一种视频序列图像中区域匹配方法

提出一种非常有效的区域匹配算法，能够通过在相邻视频帧中分割出自然形状的区域后，进行相关匹配。在静止背景或背景变化较小条件下，实现目标与背景的分离。分割采用分水岭算法和利用时、空域信息的小区域合并技术，最后利用经改进的颜色直方图分析法匹配区域。实验结果表明，尽管区域对象会发生一定形变，依旧能获得较理想的效果。该方法可用于视频序列中对目标的检测与跟踪。     

基于自适应多特征表观模型的目标压缩跟踪

针对压缩跟踪算法中表观模型的视觉表达特征单一、统计模型缺乏柔性的问题,提出一种自适应的多特征表观建模方法.该方法引入了对梯度、边缘等图像细节描述能力更强的Surf特征,并通过构建两级观测矩阵解决多维特征的观测问题,与亮度特征进行融合,使视觉表达更加丰富、全面;通过计算正负样本特征所服从的概率分布曲线的Hellinger距离,分析特征对目标和背景的区分能力,自适应地调整统计模型中各特征之间的权重,使统计模型能更好地利用对目标跟踪有益的信息,根据目标和背景的变化及时进行更新.实验结果表明:该自适应多特征表观模型能更加准确地描述实际场景中目标和背景的复杂变化,在保持高效率的同时,极大地提高了跟踪算法的鲁棒性和准确性.     

基于多特征融合的变尺度目标跟踪方法

给出一种基于多特征融合的核相关滤波器变尺度估计方法,以求解决视觉跟踪目标尺度变化问题。先提取目标所在区域的方向梯度直方图、颜色名和均匀局部二值模式,将此三种特征进行融合,构造训练样本,对目标外观建模;再求解线性岭回归函数,获得位置和尺度核相关滤波模板,对待检测帧的候选区域进行相似性度量,确定跟踪目标位置及尺度;实时更新位置模型和尺度模型的学习因子。实验结果表明,所给方法在不同挑战因素下,满足精确跟踪的要求,且在目标尺度变化、遮挡等复杂场景下,有较强鲁棒性。     

最优小波尺度空间的图像边缘检测方法

根据图像和检测算子的特性,以相关性为准则,使用遗传算法对图像小波变换的尺度进行选择,从而构成一种自适应的高斯小波尺度空间.融合该空间下不同尺度检测的图像边缘,使得整幅图像的边缘细节丰富清晰,具有更好的抗噪性能.对测试图像使用Canny算法、单尺度、二进尺度和自适应尺度小波进行边缘检测,验证了该算法在去除噪声和准确定位方...     

变电站场景下运动目标的检测和跟踪方法

在遮挡物较多的变电站场景下, 传统的目标跟踪算法容易出现人员跟丢、身份变换、目标被遮挡无法识别等情况, 无法做到对目标的准确实时跟踪。针对此问题, 提出了融合度量学习与卡尔曼滤波的变电站运动目标跟踪方法。首先, 采用融合多尺度特征的YOLOv3算法检测目标, 利用带权值的匈牙利算法匹配目标的历史运动轨迹; 然后, 通过卡尔曼滤波进行轨迹预测, 并应用度量学习匹配预测轨迹与历史运动轨迹, 结合目标外观特征信息, 以实现变电站内运动目标的跟踪; 最后, 以变电站场景下的人员为例进行实验, 结果表明, 人员跟踪准确率高, 且能满足变电站应用场景下的鲁棒性和实时性要求。     

基于彩色形态学的图像边缘检测算法

基于对彩色图像形态学的研究,提出了一种面向HSI颜色空间的多结构元多尺度的彩色形态学图像边缘检测算法。首先借助彩色形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算给出彩色多结构交替顺序滤波算子的相关定义,同时利用交替顺序滤波器（ASF）的优势得到一种混合滤波器（HF）对图像进行滤波;其次引入一种全方位形态结构元再结合多尺度结构元的思想对图像不同方向的边缘进行提取;最后再使用信息熵对各方向的边缘进行融合得到图像整体边缘信息。实验表明,所提出的算法不仅具有良好的抗噪性,而且能够保留更多的图像细节信息。     

一种基于多特征融合的视频目标跟踪方法

针对复杂场景下多特征跟踪算法适应性不强的问题,提出一种多特征有效融合和更新的目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波框架下采用加权融合的方式对目标进行多特征观测和相似性度量,通过分析粒子的空间集中度和权值分布建立一种有效的融合系数计算方法,使融合结果更加准确可靠.然后选取可信度高的特征检测遮挡,并动态调整目标模型的更新速度,以降低算法受目标变化和部分遮挡的影响.实验证明该方法对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性,并适用于目标被遮挡时的跟踪.     

