无人机视频的分层表达与实时压缩

为克服无人机视频应用中计算能力和传输带宽的限制,提出一种视频分层表达方法,实现快速、高质量、灵活的视频编码.将无人机视频分为背景层和目标层,并分别采用基于全局运动估计和基于局部块匹配的方法进行压缩,压缩后的码流可以根据实际的网络情况和应用需求进行单独传输或组合传输.实验结果表明:在极低码率如50 kbit/s时,H.264的PSNR低于28 d B,且图像主观质量超出可接受范围,而采用分层表达中的背景层压缩,可以在保证PSNR在28 d B以上,且图像细节清晰、主观质量较高;在码率较高时,采用背景层和目标层结合,在同等码率条件下,目标的细节比H.264更清晰;整个压缩过程消耗的时间只有H.264的18%.本文方法在不降低视频质量的同时提高了压缩效率,且码流具备灵活性,适用于低延时、低带宽、复杂的无人机应用.     

在线低秩稀疏表示的鲁棒视觉跟踪

基于L₁最小化的鲁棒视觉跟踪算法（L₁跟踪算法）使用图像灰度值特征描述目标,忽略了模板间的结构信息,对目标外观变化的建模不够准确,导致跟踪准确度较低。而且L₁跟踪算法为了平衡跟踪速度和跟踪效果而采用分辨率较低的12×15图像块,难以获取足够的信息来表征目标。针对L₁跟踪算法的不足,该文提出一种在线低秩稀疏表示的视觉跟踪算法。首先,该算法充分利用主成分分析（PCA）基向量对目标外观变化的表示能力并考虑目标遮挡现象,以PCA基向量模板描述目标外观变化,以琐碎模板处理遮挡等异常噪声,从而将候选目标表示为PCA基模板和琐碎模板的线性组合。其次在目标表示模型的优化问题中,对PCA基模板系数进行低秩约束和L_1,1范数正则化约束,对琐碎模板系数实施L_1,1范数约束,并采用非精确增广拉格朗日乘子（IALM）方法求解表示系数。然后在粒子滤波框架下,用目标未被遮挡部分的重建误差和稀疏误差项建立观测模型跟踪目标。最后为了克服模型漂移问题,采用遮挡检测更新机制进行模板更新。在对8组视频图像序列进行测试的实验中,图像块分辨率设定为32×32,与4个现有的跟踪算法相比,该算法取得了最高的平均重叠率0.78和最低的平均中心误差4.05。实验结果表明,该文提出的跟踪算法具有较好的跟踪准确性和鲁棒性。     

重庆市悦来新城自行车道彩色铺装材料设计与施工

依托彩色自行车道铺装工程,对彩色沥青AC-13进行了配合比设计和路用性能试验,介绍其施工情况并进行现场检测。试验表明:设计的彩色沥青AC-13最佳油石比为5.0%、残留稳定度91.0%、冻融劈裂强度比89.2%、动稳定度2 132次/mm;施工完成的彩色沥青混凝土铺装层压实度98.0%、渗水系数88mL/min、构造深度0.77mm、平整度2.0mm。彩色沥青混凝土的路用性能高于行业规范对等级公路路面的指标要求,其施工工艺和设备与常规热拌沥青混合料相近,具有较高的推广应用价值。