基于轻量级GAN的实时视频图像去模糊模型

由于手持拍摄设备抖动或目标运动等原因,使得视频图像资料产生运动模糊问题,降低了人类的感知质量.针对该问题从原来如何处理得到清晰图像,到现在如何高效快捷的获得清晰图像,提出了一种基于轻量级GAN(Generative Adversarial Network)的实时视频图像去模糊新模型.该模型通过定义PatchGAN作为判别网络,并在其基础上设置了全局图像和局部特征的双尺度判别器;生成网络以轻量级MobileNetV3为主干网并引入特征金字塔进行特征提取,以解决判别网络中特征信息利用率低以及生成网络推理效率慢的问题.该模型采用端到端的方式对视频图像进行快速高效去模糊.经过在GoPro和Kohler数据集上进行实验,结果表明该模型去模糊后的锐利图像具有较高的峰值信噪比和结构相似度,同时比其他模型的推理速度提高了1.7-127倍.     

基于自适应残差的运动图像去模糊

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法.在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块.其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状...     

飞行仿真环境中惯性测量单元建模

准确的惯性测量单元(IMU)模型对飞行仿真至关重要,模型的准确性直接影响仿真试验的可靠性.为了在飞行仿真试验中能够提供有效的角速度和线加速度数据,需要建立准确的惯性测量单元仿真模型.在推导陀螺和加速度计数学模型的基础上,提出了建立陀螺及加速度计的仿真模型方法.为提高模型准确性,考虑了IMU误差影响.通过模拟AD公司的M...     

视频监控系统和动力、环境监控系统的融合与应用

目前，视频监控系统应用越来越广泛，但大多数视频监控系统只是对现场视频图像进行采集和处理，而较少或没有对现场重要的动力设备、环境参数等进行采集、处理以及同视频的联动处理。本文针对视频监控系统与动力、环境监控系统的融合进行分析和阐述，探讨安防视频监控系统与动力、环境监控系统的融合、应用和发展。[编者按]     

采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法

目的 图像的梯度分布被广泛应用在自然图像去模糊中,但研究结果显示先前的梯度参数估计方法不能很好地适应图像局部纹理变化。为此根据图像分块平稳的特点提出一种采用局部自适应梯度稀疏模型的图像去模糊模型。方法 该模型采用广义高斯分布（GGD）来描述图像不同区域的梯度分布,在最大后验概率框架下建立自适应梯度稀疏模型,然后采用变量分裂交替优化算法来求解模型中的最小化问题。在GGD参数估计中,先对模糊图像进行预处理,并将预处理后的图像分成纹理区和平滑区,仅对纹理区采用全局收敛算法进行GGD参数估计,而对平滑区设置固定参数值。结果 本文算法与近年来常用的去模糊去噪算法在不同类型的自然图像上进行了对比。实验结果表明,本文的参数估计法能精确地表达图像局部纹理变化,当在低噪声（加1%噪声）,分别加入模糊核1和2的条件下,经本文算法去除模糊和噪声后的图像相较对比算法能分别提高信噪比值0.042.96 dB和0.143.19 dB;在高噪声（加4%噪声）不同模糊核下,能分别提高0.194.50 dB和0.203.63 dB,同时本文算法相比2017年Pan等人提出的算法（加2%噪声）能提升0.150.36 dB。此外,本文算法在主观视觉上能获得更清晰的纹理和边缘结构信息。结论 本文算法在主客观评价上都表现出了良好的去模糊性能,可应用在自然图像和低照明图像等的去模糊领域。     

高速铁路视频监控系统设计浅析

中国的高速铁路正高速发展,给安防监控设备供应商及相关系统集成商带来更多的发展机会。作为高速铁路“四电”（通信、信号、电力、电气化）系统集成和信息系统的组成部分,视频监控系统为高铁的通信指挥调度、安全防灾管理等发挥着不耶蕊见的作用。本文主要对章撇路视频监控系统做分析介绍。     