基于改进YOLOv4-Tiny的矿井电机车多目标实时检测

为解决煤矿巷道环境恶劣以及人工疲劳驾驶电机车导致煤矿井下有轨电机车事故频发的问题,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny算法的YOLOv4-Tiny-4S矿井电机车多目标实时检测方法。首先,为了提高网络模型对于小目标的检测能力,将传统YOLOv4-Tiny的两尺度预测增加至四尺度预测,并且在网络模型的颈部引入空间金字塔池化（SPP）模块,以丰富特征融合信息,增大网络模型的感受野;其次,以煤矿巷道中的行人、电机车、信号灯以及碎石作为检测目标,创建矿井电机车多目标检测数据集,并分别采用K-means和K-means++聚类分析算法对数据集重新聚类,通过对比分析验证了K-means++算法具有更好的聚类效果;最后,通过对传统YOLOv4-Tiny算法的消融实验,进一步直观了不同改进措施对网络模型检测性能的影响,并在电机车运行的煤矿巷道场景中,对比分析了YOLOv4-Tiny-4S算法与其他几种算法的检测性能。实验结果表明：YOLOv4-Tiny-4S算法能够准确检测并识别出图像中的各类目标,其平均检测精度（mAP）为95.35%,对小目标“碎石”的平均检测精度（AP）为86.69%,相比传统YOLOv4-Tiny算法分别提高了12.38和41.66个百分点;改进后算法的平均检测速度达58.7帧/秒（FPS）,模型内存仅为26.3Mb,YOLOv4-Tiny-4S算法的检测性能优于其他算法。本文提出的基于YOLOv4-Tiny-4S矿井电机车多目标实时检测方法可为实现矿井电机车的无人驾驶提供技术支撑。     

基于特征点匹配的图像拼接方法

在对现有图像拼接方法进行研究的基础上,提出一种基于特征点匹配的图像拼接方法。采用对图像质量与光照等因素具有较强鲁棒性以及丰富匹配信息的尺度不变特征变换匹配算法对特征点进行提取和匹配,使用随机抽样一致性去粗算法求得两幅图像间的H矩阵初值,并运用迭代精炼算法求出H矩阵的精确值,利用摄像头预先拍摄好的固定角度的图像来得到转换角度的H矩阵,从而将均具有角度差的两幅图像调整至垂直拍摄的平面,最后根据尺度不变特征变换匹配算法及投影算法将调整后的两幅图像拼接。实验表明,本方法简单易行,可降低具有角度差的两幅图像拼接后的边缘变形,从而改善拼接质量。     

基于动态多模式匹配的视频压缩感知三步重构

相较于奈奎斯特-香农定理所要求的采样数据量,压缩感知理论表明采用较少的测量值就可以实现高维信号的重构,因此压缩感知在视频信号传感中具有很大的潜力.现有的视频压缩感知重构算法是利用多假设预测来得到残差模型,大量文献采用基于最小均方误差的方法挑选多假设匹配块,由此对视频信号进行重构,然而没有考虑最大化重构视频的整体结构相似性,在图像重构的整体质量效果上存在较大改进空间,并且挑选匹配块的模式没有采用自适应的选择机制,挑选匹配块的方式较为单一.通过增加一定的复杂度,本文提出了一种基于动态多模式匹配的视频压缩感知三步重构算法,该算法主要包括三大步骤:第一步,对压缩感知的每一视频帧进行独立的重构;第二步,从参考帧中动态地挑选匹配块进行非关键帧的重构;第三步,基于整体结构相似性对重构帧进行最终挑选,完成多帧重构.实验结果表明,所提算法能够在重建端有效提高多假设过程的预测精度,与当前最优的视频重构算法相比,进一步提升了重构质量.     

