取算法相比,该算法识别率最高,达到95.2%,识别率波动范围小,鲁棒性强.     

DMVC中基于图像配准的空域边信息重建算法

针对分布式多视点视频编码系统,本文利用视点间存在的固有的对极几何关系计算空域边信息。在此过程中,所得的对极几何的准确度直接影响边信息的质量以及边信息计算中运动搜索范围的大小。为了更准确的估计视点间的对极几何关系,本文提出了基于图像配准的匹配点对优化算法,在对特征点对进行坐标优化调整的同时,剔除了部分相关性小的匹配点对,提高了其匹配精度。将本文的算法所得到的视点间对极几何关系用于分布式多视点视频编码系统中计算空域边信息,并对系统仿真测试。实验结果分析表明：加入了本文提出的特征点对优化算法后,直接通过在对极线上搜索所获取的边信息质量提升超过了2dB;若将搜索范围往对极线垂直方向上扩张,在保持相似重建质量的前提下,基于本文算法的搜索复杂度降低到原来的10%-20%;与同等条件下的MCII算法相比性能提升约0.2~0.7dB。     

自适应窗口和半全局立体匹配算法研究

针对区域立体匹配算法中匹配窗口的选择和在图像中视差不连续、弱纹理区域误匹配率较高的难题,提出了一种自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法.该算法先通过基于灰度的自适应窗口算法计算初始匹配代价,然后利用相邻像素之间的视差梯度作为约束,采用半全局立体匹配算法以得出视差图.最后对左右视差图进行左右一致性遮挡检测,获得精确的稠密视差图.针对不同的图像信息采用自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法,剔除、修正了视差不连续、弱纹理区域的误匹配点,得到匹配效果较好的视差图.实验结果表明:该算法有效降低了视差图在视差不连续、弱纹理区域和遮挡处的误匹配率.     

基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法

针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法.该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性.     

一种出租车合乘业务方案设计

以减少出租车的空乘率和乘客等待时间为目标,对出租车合乘方案进行了研究,通过采用K-均值聚类算法和矩阵迭代法解决了乘客合乘问题和最短行程的规划问题,同时还分别对合乘的不同情况进行了分析,探索了车费计算公式,设计了一种与合乘方案相应的合理的车费计算方法,能够兼顾到乘客和司机双方的利益问题,从而提升双方参与合乘的积极性,为出租车合乘问题的研究提供了一些可能的思路.     

基于迭代译码算法的分级分布式视频编码

分布式视频编码(distributed video coding,DVC)是一种新的视频编码算法,与传统视频编码系统相比,具有低编码复杂度和高鲁棒性的优点.但它的压缩率比较低,对画面组(group of picture,GOP)的长度依赖性比较大.将H.264解码算法引入像素域视频编码系统(pixel domain W...