改进的多光谱聚合通道行人检测

针对外部环境的多变性和复杂性导致的单一波段下行人检测准确率较低的问题,提出了一种改进的基于可见和红外双波段聚合通道特征的行人检测算法。分别提取可见图像与红外图像的聚合通道特征;通过改变像素对比规则,采用自适应的阈值进行比较,将得到的改进的中心对称的局部二值模式特征添加到特征通道中;针对多光谱聚合通道特征设计了不同滤波器组进行滤波;训练分类器,实现多光谱下行人检测。实验表明,改进的局部二值模式特征能更好地描述红外图像中行人的对称性,中间滤波层丰富了候选特征池,算法在多种场景均能有效检测出行人,提高了行人检测精度,与利用多光谱聚合积分通道的检测工作相比,平均漏检率有所降低。

     

基于改进的LBP人脸识别算法

针对基本LBP算子提取的特征不够完整,不能全面地表达出人脸局部特征的问题,提出了基于分块的完备局部二值模式(CLBP)人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,对每一分块的图像进行局部差异值和中心像素灰度值分析,用Su2CLBP(8,2)、Mu2CLBP(8,2)和CCLBP(8,2)算子分别提取每一分块的直方图统计特征。然后将所有分块的CLBP直方图序列连接起来,得到人脸图像的CLBP特征,将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别。最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,用最近邻准则进行分类。所提出的算法分别在ORL、FERET、YALE数据库中进行实验,分别取得了高达99.5%、92%、98.67%的识别率,与分块LBP算法相比识别率分别有2.5%、8%、2.67%的提高。实验结果表明,完备LBP提取的特征比较全面且具有较强的鉴别能力,在ORL、FERET、YALE人脸库中均能获得较好的识别率。     

Super-resolution video generation algorithm for surveillance applications

Video surveillance is one of the major applications where high-resolution (HR) images are crucial. Since the video camera has limited spatial and temporal resolution, there is a need for super resolution video generation algorithms. In this paper, we have presented a novel technique for activity detection in the surveillance video. To achieve this goal, we have proposed and investigated efficient algorithms for Video Object Plane (VOP) generation, shadow removal from VOP and super-resolved VOP generation, for activity detection from surveillance video. The proposed VOP generation algorithm is computationally efficient and works for both dynamic and static backgrounds. The novel shadow removal algorithm for the VOP is based on texture and its performance has been studied based on average shadow detection and discrimination rates. The proposed super-resolution video generation algorithm has been designed using edge models. The performance of this algorithm has been evaluated using a numerical analysis technique and is found to be better than bi-cubic and bi-linear interpolation techniques.     

RME:基于滑动窗口的实时人脸检测算法

研究了基于滑动窗口的视频实时人脸检测,提出了刚性运动估计(RME)算法.该算法以小尺度人脸瞬时刚性运动为假设,根据几何变换对窗口图像的运动进行描述,以光流代替运动矢量计算运动参数进而识别窗口图像的刚性、非刚性运动类型,通过排除非刚性窗口以提高人脸检测效率.对比实验与分析表明,该算法在准确率与时间效率方面具有优势.     

遥感图像中飞机的改进YOLOv3实时检测算法

针对遥感图像中的飞机目标, 本文提出一种遥感图像飞机的改进YOLOv3实时检测算法。首先, 针对单一的遥感图像飞机目标, 提出一种有49个卷积层的卷积神经网络。其次, 在提出的卷积神经网络上应用密集相连模块进行改进, 并提出使用最大池化加强密集连接模块间的特征传递。最后, 针对遥感图像中飞机多为小目标的现实, 提出将YOLOv3的3个尺度检测增加至4个并以密集相连融合不同尺度模块特征层的信息。在本文设计的遥感飞机测试集上进行训练和测试, 实验表明, 该算法的检测精度达到96.26%、召回率达到93.81%。     

基于FPGA的光纤传感解调数据处理系统

为解决目前光纤传感测试领域存在的组网测试采集量大的问题,设计并实现了一种基于FPGA的大数据量实时处理系统,详细介绍了系统的硬件构架和关键模块设计,重点描述了FPGA通过寻峰模块和交叉读写缓存模块实现大数据量的实时处理方法。在FPGA中加入寻峰模块,从大量光谱数据中选取有效数据,减少传输的数据量,并通过交叉读写缓存保证数据传输的连续性,将筛选后的有效数据发送至上位机。通过实验对该系统的实际应用性能进行验证,结果表明该系统能够有效满足基于光谱采集的多通道光纤传感解调数据处理要求。     

