基于多颜色空间信息融合的视频车辆检测方法

利用图像颜色空间各分量的相对独立性和互补性,通过理论分析和实验,提出了有选择地将RGB、YCbCr和HSI3个颜色空间9个分量的检测结果进行融合的方法,提高了车辆视频检测的准确性。该法在S和I分量较大时依据H分量的值选择不同3个分量的检测结果进行有差别融合,而S和I分量较小时再选择另外3个分量的检测结果融合。实验证明,同只利用亮度分量的检测结果相比,检测到的车辆更加充实,空洞大幅度减少,很大程度提高了依赖于该结果的交通信息数据的精确性。     

基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究

本文是基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究。利用皮肤的纹理特征和颜色模型相结合,优化了一般的基于颜色模型的肤色识别系统的检测效果。仿真实验证明,该系统具有较好的肤色检测效果。     

利用YUV颜色空间和纹理特性消除车辆阴影

车辆视频检测中的阴影消除通常可利用图像的颜色特性或纹理特性来进行。如果只用其中一种方法,效果不是很理想。提出了同时利用YUV颜色空间的Y、U、V三个分量和图像纹理特性进行阴影消除的方法。首先利用Y UV颜色空间中的YUV分量用亮度比及颜色不变性的方法消除运动区域中的阴影;然后再利用图像的纹理特性对图像进行阴影消除;最后对两种方法的检测结果进行融合,达到了更好的消除效果。     

基于HOG和颜色特征的行人检测

基于梯度方向直方图(HOG)特征的行人检测是目前检测精度较高的主流方法。针对基于梯度直方图特征的行人检测存在检测精度还有待提高、向量维数大的问题,提出使用梯度直方图统计特征加颜色频率和肤色特征描述行人,选取一些分类能力较强的block作为最后的特征,使用线性SVM分类。在INRIA库上的实验证明,该方法能有效地提高检测精度。     

Android恶意软件静态检测模型

为解决Android恶意应用泛滥的问题,提出一种Android恶意应用静态检测模型。模型选取AndroidManifest.xml文件中3个标签项属性值作为特征属性,采用信息增益(IG)算法对特征属性进行优化选择,根据优化结果生成对应特征向量集合。最后,应用知识分析Waikato环境(WEKA)的4种机器学习分类算法对特征向量集合进行检测和分类。实验结果表明,本文提出的静态检测模型具有较好的检测分类效果。     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取

通过特征选择的方法解决皮肤检测过程中颜色空间的选取问题,针对现有基于互信息的特征选择方法的不足,提出了改进方法：1）使用互信息缩小特征选择范围,然后选择使分类效果最佳的特征子集;2）尝试多种可能的特征子集初始化方案,然后选择其中最优的方案.实验结果和对比分析表明,使用改进后的特征选择方法得到的混合颜色空间,其皮肤检测效果优于传统颜色空间和已有混合颜色空间.     

基于视觉及多特征的前方车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、噪声等环境因素影响大,漏检和误检率高,难以同时满足鲁棒性及实时性的问题,提出了一种完整的前方车辆检测算法.该算法在改进的Hough变换提取车道线的基础上,首先对图像进行自适应二值化处理,通过腐蚀、膨胀法滤除干扰点;使用简洁有效的方法进行阴影线的合并及ROI区域的提取;算法利用目标区域内的信息熵、车尾对称性特征对感兴趣区域(region of interest,ROI)进行筛选和判别,降低了算法的漏检和误检率;使用改进的Robinson方向检测算子提取车辆边界,取得了较好的效果.结果表明:在处理分辨率为640×480的视频时,检测正确率89%,运算速度平均为17.6帧/s.     

基于颜色特征的火焰检测新算法

针对当前计算机视觉火焰检测算法无法实现高准确率和低误报率的问题,提出了一种基于颜色模型的候选火焰图像元素分类算法。该算法首先对RGB模型各通道求均值获得新的图像样本,再利用YCbCr颜色空间建立火焰图像元素分类模型,通过设计YCbCr颜色模型新规则来减少由于图像亮度发生变化而产生的干扰,火焰像素检测率得到显著提高,能够较为准确地识别火焰,有较高的实用价值。     

双目立体视觉测距系统目标车辆检测算法研究

研究以高速公路为背景的双目立体视觉测距系统中目标车辆检测算法.提出一种基于统计理论的方法对图像进行二值化处理,根据图像的边缘特征,运用Sobel算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息.边缘提取后利用Hough变换检测车道边缘并确定日标车辆所在路面区域范围,在该范围内通过检测车辆底部的阴影确定车辆的位置.试验结果表明,该...     

Interframe target regression network for vehicle detection in UAV video

UAV video has many advantages of flexible view,continuous view and wide monitoring scope,and at the same time,there are many problems,such as crowded targets,strong motion noises and so on,which make target detection difficult.To solve these problems,this paper proposes a video vehicle detection algorithm based on the interframe target regression network.According to the characteristics of crowded vehicles in UAV video,soft non maximum suppression is proposed as the detecting-box merging strategy of FCOS,and thus a single-frame vehicle detector is constructed.In order to deal with the problem that the single-frame detector can be easily disturbed by motion noise when it is directly applied to video detection,thus resulting in the change of the confidence level for the same target,an interframe target regression network is designed.The target features of adjacent multiple frames are fused by using interframe movement continuity,and the fused features are matched with the target features of the current frame to output the prediction results.Finally,the detection performance is improved by correcting prediction results through single-frame detection results.Compared with FCOS and FGFA,the average precision of the proposed algorithm is improved by 2% and 5% respectively,reaching 47.42%.Experimental results show that it is better than the existing FCOS and FGFA,and has better robustness and generalization.     

