基于颜色和梯度特征的混合高斯模型的运动目标检测算法

运动目标检测是视频监控系统的重要组成部分,针对传统的基于混合高斯模型(GMM)的运动目标检测方法存在的不足,提出一种基于颜色和梯度特征相结合的混合高斯模型的运动目标检测算法。该算法首先基于像素的颜色特征建立混合高斯模型,进行运动目标初步检测;然后结合像素的梯度特征,建立像素梯度的混合高斯模型,实现运动目标精确检测。通过在室内和室外等不同场景下进行的运动目标检测实验,结果表明,该算法能有效消除光照变化影响,抑制运动目标的阴影干扰,对室内和室外环境的运动目标检测都具有较好的检测效果和鲁棒性。     

一种融合雨滴检测算法的混合高斯模型

介绍了一种融合了雨滴检测算法的混合高斯模型,针对雨天气候下的场景,对雨中运动目标的检测有较好的准确性.首先建立自适应混合高斯模型,然后结合混合高斯模型参数对雨天视频图像进行雨滴检测,并恢复得到一张较贴近无雨状态的图像,再用混合高斯模型对运动目标进行检测,最终得到一个贴近真实目标的检测区域,并对混合高斯模型参数进行自适应更新.     

一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究

提出了一种固定摄像头下自适应的运动目标检测方法。该方法基于改进的混合高斯背景模型,通过在线更新模型学习率,实现背景模型更新。最后用背景差分法检测出运动目标。实验结果表明,与传统混合高斯模型的运动目标检测方法相比,该方法有较好的自适应性,能快速适应场景的变化。     

基于高斯混合HMM雷达目标识别方法

采用Relax算法提取雷达目标参数,选择散射点强度及其相对位置作为模式识别特征;用高斯混合模型来逼近模式特征的概率分布密度;通过隐马尔可夫状态描述雷达目标不同方位之间的概率关联。研究了飞机类目标的识别问题。实测数据的计算机仿真结果表明,当训练数据与识别测试数据取之完全不同数据段时,三类飞机的100次识别的平均识别率分别为76％,74％,83％。     

基于小波特征与动态高斯混合模型的动作电位分类研究

提出了一种结合小波时频特征提取以及动态高斯混合模型模式分类的动作电位分类新算法,以实现植入式脑电研究中非同源动作电位的非监督聚类.在阈值法检测动作电位信号的基础上,采用sym5小波变换基函数提取各个动作电位的时频特征,以提高动作电位信号在高频突变阶段的时间分辨率;考虑到动作电位信号的非平稳特性,对时频特征序列进行了分帧处理,然后分别采用高斯混合模型和贝叶斯网络模型对帧内和帧间数据进行建模,从而实现了基于动态高斯混合模型的动作电位模式分类.实验结果表明,该方法的分类性能抗干扰性及可靠性较好,仿真数据的错分率基本稳定在8.44%以内,真实数据的分类结果能较大程度贴近人工分类的结果.     

基于高斯混合模型的水果分类识别方法研究

对于水果的识别分类,目前大部分还是使用人工去完成分类,但是由于长期的重复劳动会使人工受到劳动强度和视觉疲劳的影响,容易造成错误,难以适应产业的发展。因此,为了提高水果识别分类的效率,使得水果分类能够更加的智能化、自动化,在此应用机器视觉技术针对水果识别分类展开研究。通过搭建水果图像采集平台系统,使用HALCON图像处理软件对水果进行了阈值分割和特征提取等操作,成功实现了水果与背景的分割,最后使用gmm（高斯混合模型）算法分类器对水果进行训练。实验表明：该方法能够准确有效的识别并区分出水果,在检验训练完成的分类器结果准确率为100%,100%,100%,90%,83%,验证了将高斯混合模型应用在水果分类识别方面的有效性。     

基于高斯混合模型的机器人曲面打磨路径规划

针对自由曲面上不规则区域的机器人打磨路径规划问题,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的自适应路径规划方法。首先借助测地线的数值求解实现多边形网格上的指数映射与对数映射,然后基于黎曼流形上的GMM实现曲面上不规则区域的统计建模,并基于平行样式完成对不规则区域的打磨路径规划。所提方法简练描述了曲面上不规则区域的分布情况,并高效实现了局部覆盖路径规划。最后使用工业机器人在NURBS曲面工件的实验平台上进行实验,实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于快速原子力显微镜的正弦驱动信号设计