基于SCTP的嵌入式远程视频自适应传输系统

一种基于嵌入式Linux和S3C2410平台设计的远程视频自适应传输系统,该系统对视频的编码压缩和传输作了改进设计。通过对改进设计的模拟实验,证明了改进的设计能够在网络可用带宽不稳定的情况下保持视频接收端缓存数据的持续高占有率,有效地减少了视频播放的抖动。     

Internet视频传输中的自适应刷新方法

包丢失是影响Internet视频通信质量的一个重要问题，文中提出了一种自适应刷新方法，能及时准确地刷新受损的图像区域，并能根据视频序列的活动性和信道特性自适应地调节刷新比率，从而有效提高视频传输的抗包丢失能力，模拟实验表明该方法与非自适应方法如随机刷新相比，信噪比（PSNR）有明显提高（2dB左右），同时计算复杂度较低，有利于实时实现。     

一种新的高速铁路桥梁动挠度测试方法

动挠度测试是高速铁路桥梁荷载试验的一项重要检测内容。采用QY型倾角仪、小波分析和正交多项式函数组,成功地实现了高速铁路梁桥的动挠度测试。分析了QY倾角仪的动力特征,指出了此传感器在准确感应到梁体纵向倾斜的同时也能感应到梁体的纵向振动加速度。对QY倾角仪输出信号进行小波提升分解,提取出有用的纵向倾斜信号,然后再基于正交函数组计算出动挠度曲线。采用本方法与拉线式位移计在高速铁路桥梁上进行动挠度测试对比试验,试验结果表明本方法的测试结果与拉线式位移计的测试结果的误差非常小,可达到毫米级的精度,可用于高速铁路梁桥的动挠度测试。相比其他方法,本方法具有安装方便、可以测试任何条件下的桥梁的动挠度等优点。     

高铁沿线GSM-R电磁环境实时检测系统

为了适应高速铁路工程测试的实际需要, 提出了高铁沿线GSM-R电磁环境实时检测系统的设计方案. 该系统使用ESPI、GPS等仪器, 通过控制技术实现了对GSM-R电磁环境数据实时、连续地采集, 并对测试数据进行筛选处理, 最终实现了对被测路段GSM-R电磁环境数据的曲线显示及质量评价.     

南大傲拓NA400系列PLC在高铁防灾安全监控系统中的应用

最近几年,中国高速铁路飞速发展,高速铁路的安全运行保障已经越来越受重视,本文以实际项目为依托,介绍了南大傲拓NA400系列PLC在高铁防灾安全监控系统的解决方案.     

面向水环境监测的无线传感器网络数据视频基站设计

基于无线传感器网络的水环境监测系统包括数据监测节点、数据视频基站、远程监测中心等三部分,可对水温、pH值、浊度、电导率、溶解氧等水环境参数和重点区域的视频信息进行感知、采集、处理和传输,进而实现对水库、湿地、湖泊、江河、海洋等大范围水域的监测。数据视频基站在监测网络中充当数据监测节点和CDMA网络之间的网关,是整个系统的通信枢纽。本文研究了一种基于ARM-DSP双处理器架构的数据视频基站,并阐述了其硬件系统和软件系统设计。该基站采用ZigBee和CDMA无线传输技术,实现了基站与传感器网络、基站与远程监测中心的双向高效通信,满足了水环境远程实时监测系统的要求,在工业控制、智能家居、医疗监护、智能交通等领域亦具有广阔的应用前景。     

多相机与IMU融合的室外机器人定位方法研究

提高SLAM(simultaneous localization and mapping)算法的精度和鲁棒性是解决室外移动机器人自主定位问题的关键.针对单目相机在室外复杂环境下易受到遮挡、相机移动过快、图像模糊以及机器人纯旋转下算法精度和鲁棒性下降、低精度IMU(inertial measurement unit)的累...     