特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法

基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测. 为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征. 为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修. 在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明：所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法.     

基于色彩特征的CAMSHIFT视频图像汽车流量检测

针对视频图像中目标车辆尾灯及背景色彩在HSV空间分布上的特点,提出了把车辆尾灯作为跟踪目标,恰当选取色彩特征参数,采用CAMSHIFT目标跟踪算法对汽车流量进行检测的技术方案.研究了基于HSV色彩空间的CAMSHIFT目标跟踪算法在视频图像汽车流量检测中的实现,并用实际拍摄的交通视频图像对该检测算法进行了验证.实验结果表明,本文算法具有较高的准确度,能够有效跟踪以各种速度行驶的车辆,可以较好地应用在汽车流量检测领域中.     

低照度下运动车辆的检测方法

针对一般车辆检测系统在夜间等低照度情况下检测能力急剧下降的问题,提出一种低照度下有效的基于Adaboost算法的检测方法.该方法通过提取训练样本的梯度方向直方图（HOG）特征,训练一个可用于分类的二类分类器,并采用Gamma校正法对当前帧作图像亮度处理,来降低低照度对特征提取的影响;再通过载入分类器在校正后的当前帧内作多尺度检测,最后用矩形框标识出检测出来的目标,统计车辆数目.实验表明,该方法对交通路口的车辆有较好的实时检测效果,在夜间、雾天及其他能见度低的天气等低照度状况下,也能保持较高的检测率.     

Adaptive key SURF feature extraction and application in unmanned vehicle dynamic object recognition

A new method based on adaptive Hessian matrix threshold of finding key SRUF( speeded up robust features) features is proposed and is applied to an unmanned vehicle for its dynamic object recognition and guided navigation. First,the object recognition algorithm based on SURF feature matching for unmanned vehicle guided navigation is introduced. Then,the standard local invariant feature extraction algorithm SRUF is analyzed,the Hessian Metrix is especially discussed,and a method of adaptive Hessian threshold is proposed which is based on correct matching point pairs threshold feedback under a close loop frame. At last,different dynamic object recognition experiments under different weather light conditions are discussed. The experimental result shows that the key SURF feature abstract algorithm and the dynamic object recognition method can be used for unmanned vehicle systems.     

优化EfficientDet深度学习的车辆检测

针对深度学习EfficientDet模型的车辆检测性能进行分析,基于训练过程中容易陷入局部最优进行优化改进,构建分阶段自适应的训练模型,利用该训练模型对短距离和远距离车辆进行检测,并将检测结果与基于Cascade R?CNN和CenterNet方法进行比较,从计算复杂度、耗时及检测精度三方面分析显示本文方法优于其他两种...     

分形噪声中的雷达目标检测方法

将高阶分形特征用于雷达信号的分析,提取出用于区分目标和杂波的新分形特征－缝隙特性,分析了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波与目标回波的缝隙特征曲线,并结合模糊数学的有关理论进行了海杂波背景下的目标检测。仿真结果表明：利用缝隙特征进行了雷达目标的检测,可以取得较分维值检测更高的准确率。     

基于肤色模型与人脸特征的多姿态人脸检测

传统AdaBoost人脸检测算法使用正面人脸训练分类器,不能检测有任意偏转角度的多姿态人脸。本研究利用各种多姿态人脸中人眼结构变化比较小的性质,使用人眼训练AdaBoost算法的分类器,设计出一种快速的复杂场景下的多人多姿态人脸检测算法。先将图像映射到一种色彩空间,运用皮肤颜色分布特性检测皮肤区域;再运用AdaBoost算法从肤色区域检测出人眼区域;最后根据人眼在人脸中的位置计算出人脸的位置。实验结果表明:该算法对多姿态人脸有很好的检测效果。     

疫苗算法及其在车辆故障检测中的应用

根据免疫学原理提出了一种适合于故障诊断的算法--疫苗算法.当出现未知抗原时提取系统内记忆的此类抗原特征并对其进行分析，再将此人工抗原输入到系统中刺激系统并产生相应的抗体，当此抗原再次出现时作出免疫应答.论述了抗体和抗原结构的数学模型以及抗体数据的产生机理.运用此算法开发了具有边检测边学习功能的检测系统，能够充分捕捉反映被测车辆状态的信号特征.将此算法应用于汽车驱动桥的故障检测中，准确率达到95％.工程应用表明，此算法在小样本获取、连续学习、数据压缩等方面具有明显的优越性和有效性.     

基于相位一致模型的边缘检测

边缘检测在图像处理和理解中占有重要地位,传统的边缘检测是基于梯度算子,而相位一致方法是基于傅里叶变换理论的一种图像特征检测方法.其原理是指图像特征总发生在相位的最大叠合处.通过计算局部能量,来度量其图像各个位置的相位一致值.利用log Gabor滤波器组实现相位一致模型.为了检验相位一致模型在边缘检测中的有效性,利用该方法对工业图像和遥感图像进行边缘检测实验,并将该方法与canny算子和sobel算子进行对比分析.结果表明相位一致方法可以有效地提取边缘特征.