基于 FPGA 的电磁金属探伤系统及其微弱信号处理

本文介绍了一种基于FPGA的电磁金属探伤系统,该系统用于研究电磁无损检测技术在金属板损伤探测上的应用。在该电磁金属探伤系统中,传感系统提供的测量感应信号为强噪声背景下的微弱信号。为了提高信号的检测精度,本文采用信号调理电路结合FIR数字滤波的方法,将基于FPGA的电磁成像金属探伤系统中微弱的测量感应信号从噪声中提取出来,仿真实验证明,该方案能为后续信号处理环节提供一个低噪声背景下的较强的感应信号。     

多尺度加权LBP的人脸识别

针对传统局部二值模型(LBP)算子容易受到周围噪声点的干扰的缺点,提出了首先对图像进行Gauss滤波预处理,去除图像中的干扰噪声。针对传统LBP算子无法提取出非局部特征信息,提出一种新的基于多尺度加权的改进LBP(MWLBP)算子。MWLBP算子以不同大小的方型邻域为研究对象,将不同大小区域的LBP直方图进行加权求和。MWLBP比传统LBP算子提取的特征范围更大,在提取了局部特征的同时,保留了一定的非局部特征。相对于Gabor和其它特征提取方法,MWLBP算子在保留了多尺度特征的同时,能控制计算量大小。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明,Gauss滤波预处理确实能去除图像中的干扰噪声,提高识别准确率;MWLBP算子比传统的LBP算子、Gabor和其它特征提取方法减少了计算量,加快了分类器训练和人脸识别的速度,提高了准确率。     

NBS contact detection algorithm for bodies of similar size

Large-scale discrete element simulations, as well as a whole range of related problems, involve contact of a large number of separate bodies. In this context an efficient and robust contact detection algorithm is necessary. There has been a number of contact detection algorithms with total detection time (CPU time needed to detect all couples close to each other) proportional to Nln(N) (where N is the total number of separate bodies) reported in recent years. In this work a contact detection algorithm with total detection time proportional to N is reported. The algorithm is termed NBS, which stands for no binary search. In other words, the proposed algorithm involves no binary search at any stage. In addition the performance of the algorithm in terms of total detection time is not influenced by packing density, while memory requirements are insignificant. The only limitation of the algorithm is its applicability to the systems comprising bodies of similar size. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种改进的Snake眼睛边缘检测算法

提出了一种应用于彩色图像的改进的Snake眼睛边缘检测算法.该算法首先将输入图像从RGB空间转换到YCbCr和YCb'Cr'空间,依据肤色点在Cb'Cr'空间中的聚类性提取人脸候选区域;然后通过在人脸候选区域上生成眼睛图(EyeMap)提取眼睛候选区域并计算候选区域Cr2图像的距离势能力场.采用两段首尾相连的抛物线进行初始化并从外部对Cr2图像的距离势能力场进行活动轮廓模型(Snake)匹配,在匹配过程中不断进行修正使检测结果更接近真实边缘.实验结果证明,该算法能精确地检测出眼睛的边缘并节省匹配时间.     

RETRACTED: Implementation System of Human Eye Tracking Algorithm Based on FPGA

With the high-speed development of transportation industry, highway traffic safety has become a considerable problem. Meanwhile, with the development of embedded system and hardware chip, in recent years, human eye detection eye tracking and positioning technology have been more and more widely used in man-machine interaction, security access control and visual detection.
In this paper, the high parallelism of FPGA was utilized to realize an elliptical approximate real-time human eye tracking system, which was achieved by the series register structure and random sample consensus (RANSAC), thus improving the speed of image processing without using external memory. Because eye images acquired by the camera often generate a lot of noises due to uneven light and dark background, the preprocessing technologies such as color conversion, image filtering, histogram modification and image sharpening were adopted. In terms of feature extraction of images, the eye tracking algorithm in this paper adopted seven-section rectangular eye tracking characteristic method, which increased a section between the mouth and the nose on the basis of the traditional six-section method, so its recognition accuracy is much higher. It is convenient for the realization of hardware parallel system in FPGA. Finally, aiming at the accuracy and real-time performance of the design system, a more comprehensive simulation test was carried out.
The human eye tracking system was verified on DE2-115 multimedia development platform, and the performance of VGA (resolution: 640×480) images of 8-bit grayscale was tested. The results showed that the detection speed of this system was about 47 frames per second under the condition that the detection rate of human face (front face, no inclination) was 93%, which reached the real-time detection level. Additionally, the accuracy of eye tracking based on FPGA system was more than 95%, and it has achieved ideal results in real-time performance and robustness.     

融合Gabor特征二阶局部导数模式的人脸识别

二阶局部导数模式是一种基于一阶局部导数变化的方向性编码方式.相对于局部二值模式,二阶局部导数模式能够提取出图像的更多细节信息.本文提出了一种融合Gabor特征二阶局部导数模式的人脸识别方法,该方法首先利用Gabor滤波良好的空间位置与方向选择特性,采用四个频率六个方向的Gabor滤波器对图像进行滤波.其次,利用数据的类...     