用于机器人目标跟踪的压缩感知的改进算法

针时机器人进行目标跟踪时的跟踪算法,对压缩感知在视频目标跟踪中的应用进行了改进,通过对图像进行伽马变换,以平滑图像的明亮程度,使其能够更好适应复杂环境。研究结果表明,改进的算法有效地增加算法的鲁棒性和提高算法的效率。     

视频压缩感知采样率自适应的帧间片匹配重构

相比于香农采样需要大规模样本,压缩采样在视频信号的高能效表征方面具有独特优势.当关键帧采样率与非关键帧采样率不一致时,现有的帧间片匹配算法在多种联合采样率下呈现出不稳定的重建质量.为了充分利用帧间的相关性进行视频压缩感知重构,本文提出了一种采样率自适应的帧间片匹配重构算法,根据关键帧采样率与非关键帧采样率的相对变化执行...     

一种基于视频预测的红外行人目标跟踪方法

红外视频与普通彩色视频相比易受周围环境的影响,在红外行人跟踪中行人目标外观轮廓和灰度分布常有较大幅度变化,导致跟踪困难.为解决此问题,本文提出了一种VPSiamRPN（Video Prediction with Siamese Region Proposal Network）红外行人目标跟踪系统.在SiamRPN（Siamese Region Proposal Network）网络的基础上,针对目标形变、目标遮挡和背景杂波等严重影响红外跟踪效果的因素进行研究,设计将PredNet (Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised )网络的图像预测功能结合应用到SiamRPN网络上,以提高跟踪模板与被检测目标的相似度,增强目标跟踪中的模型匹配能力,从而提高对红外行人目标的跟踪能力.通过改变网络层数、预测所用的目标图像及图像帧数、网络的跟踪策略,对网络进行优化,设计了9组对比试验,在PTB-TIR数据集上,与SiamRPN网络客观定量对比,通过跟踪的成功率和重叠率在10种属性上对网络进行评估.实验结果表明:本文网络对红外目标的识别在热交叉、强度变化、遮挡和尺寸变化等多种属性上的跟踪成功率和重叠率均较SiamRPN网络有较大提高,显示出对红外行人跟踪的良好性能,在这一领域将有广阔的应用前景.     

多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪

针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法．首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹．实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪．     

Application of coal mine roof rating in Chinese coal mines

The coal mine roof rating(CMRR) is a measure of roof quality or structure competency for bedded roof types typically of underground coal mines. The CMRR has been used widely in the US, South Africa,Canada and Australia. In order to investigate the application of the CMRR system in Chinese coal mines,two coal mines in China located in Panjiang Coal Field in Guizhou Province were investigated. Field data were collected which is required to calculate the CMRR value based on underground exposure. The CMRR values of 11 locations in two coal mines were calculated. The investigations demonstrated that the chance of mine roof failure is very low if the CMRR value is more than 50, given adequate support is installed in mine. It was found that the CMRR guideline are useful to preliminarily investigate stability in Panjiang Coal Field mines.     

基于无线传感网络的煤矿井下瓦斯与温度监测系统

瓦斯和温度检测是煤矿安全生产中重要的工作,针对煤矿井下布线不方便的特点,提出了利用射频芯片的无线传感器网络来采集和传输瓦斯与温度信息的系统架构。系统由移动节点和固定节点组成。移动节点和固定节点、固定节点与固定节点之间采用无线技术传递信息。固定节点中的汇聚节点收集相应范围内的瓦斯与温度数据后通过载波方式将其传递给地面监控中心。实现了灵活组网、低开销、扩展性好和实时监测的功能,实施效果较好。     

Design of an enhanced visual odometry by building and matching compressive panoramic landmarks online

Efficient and precise localization is a prerequisite for the intelligent navigation of mobile robots. Traditional visual localization systems, such as visual odometry (VO) and simultaneous localization...     

联合多尺度与注意力机制的遥感图像目标检测

遥感图像存在背景复杂、目标尺度差异大且密集分布等不足,为提高现有算法的检测效果提出联合多尺度与注意力机制的遥感图像目标检测算法. 改进空洞空间金字塔池化模块,增大不同尺寸图像的感受野;提出注意力模块用于学习特征图通道信息和空间位置信息,提升算法对复杂背景下遥感图像目标区域的特征提取能力;引入加权双向特征金字塔网络结构与主干网结合来增进多层次特征的融合;使用基于距离的非极大值抑制方法进行后处理,改善检测框易重叠的问题. 在DIOR和NWPUVHR-10数据集上的实验结果表明：所提算法的平均精度均值mAP分别达到71.6%和91.6%,相比于主流的YOLOv5s算法分别提升了2.9%和1.5%. 所提算法对复杂遥感图像取得了更好的检测效果.