多摄像机在无重叠区域的目标匹配算法

基于颜色特征的目标匹配方法具有很好的区分性和直观性,但是特征本身受光线变化、背景复杂度等影响而对于目标识别准确率存在差异.针对这一现状,提出了一种新的基于时空局部特征和颜色特征的目标匹配方法.利用时空局部特征3-D LSK对待测视频中的运动目标进行行为识别,识别出具有相同行为目标.再结合目标的颜色特征,通过基于区域权重(Weighted Region Matching)的颜色匹配方法来识别出具有相同颜色的目标.对无重叠区域的多个测试视频进行的相关实验表明,该算法能够有效识别出普通场景下的不同目标,对于衣着颜色相近的不同目标也有很高的识别率.     

GPRS与GPS在汽车信息服务系统中的设计应用

本文分析了基于嵌入式处理器(Intel SitSang)的汽车信息服务系统。该系统由ARM9嵌入式处理器模块、GPRS模块、GPS模块、汽车安防信息采集和内部故障检测模块、LCD显示模块以及中心台等部分组成。重点介绍了GPRS模块和GPS模块的嵌入式开发．以及如何应用这两个模块实现短信息收发、定位信息的采集和电子地图显示、定位信息和汽车状态故障信息的传输、用户和控制中心台实时的交互、Internet的实时接入与通信等系统功能，实现了一种智能交通系统的可行方案。     

实时视频中的快速人脸检测方法

提出一种实时视频中的快速人脸检测方法。采用DirectShow获取和回放视频帧,进行前处理。对所得彩色图像进行肤色分割,通过肤色的统计特性得到人脸候选区域,将该区域设置为感兴趣区域。运用基于局部扫描的AdaBoost算法对每个感兴趣区域进行检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

早期食管癌诊断的多色彩空间定量分析方法

采用计算机图像处理的方法,在不同的颜色空间下,分析食管癌图像,采用多阈值方法定量计算分析,实现食管癌早期诊断的自动化辅助检测。实验结果表明,图像的定量分析对内镜色彩的描述更客观,与传统内窥镜方法相结合,能够更好地辅助早期食管癌的诊断。     

三项式产能方程在普光气田的应用

由于普光气田有些井存在启动压力梯度,而常规的二项式产能方程没有考虑启动压力,因此不能描述气井的真实渗流特征和分析气井产能.为此,对三项式产能方程进行了推导,用三项式代替二项式,建立了考虑启动压力梯度的拟稳态三项式产能方程,并对普光气田进行了产能预测.     

基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态识别

电气盘柜的状态由安装在盘柜上的指示灯的颜色和亮灭状态表征;文章提出了一种基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态智能识别方法;该方法首先对实时采集的盘柜图像进行预处理,得到二值化的边缘轮廓图像;再利用霍夫梯度法检测出二值化边缘轮廓图像中包含指示灯的圆,并通过RGB阈值筛选、连通域标记法和圆轮廓阈值筛选条件对无效圆进行剔除处理;然后根据这些圆圆心处图像的HSV特征值的V值判断指示灯的亮灭状态;最后根据圆边缘处图像的H、S、V值建立点亮状态的指示灯颜色判别模型,智能判断点亮指示灯的颜色类别(红、绿、黄);实验表明,该方法能较快速、准确地识别出处于点亮状态的指示灯及其颜色,准确度达到98%以上。     

多摄像机场景下的目标匹配比较研究

基于如颜色直方图(Color-histogram)等特征的目标匹配方法由于特征本身受光线变化、背景复杂度等因素影响而对于不同场景中目标的识别准确率存在差异.针对这一现状,选取了基于Color-histogram、SIFT和SURF特征的目标匹配方法分别应用于多摄像机场景下的目标匹配.然后,通过纵向比较同一种方法应用在不同视频集中所显示出的识别率和横向比较同一视频组中应用不同方法所得到的识别率来分析它们之间应用效果的差异性.由实验结果可知,该比较研究所得结论可以为此领域的后续研究提供一种关于特征选择的参考.     

VW550多路图像集成显示系统设计与实现

提出了一种VW550多路图像集成显示系统的硬件、软件设计方案,以及在基于DLP或者LCD的拼接大屏幕显示系统中的应用方法。本应用系统基于Altera公司的SoPC技术,采用大规模FPGA作为多路图像集成显示处理系统的控制核心。该处理系统由主控板卡、视频矩阵板卡、VGA矩阵板卡组成,详细介绍了多块板卡的组成结构与工作原理,并针对基于硬件描述语言设计实现的PCI适配协议进行了分析。系统硬件设计简洁、软件可扩展性好,实验部分给出了完整的硬件平台和拼接屏幕控制效果。     

基于移动端的手功能定量评估系统

我国脑卒中患者数量众多,脑卒中往往导致肢体功能障碍特别是手功能障碍,严重影响患者的正常生活。为了更加合理地康复治疗需要对患者的手功能进行评定。现有的手功能评估设备复杂、成本高昂,患者需要到指定的医院才能接受评估。提出了一种结合移动端软件和云端图像处理方法的手功能定量评估系统,利用手机微信小程序上传患者健手和患手的动作视频,经过服务器的自动处理计算进行定量评估。该系统使得患者在家即可经济、方便地获取客观、定量的手功能评估结果。     

基于多模态和图卷积的飞机部段形变预测方法

近年来，随着人工智能技术的发展，深度神经网络在智能制造中得到了广泛应用。本文将深度神经网络与飞机部段的形变预测相结合，提出了一种基于图卷积和多模态的飞机部段形变预测方法。在对飞机部段的形变分析中，对飞机部段的结构数据与工况数据两种模态的数据进行特征提取并在特征级和决策级进行融合。飞机结构数据为点云数据，具有非欧几里得数据的特性，在对飞机部段结构数据进行特征提取时，引入了基于图卷积的特征提取网络。基于ModelNet40和飞机部段的结构和工况数据构建了包含4种飞机部段的形变数据集，并在该数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法在各个部段中的平均预测均方误差为0.188，并在机头部段取得了最好的预测结果，可以有效的对飞机部段的形变状况进行预测。