冷轧带肋钢筋现浇混凝土板开裂现象研究及探讨

本文总结了冷轧带肋钢筋在福州地区的应用情况,对现浇砼板裂缝现象进行现场调查,并探究其裂缝发生的机理,最后对高强带肋钢筋在砼楼板中的应用前景提出有益的建议和展望     

结构化对等网络特性及关键技术分析

本文简述了对等网络的概念及分类,分析了结构化对等网络特性、存在问题和关键技术,指出结构化对等网络的发展前景。     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。     

加权模型下的相似匹配跟踪方法

针对传统跟踪方法易受相似物遮挡而导致丢失目标问题,提出一种加权模型下的相似匹配跟踪方法。首先,将目标区域分割成局部特征块,并为其分配权重,建立带权局部特征块组成的外观模型;然后,利用目标的颜色、位置特征进行相似性匹配,为了避免复杂背景干扰,在匹配前划分前景区域,从而实现较准确跟踪;最后,提出一种遮挡决策模型更新机制,通过对目标发生严重遮挡进行判定,保证模型的匹配鲁棒性。实验结果表明,利用加权模型以及多特征相似匹配,使得该方法能够得到较高的跟踪准确率,平均误差仅为13.21,跟踪重叠率为0.71。     

基于Kinect的自动视频抠像算法

针对传统的视频抠像算法交互频繁、计算复杂度高等问题,利用从Kinect获得的深度图信息、彩色信息以及视频中运动信息,提出基于Kinect的自动视频抠像算法。采用改进的三帧间差分法检测视频中的感兴趣区域（ROI）,根据深度图信息改进自动种子增长区域算法,估算粗略的前景掩膜;通过数学形态学和逻辑操作去除粗前景区域的杂点,自动生成大致的三分图;采用改进的Shared Matting算法,得到精确的视频抠像。实验结果表明,该算法避免了人工交互,精度高且速度快。     

基于指尖触控的互动投影系统

随着人机交互技术的不断发展,互动投影技术的应用逐渐广泛.该技术通过摄像机等传感器技术感知周围场景动态并结合投影的显示功能实现交互的方式,如增强现实、结构光编码、三维重建等.基于触控的互动投影技术在未来的嵌入式人机交互系统中具有广阔的前景.文章基于单目摄像机与投影仪系统实现能够在任意平面徒手触摸的交互.系统的功能主要通过前景区域分割、指尖点的定位以及触摸检测三个步骤来实现.与目前相关领域的研究文献进行的对比实验证明,所提算法在稳定性、准确性以及实时性等方面具有一定优势.     

结合l1/2范数与显著性约束的背景减除

传统背景减除模型在背景静止和前景对象移动较快时提取到的前景效果较好,但当背景变化或前景对象移动缓慢时容易将动态背景误判为前景或检测出的前景有较多空洞。针对传统背景减除模型在动态背景和前景对象移动缓慢条件下存在前景检测精度下降的问题,提出一种基于l_1/2范数与显著性约束的背景减除模型。将观测数据分为低秩背景、运动前景和动态干扰3类,利用l_1/2范数约束运动前景加强前景稀疏性,有效抑制动态背景对前景提取造成的干扰,提高运动前景在动态背景中的检测精度。引入视频每一帧的显著性约束,通过对每一帧图像进行低秩稀疏分解来检测移动缓慢的目标。实验结果表明,该模型对于复杂场景具有较强的适应能力,可有效去除动态背景对前景的干扰,快速检测出移动缓慢的前景对象,相比于l_1/1/2-RPCA背景减除模型的平均查全率、查准率和调和平均值分别提升了9、14和10个百分点。     

基于残差帧的室内监控视频压缩算法

该文提出了一种基于残差帧的室内监控视频压缩算法。该算法是提取监控视频中相邻帧之间的残差帧,将残差矩阵对角化,传输运动数据,并在接受端根据接受到的背景参数和和残差帧运动参数,恢复出原图像帧,进而得到原监控视频文件;实验证明,该算法易于实现,且计算量小,适宜室内监控视频的压缩应用。