复杂场景下的交通视频显著性前景目标提取

目的 在城市交通检测中,智能视频的广泛应用使得人工智能技术及计算机视觉先进技术对视频中的前景目标检索、识别、特征提取、行为分析等成为视觉研究的热点,但由于复杂场景中动态背景具有不连续的特点,使得少部分的前景目标图像信息丢失,从而造成漏检、误判。方法 本文提出一种RPCA（鲁棒主成分分析）优化方法,为了快速筛选与追踪前景目标,以基于帧差欧氏距离方法设计显著性目标帧号快速提取算法,确定关键帧邻域内为检测范围,对经过稀疏低秩模型初筛选的前景目标图像进行前景目标种子并行识别和优化连接,去除前景目标图像中的动态背景,同时将MASK（掩膜）图像中的前景目标分为规则类和非规则类两种,对非规则类前景目标如行人、动物等出现的断层分离现象设计前景目标区域纵向种子生长算法,对规则类前景目标如汽车轮船等设计区域内前景目标种子横纵双向连接以消除空洞、缺失的影响。结果 本文前景目标提取在富有挑战性干扰因素的复杂场景下体现出较高的鲁棒性,在数据库4组经典视频和山西太长高速公路2组视频中,动态背景有水流流动、树叶摇曳、摄像头轻微抖动、光照阴影,并从应用效果、前景目标定位的准确性以及前景目标检测的完整性3个角度对实验结果进行了分析,本文显著性前景目标提取算法取得了90.1%的平均准确率,88.7%的平均召回率以及89.4%的平均F值,均优于其他同类算法。结论 本文以快速定位显著性前景目标为前提,提出对稀疏低秩模型初筛选的图像进行并行种子识别和优化连接算法,实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法能够更快速地将前景目标与动态背景分离,并减小前景目标与背景之间的粘连情况,更有效地保留了原始图像中前景目标的结构信息。     

水中阴离子表面活性剂自动测量方法研究

在GB7494—87基础上,将流动注射分析法与分光光度法相结合,利用蠕动泵及聚四氟乙烯管路进行萃取、反应和测量,将手动分析方法变成全自动的分析方法.研究表明,该方法测量阴离子表面活性剂的质量浓度范围为0~2.0mg·L~(-1),最低质量浓度检出限达0.01 mg·L~(-1),相对标准偏差小于3.11%,加标回收率在85%~95%之间,均符合标准方法的要求.新的测量方法既保留了流动注射法快速、便捷、准确度高、稳定性好、环保等优点,同时又克服了流动注射法拖峰、管路复杂、易受气泡干扰等缺点.