一种嵌入视频流的丢包自测量方法

现有的丢包主动测量方法是通过探测流的丢包信息去推测网络的丢包特性,进而推测特定应用流的丢包,测量结果不能准确获知某一给定应用流的丢包情况.由于丢包通常属于短时间、小概率事件,要更加准确地测量丢包就意味着需延长测量时间,或者提高探测流的发送速率以及时发现丢包,这将不可避免地增加网络的额外负载.分析了不同类型帧损伤的影响,并以MPEG-4,H264 视频为研究对象,通过对其码流结构特点及RTP 封装策略的分析,提出一种将测量信息嵌入到视频用户数据域(User_Data)的丢包测量方法PLBU(packet loss measurement based on User_Data).该方法利用视频码流信息完成对丢包的探测,不影响视频的正常播放,不需要注入新的探测流,极大地降低了因测量而引入的额外负载.NIST Net 及Planetlab 等实验结果表明,该算法不仅丢包测量准确性高,且可提供丢包所属视频帧类型等信息,如视频中I,P,B 帧的数据包丢失的情况.借助该测量方法,服务提供商可评测网络视频流丢包,并分析视频体验质量(QoE)变化情况,且不受视频流在网络传输中的优先级影响.     

网络环境伺服系统位置自适应控制器设计

基于Ethemet／IP网络和SERCOS网络,采用罗克韦尔自动化的伺服驱动系统和ControlLogix系统框架构建网络环境下的伺服控制系统。针对伺服系统位置控制的技术要求,对伺服系统建模分析;使用罗克韦尔自动化的运动控制器研究设计出提高控制精度的位置自适应PI控制器。实验结果表明,此控制器解决了常规PI控制器各个参数在系统运行过程中的矛盾问题,提高了机械系统的定位精度。该方案简单可靠,且易于工程实现,可以在相关的运动控制领域中推广应用。     

随机逼近自适应滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用

对于测量噪声方差未知的捷联惯导系统(SINS),采用常规Kalman滤波进行初始对准会造成较大状态估计误差,甚至使滤波器发散。为了解决系统测量噪声方差未知或不确切知道时SINS的误差估计问题,提出一种基于随机逼近的自适应滤波方法。该方法将Robbins-Monro算法与Kalman滤波相结合,通过简化求逆运算,解决了系统观测噪声特性未知情况下SINS的误差估计问题,并提高了算法的数值稳定性。仿真结果表明,该方法能在系统测量噪声方差未知情况下有效实现SINS初始对准。     

基于磁转速信号的自适应增益采集系统设计

针对线圈式磁传感器随测量转速变化所产生的电动势信号幅值线性变化,为实现此类幅值与周期动态变化信号的无失真采集,设计了一种增益随输入信号幅值水平改变的自适应增益采集系统。本系统以现场可编程门阵列(FPGA)为控制核心,对输入信号幅值进行分析,根据幅值分析结果控制电路增益在-20dB~80dB范围内自适应改变,并记录系统当前时刻增益,根据当前增益还原得到输入信号,将增益信号和还原信号同步存储。采集信号经自适应增益后输出信号幅值控制在设定范围内,利于对动态信号中不同幅值区间信号变化细节直接观察。通过幅值在20μV~10V范围内转速信号输入测试,系统自适应增益后信号幅值控制在了0.1V~4V范围内,实现了对动态转速信号的无失真采集,验证了本自适应增益采集电路的性能,在高动态幅值信号采集领域,具有良好的应用前景。     

基于神经网络的用户视频评分自动获取方法

在未来的智能电视系统中,真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能自动、准确地获得用户兴趣、爱好并做出推荐的系统。研究无评分动作约束下的用户评分(揭示了他们的兴趣和爱好)自动获取技术是真正的智能推荐必须解决的一个关键问题。给出了一种基于神经网络的用户视频隐性评分自动获取方法。基于用户视频观看行为与评分样本的实验结果表明,该方法可以有效地获取用户的隐性评分信息。