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1.
曹凯悦  阮秋琦 《信号处理》2018,34(4):494-502
多摄像头间的目标追踪,即利用多摄像头协作完成对目标的监控追踪过程,是大规模智能监控系统中的重要研究方向。针对多摄像头追踪系统对多摄像头协同的实时高效性的需求,本文提出了一种利用多Agent代理多摄像头的分布式计算技术,单Agent层面分析其BDI模型,状态转移模型,多Agent层面分析其在目标追踪过程中完整的通信过程,以及多个摄像头的最佳状态选择。通过开源JADE框架,对基于多Agent的多摄像头追踪系统进行系统搭建,系统实现了多摄像头协同下对目标的持续追踪,实验证实了本文的多Agent系统可有效的实现多摄像头的协同,将通信延迟时间缩小到最短,以便及时更新每个摄像头的状态,从而大大提高了目标追踪的准确率,以及计算资源的利用率,达到对目标进行持续追踪的目的。   相似文献   
2.
针对计算机与信息类专业大类招生及人才培养的教学客观需求,围绕面向计算机与信息大类招生培养的知识结构进行探讨。根据ACM、IEEE和我国教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会发布的计算机专业规范,分析计算机与信息类专业大类培养的计算机学科知识结构,为计算机与信息类专业大类课程体系建设及创新型特色高素质人才培养提供科学依据。  相似文献   
3.
现有编解码系统所产生的固有延迟比较大,例如对于标清视频,系统延迟要大于260ms,因此难以用于对延迟有严格要求的系统中。为此,研究了一种新的低延迟帧内编解码结构,在该结构中,将输入的视频划分成若干个条带,在采集端以条带为单位进行采集,以有效降低采集延迟;同时,给出了以条带为基本单位的I帧编码方法,对每一编码条带下采样,将其分成4个子图,以子图为单位进行预测,以提高预测的精度,进而降低编码延时。实验表明,新的编码结构在采集和编码过程中能有效降低帧内编码延迟,在保证恢复图像质量的同时,可以将延迟降低到150ms。  相似文献   
4.
Zernike不变矩具有对噪声不敏感,正交等特性,是表情的有效表征方法,高阶Zernike矩包含更多图像信息,对表情分类的作用更大.但是高阶矩的计算复杂度很大,很难达到快速表情识别的要求.本文利用小波变换对表情图像进行多尺度分析,从低频子图像中计算其Zernike矩作为判别特征进行表情识别.通过小波变换,一方面可以对图像降维,降低计算复杂度;另一方面,小波变换的去噪性能使得识别效果更好.实验表明,基于多尺度分析Zernike矩特征的方法优于单独使用小波变换或Zernike矩特征方法的识别效果.  相似文献   
5.
仵冀颖  阮秋琦 《信号处理》2008,24(2):277-280
本文在泛函空间理论基础上提出了一种整体变分与小波阈值萎缩复合的图像去噪模型。复合模型在小空间规整化约束下实现整体变分优化去噪,保持图像边缘特征减弱值阶跃现象;复合模型处理图像中不存在Gibbs现象且可应用于大噪声图像恢复缺失信息。DCT变换是一种表征图像纹理特征的变换域处理方式,本文最后将DCT变换引入复合模型,得到保持纹理特征的复合去噪模型。理论和实验证明了本文提出的模型在图像去噪中的有效性。  相似文献   
6.
基于最小二乘互相关算法的图像定位匹配研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种基于最小二乘互相关的图像定位匹配算法。该算法将图像互相关信息和最小二乘法结合实现图像定位匹配,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级,同时利用金字塔分层来提高定位匹配速度;通过本算法在印刷品质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性。1  相似文献   
7.
刘剑秋  阮秋琦 《信号处理》2003,19(Z1):203-206
在极低比特率视频编码算法中,对感兴趣区域(ROI)优先进行编码能够获得更好的重建图像质量.在本文中,我们讨论了一种基于彩色直方图的人脸跟踪技术,它能够在头肩像图像序列中简单有效的准确定位ROI区域(人脸区域),并且,本文还提出了一种被称为小波块集合划分(SPWB)的小波编码算法用来对视频序列进行帧内编码,编码试验的结果表明,在同样的压缩比下,SPWB编码器能够获得比H.26L帧内编码器更好的重建图像质量.  相似文献   
8.
信息高速公路与智能信息处理技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
论述了“信息高速公路”及信息处理技术的内涵和发展状况,认为“信息高速公路”和智能信息处理技术研究成为当今科技发展的热点,是步入信息社会的必然,在世界范围的实力竞争中,信息技术的发展水平是举足轻重的因素,及早制定我国的发展战略是众多专家的共识。  相似文献   
9.
基于非线性扩散滤波的边缘检测和图像测量   总被引:12,自引:6,他引:6  
提出了一种基于自适应非线性扩散方程滤波的边缘检测方法, 以提高图像测量的精度。首先对原始图像实施一种非线性扩散处理,即沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以锐化边缘, 而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像; 然后应用经典的微分算子来检测边缘。实验结果表明,相对于经典的边缘检测算子, 本算法得到了尖锐而平滑的单像素宽的图像边缘,较好地定位了边缘, 相对误差为0.03。当图像边缘模糊和存在附加噪声时, 测量结果将会受到很大影响。本方法较好地定位了边缘像素, 对于微小尺寸测量显示出它的优越性.  相似文献   
10.
在过去的十几年中,偏微分方程在图像增强中得到了越来越多的研究和应用。论文提出了一个带有局部耦合项的双向扩散框架。这个框架沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以锐化边缘;而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像。为了进一步控制扩散过程,使其逼近于一个稳定的过程,并消除数值“爆炸”和过冲,笔者在双向扩散方程中增加一个局部耦合项;而且为了保持图像特征,利用图像的方向导数局部地调整非线性扩散系数。实验结果显示,该文算法可以显著地提高被增强图像的视觉质量。  相似文献   
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