随着人们对微观世界的探知需求,原子力显微镜（AFM）的扫描速度与扫描范围愈发限制其在纳米级领域的应用。各种提高AFM扫描速度的手段应运而生。通过分析扫描速度过快对图像的影响以及对正弦驱动可行性的考察,利用Filed Programmable Gate Array（FPGA）为核心,结合基于PCI04控制系统的AFM的快速扫描的特点,设计正弦波驱动信号。设计中采用查表的方式以及嵌入式nios Ⅱ处理器,实现正弦信号的输出与串口通讯。从而将AFM扫描探针的驱动信号由传统的三角波变为正弦波以提高其扫描速度。     

基于单高斯背景模型和双差分融合的运动目标检测算法

提出了一种新的运动目标检测算法,实现了只对帧图中感兴趣的运动目标区域进行背景匹配更新,能够较精确地检测出运动目标。该算法首先提出了双差分模型确定运动目标最大分布的可能区域,然后融合单高斯背景模型对此区域进行背景重建,再运用背景差分得到精确前景目标。仿真试验结果表明,该方法降低了运算的复杂程度,提高了检测精度,具有很好的鲁棒性。     

基于最小二乘的极低频微弱信号实时检测方法

极低频信号由于对金属介质具有良好的穿透性,现被应用于管道机器人的示踪定位系统中.实现极低频信号的可靠检测是保证示踪定位系统正常工作的关键,现有检测系统中使用的检测方法易受噪声干扰,经常出现误报与漏报,可靠性低.根据实际工程中极低频信号动态范围大、观测时间有限的特点,提出了一种基于最小二乘的极低频信号实时检测方法,构造了检验统计量并通过MATLAB仿真分析了窄带高斯噪声情况下的检测性能.以DSP为核心设计实现了基于最小二乘的极低频磁场信号检测系统,通过仿真与工程实验验证了所提出方法的优越性.在信噪比为3 dB,恒虚警概率为1%的条件下,检测概率可达90%,完全满足管道机器人示踪定位系统中极低频信号实时检测的要求.     

基于高维空间聚类的集中供热末端数据异常检测

因集中供热建筑结构、住户行为习惯等差异,末端住户供暖数据具有特征差异大、非线性强、数据量大、响应时间长等特征,在原数据空间中利用聚类分析进行异常检测造成类间数据交叉,精确性无法保证.本文提出高维高斯混合聚类算法,将数据集映射到高维空间进行聚类,利用核函数映射、内积运算与高维特征空间分解等计算方法,提高精确度,规避维数灾...     

斜拉索表层断丝缺陷漏磁检测圆环阵列传感器

针对直径95 mm的斜拉索,建立了三维磁偶极子模型,计算分析了断丝缺陷圆截面的均布磁荷在三维空间形成的漏磁场,重点讨论了单根断丝形成的轴向漏磁场分量在空间的分布规律。构建了轴向漏磁场分量扫查系统,实验验证了模型对单根断丝漏磁场计算结果的准确性。采用-6 d B阈值法确定了轴向漏磁场分量在圆周方向的有效扩散角度约为±6°,以此确定了圆环阵列漏磁传感器的最低阵元数量为30。研制了适用于斜拉索表层断丝缺陷检测的圆环阵列传感器,在提离距离为8 mm的条件下实现了斜拉索表层多处断丝缺陷的扫查成像与定位,并对比分析了阵元数量对成像质量的影响。为研制大直径斜拉索表层缺陷漏磁检测圆环阵列传感器提供了方法借鉴。     

基于弱磁探伤的钢丝绳无损检测技术

研究了基于弱磁探伤的钢丝绳无损检测原理与技术.通过对国内现有的钢丝绳弱磁探伤仪进行实验研究,展示了现有钢丝绳弱磁探伤技术的优势和劣势所在,并对存在的问题进行分析,针对问题提出了钢丝绳弱磁探伤技术未来发展的方向.     

