山体滑坡成因及治理

文章通过对铜陵市人民医院西侧山体滑坡的成因分析,提出遵循确保安全、施工可行、经济合理、主动防护的设计原则,采取支挡、锚固、排水等综合治理措施,解决了山体滑坡的险情。     

基于形态学和小波变换的Otsu提取缺陷

为了解决经典Otsu法对复杂图像分割的不足,提出了一种新的分割算法来提取零件的表面缺陷,将形态学和小波变换理论应用到Otsu算法中。该算法采用两次分割,分别为将零件从背景中分割出来以及将缺陷从零件中分割出来。算法首先采用形态学中的顶帽变换和底帽变换相结合将零件从图像背景中分离出来,得到目标图像;然后选择单层小波系数分解目标图像,再将分解后的图像进行低频重构,去除冗余信息和噪声;最后分别应用一维和二维Otsu算法将缺陷从低频重构后的图像中分割出来。实验证明,所提出的算法较经典的一维和二维Otsu算法,具有分割精度高、抗噪性能强的优点,并且改进后的一维Otsu算法要优于改进后的二维Otsu算法。     

基于小波分析的电能质量扰动信号检测

针对电能质量扰动信号的特性,本文采用小波变换对电力系统的高频、瞬时脉冲、电压切痕扰动信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,通过与快速傅立叶变换FFT的结果进行比较,证实了该方法的准确性和优越性.     

基于形态图表示的三维物体识别算法

基于形态图表示的三维物体识别的基本思路是：首先建立待识别物体的模型库，找出模型集中所有模型物体的形态图和特征视图，并提取以它们的拓扑结构信息和几何信息；其次对物体真实图像作轮廓提取和0边界跟踪，得到二维图像的线架图，同时提取出它的拓扑结构信息和几何信息；最后将物体图像的拓扑结构信息和几何信息与模型库中模型物体的拓扑结构信息和几何信息匹配，从而达到识别的目的。文中提出了在生成线图链码时提取其拓扑结构信息和几何信息的方法，由拓扑结构信息和几何信息构造特征矩阵的方法，以及识别过程中特征矩阵的匹配算法。     

结合语义和多层特征融合的行人检测

遮挡及背景中相似物干扰是行人检测准确率较低的主要原因. 针对该问题, 提出一种结合语义和多层特征融合(Combining semantics with multi-level feature fusion, CSMFF)的行人检测算法. 首先, 融合多个卷积层特征, 并在融合层上添加语义分割, 得到的语义特征与相应的卷积层连接作为行人位置的先验信息, 增强行人和背景的辨别性. 然后, 在初步回归的基础上构建行人二次检测模块(Pedestrian secondary detection module, PSDM), 进一步排除误检物体. 实验结果表明, 所提算法在数据集Caltech和CityPersons上漏检率(Miss rate, MR)为7.06 %和11.2 %. 该算法对被遮挡的行人具有强鲁棒性, 同时可方便地嵌入到其他检测框架.     

引入通道注意力和残差学习的目标检测器

现有目标检测器特征金字塔无法充分利用不同尺度特征图的特征信息,不适用于低分辨率图像的目标和小目标的检测.针对此问题,文中提出引入通道注意力机制和残差学习块的目标检测器.首先引入通道全局注意力机制,通过网络学习特征图中不同通道特征的权重,增强有效的全局特征信息.然后采用轻量级的残差块,突出特征的微小变化,提高低分辨率图像中小目标的检测性能.最后在用于预测的浅层特征图中融合深层特征,提高小目标的检测精度.在标准测试数据集上的实验表明,文中目标检测器适用于低分辨率图像,对小目标的检测效果较优.     

基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法

目标跟踪无法有效判断目标何时被遮挡以及同时配合模板更新.针对这一问题,文中提出基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法.首先,将目标区域分成4个子块,结合目标整体,利用遮挡具有从局部开始和方向性的特点,计算各分块间相关值的比值,判断目标是否遮挡及遮挡部位.再根据目标是否遮挡,采用不同的更新方式.最后,根据未被遮挡的各个分块位置信息确定最终目标的位置.在数据集上的实验表明,文中算法可以有效判定目标是否存在遮挡,并提升遮挡情况下的跟踪效果.     

特征融合自适应目标跟踪

经典视觉单目标跟踪方法通常以单特征描述被跟踪的目标。但在实际场景中,目 标因受外界因素如光照或自身变化如形变的影响而发生变化。为了更好地描述目标,首先引入 HOG 特征和 CN 特征,利用传统的特征提取方法,训练得到各自的相关滤波器;然后与各自特 征相关滤波得到各自的响应图;最后采用实际响应与期望响应的差值法求得各自响应图的权重, 将其与各响应图自适应融合得到目标的最终位置,并自适应更新各自的模型。实验选取公共数 据集 OTB2013 的 34 个彩色视频帧序列对不同算法进行定性和定量地分析和论证。相比效果最 好的 DSST 算法,平均中心误差减少了 7.8 像素,成功率提高了 1.2%,精度提高了 2.3%。实验 结果表明该算法具有较好的跟踪鲁棒性和准确性。     

基于分数阶微分的TV-L1光流模型的图像配准方法研究

图像的非刚性配准在计算机视觉和医学图像分析中有着重要的作用.TV-L1（全变分L1范数、Total variation-L1）光流模型是解决非刚性配准问题的有效方法,但TV-L1光流模型的正则项是一阶导数,会导致纹理特征等具有弱导数性质的信息模糊.针对该问题,将G-L（Grünwald-Letnikov）分数阶引入TV-L1光流模型,提出基于G-L分数阶微分的TV-L1光流模型,并应用原始-对偶算法求解该模型.新的模型用G-L分数阶微分代替正则项中的一阶导数,由于分数阶微分比整数阶微分具有更好的细节描述能力,并能有效地、非线性地保留具有弱导数性质的纹理特征,从而提高图像的配准精度.另外,通过实验给出了配准精度与G-L分数阶模板参数之间的关系,从而为模板最佳参数的选取提供了依据.尽管不同类型的图像其最佳参数是不同的,但是其最佳配准阶次一般在1 ~2之间.理论分析和实验结果均表明,提出的新模型能够有效地提高图像配准的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的医学图像配准,该模型是TV-L1光流模型的重要延伸和推广.     

一种基于加权直方图的动态背景建模

场景中的光照变化及树叶和水面等的不规则运动是建立动态场景背景模型的主要困难。针对该问题,提出一种基于加权直方图的动态背景建模方法。算法首先提出融合图像序列局部空间相关性的加权直方图,并以此作为特征描述动态背景。针对该特征进一步提出一种简洁的特征聚类准则,该准则通过对亮度直方图和色度直方图区分计算聚类特征。在多个标准测试视频上进行试验,并与混合高斯模型( MOG)、标准码本模型( SCBM)、HSV码本模型( HSVCBM)和加权直方图模型( WHM)算法进行比较。实验结果表明,本文算法对场景中的动态变化具有较强的适应性。