基于FPGA的光电编码器信号的处理方法

细分与辨向是光电编码器这类长度、位置、位移检测仪器中对原始信号处理的一个必需环节。本文针对光电编码器信号的特点,介绍了一种在FPGA中基于VHDL语言的、采用RTL描述方式的细分与辨向电路的设计与实现,它对提高光电编码器分辨率与实现高精度、高稳定性的信号检测及位置伺服控制具有一定的现实意义。     

遗失目标的实时检测算法

针对视频安全监控问题,提出一种实时的遗失目标检测算法.首先,帧间差分用于获取像素级运动特性,并构造双重背景用于检测双重前景.而后,将像素级特性及双重前景综合以维持双重背景的更新.最后,通过累加证据图像来处理实际应用中的虚警和遮挡问题并证实遗失目标.在不同视频序列下的实验表明该算法能够有效地从嘈杂的场景中检测出遗失目标.此外,对于352x288的序列而言,该算法的运行速度达到约54帧/s,能够满足实时的监控任务需求.     

一种基于同质映射的视频图像中文本检测方法

提出了一种基于同质映射域的纹理特征的文本检测方法,并通过实验验证了该方法的性能.该方法与传统的文本检测方法的不同之处在于,首先将图像映射到同质性空间域中,在此空间域中计算纹理特征,然后通过支持向量机(SVM)分类器确定文本区域.与直接在图像空间域中提取纹理特征的方法相比,该方法对复杂背景下的文本检测更为有效,能有效地解决场景纹理特征与文本区域相近似造成的文本检测错误.     

水压力传感器系统在河床冲刷深度 实时监控中的应用研究

阐述了桩基础范围内的河床冲刷实时监测的必要性;介绍了水压力传感器监测系统的应用、技术难 点和解决方案。通过潮位监测点的设置,有效解决了水位波动的修正问题,采用依托于基桩的单点定位埋设法 实现了传感器可靠定位和传感器信号的可靠传输,苏通大桥的工程实践表明,该方法具有实时性、连续性、长 期性和精度高的特点。根据实测结果分析了桩基础范围内河床局部冲刷的机理。     

基于FPGA的斯特林制冷机控制系统

针对进口的分置式斯特林制冷机,使用Field Programmable Gate Array(FPGA)作为核心控制器对其进行控制.采用模块化的方法,对系统功能进行细分.着重阐述使用DDS技术生成压缩机双直线电机的SPWM驱动波形的方法.对子模块的功能作了详细讲解,并简单介绍了系统中温度闭环控制的数字PID算法.FPGA实现的数字式控制系统抗干扰能力强,具有一定的空间应用价值.     

基于语义分割的实时车道线检测方法

车道线识别是自动驾驶环境感知的一项重要任务。近年来,基于卷积神经网络的深度学习方法在目标检测和场景分割中取得了很好的效果。本文借鉴语义分割的思想,设计了一个基于编码解码结构的轻量级车道线分割网络。针对卷积神经网络计算量大的问题,引入深度可分离卷积来替代普通卷积以减少卷积运算量。此外,提出了一种更高效的卷积结构LaneConv和LaneDeconv来进一步提高计算效率。为了获取更好的车道线特征表示能力,在编码阶段本文引入了一种将空间注意力和通道注意力串联的双注意力机制模块(CBAM)来提高车道线分割精度。在Tusimple车道线数据集上进行了大量实验,结果表明,本文方法能够显著提升车道线的分割速度,且在各种条件下都具有良好的分割效果和鲁棒性。与现有的车道线分割模型相比,本文方法在分割精度方面相似甚至更优,而在速度方面则有明显提升。

     

A portable optical sensing system for rapid detection of fluorescence spectra

Development of a prototype of a portable optical sensing system is presented for fast detecting of samples' fluorescence spectra. A compact configuration is achieved by integrating a small spectrometer, a microcontroller, a Universal Serial Bus (USB) Host Shield, a network module, and a web server. The fluorescence spectra of a tested sample can be obtained. Then the test data are sent through network communication to our Cloud Server which can store the data for further analyses. With this configuration, test results can be revealed in a short time and downloaded by users to their laptops, tablets or cellphones anytime and anywhere.     

基于改进的LDP人脸识别算法

LDP算法是将与Kirsch算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子,这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息,从而降低识别率。针对于此,本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP的基础上,去掉邻域灰度值为负值的因子,对中心灰度值进行重新编码,由于该编码值是将与Kirsch算子运算后的正值最大值作为图像边缘输出,使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息,从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP算法用在YALE,ORL,JAFFE等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明,该方法识别性能较LDP算法,LDN算法以及ELDP算法等更好的。