基于磁晶格的机械构件线应变在线检测技术

介绍了基于等间距磁晶格在线检测机械构件线应变的基本原理;提出了检测信号处理与波形转换方法;将机械构件线应变的检测转换为对检测信号波形高低电平持续时间的计测,并推导出时间计测值与构件线应变之间的数学关系式。为实现机械构件线应变的非接触式实时在线定量检测提供新的技术与方法。     

基于力磁耦合型的管道电磁应力检测解析模型研究

针对管道应力检测和定量化研究,提出一种基于电磁检测原理的管道应力检测方法。本文以J-A模型为基础,采用分子电流理论建立了管道力磁耦合模型,结合非磁滞条件下铁磁材料磁化曲线,利用管道力磁耦合模型解析计算了磁化方向上外磁场和应力对管壁表面磁场的影响规律,并进行了系统性实验研究。研究结果表明,随应力强度的增加,磁化方向上管道电磁应力检测信号呈现先增大后减小的变化趋势(变化方向翻转),翻转点前后均呈线性关系,但磁场信号变化速率改变,磁力学敏感度发生变化;随着外磁场的增加,在磁化曲线处于磁饱和(磁场强度大于20 KA/m)时,应力对铁磁材料磁化强度影响较小,磁场强度约为5 000 A/m时,应力对磁化强度影响较为显著。     

铁磁构件内外表面裂纹低频漏磁检测技术研究

针对承压设备中铁磁性构件内外壁损伤检测问题,发展了一种低频漏磁检测技术。对低频漏磁信号进行分析处理,提取出的低频漏磁信号的幅值和相位信息,用于铁磁构件内外表面损伤检测与定量评价。通过数值仿真和检测实验,研究了裂纹深度和位置(上表面或下表面)的裂纹对漏磁场特征参数空间分布的影响。结果表明,漏磁信号的幅值特征参数和相位特征参数均可用于铁磁性构件上下表面一定深度范围内裂纹检测及定量表征,但两个参数对不同位置及深度范围内裂纹检测的敏感性不同。当裂纹位于试件上表面时,幅值特征参数对裂纹深度变化更敏感;而当裂纹位于试件下表面时,相位特征参数对裂纹深度变化的敏感性更高。本文研究工作为承压设备中铁磁性构件内外壁损伤检测做了有益探索。     

基于均匀设计的磁混频硬度检测激励参数优化

在对铁磁材料进行磁混频检测时,高低频励磁场的激励参数直接关系到磁混频效应的强弱及检测灵敏度。针对铁磁材料硬度磁混频检测问题,利用均匀设计方法研究了励磁场参数对磁混频效应的影响。基于模糊理论,建立了包含变异系数和相关系数两个特征指标的混频效应模糊评价模型。在此基础上,通过回归分析,获得磁混频激励参数对混频效应的影响规律,并优化出获得较强磁混频效应的激励参数组合。优化结果表明,混频激励参数选择对磁混频效应有很大的影响,利用优化得到激励参数可以获得更强的混频效应,大大提高了混频检测的灵敏度。研究工作有力地推动了磁混频检测技术在无损检测领域的应用。     

基于Hough检测和C-V模型的航拍绝缘子 自动协同分割方法*

绝缘子分割是通过图像处理技术实现其运行状态自动检测及故障诊断的重要前提。针对航拍图像具有背景复杂、分辨率较低、数量多和伪目标多等特点,使用传统分割方法会产生大量的用户交互导致分割效果不佳。本文把协同分割引入到绝缘子航拍图像处理中,提出一种Hough检测修复结合自动初始化轮廓C-V模型的航拍绝缘子图像协同分割方法。本方法利用航拍绝缘子图像帧之间的关系作为先验信息以达到更高的分割精度。首先对航拍图像进行去除文本预处理;然后对预处理过的图像进行Hough检测修复以处理输电线与绝缘子粘连问题并用SLIC进行超像素分割;最后利用广义霍夫变换实现C-V模型初始轮廓的选取并进行基于图像间的C-V模型的绝缘子协同分割。实验结果表明,本文分割方法的准确率明显比其他算法高,能够有效地区分目标和背景并去除杆塔、输电线等伪目标,自动化性能良好,为无人机航拍绝缘子的状态检测及故障诊断奠定基础。