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个性化自动驾驶决策控制研究

大数据时代背景下,借助对自然驾驶员行驶数据的研究和分析,获取个性化的驾驶决策方法,将进一步提升自动驾驶决策过程的安全性和舒适性。采用改进贝塞尔曲线方法生成备选路径,建立二次规划模型规划车辆速度与加速度,提出基于高斯过程的自然驾驶员行驶速度预测模型预测障碍物运动,有效地规划出安全的参考行驶路径。研究并提出基于高斯混合模型的参考路径个性化评价策略,与路径合理性、规划一致性及速度波动性能目标相结合得到一条最优行驶路径。建立最优控制二次规划模型生成满足参考路径目标的车辆动力学状态,保证智能汽车决策系统能够从时空角度输出完整的控制目标。所提出的自动驾驶决策控制方法采用自然驾驶员行驶数据,是对个性化自动驾驶决策控制的探索与实践。     

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.     

电动汽车绝缘电阻检测系统设计与研究

电动汽车高压绝缘性能关乎设备安全和人员安全,绝缘电阻测量方法存在检测精度低、无法在线测量、抗干扰能力不强等缺点。该文在深入传统绝缘电阻测量的基础上,结合电动汽车高压系统的特点,提出一种低频低压注入的绝缘电阻检测方法,解决了无法在线实时检测、正负母线对车体绝缘电阻同时下降时无法测量等问题。样机实验结果表明,该方法能够对电动汽车高压系统绝缘性能进行实时在线检测,误差在5%以内,有效低提高了车辆行驶安全性。     

一种宽工作温度范围的高灵敏度铯原子磁传感器

针对航空平台磁异常探测应用需求,研制了一种宽工作温度范围的高灵敏度铯原子磁传感器,解决了现有传感器存在的工作温度范围小、低温下易磁场失锁等问题。利用温度反馈机制对铯原子灯激发源进行实时补偿,提高了原子磁传感器的稳定性和工作温度范围,铯原子灯输出光功率稳定性由2.10(标准差)提升至0.62,传感器工作温度范围由-20℃～60℃提升至-50℃～70℃。基于低噪声铯原子灯和窄线宽铯原子吸收室技术,该文开展了铯原子磁传感器整机设计与参数优化,研制出高灵敏度铯原子磁传感器样机。测试结果表明,在常温及地磁背景下的实际测量灵敏度达■Hz,指标优于同类国际先进水平产品G-824A型铯原子磁传感器。     

基于小波熵的微弱磁异常信号降噪处理

针对地下磁性掩埋物检测时,磁异常信号信噪比低的问题,提出基于小波熵的微弱磁异常信号降噪方法。小波变换对弱磁异常信号进行提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,引入反映信号能量分布特性的小波熵概念和一个调节因子,最终确定阈值,利用软阈值方法处理高频系数。通过计算机仿真对算法进行了检验。结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,还原原始信号。     

基于达芬奇的运动目标检测系统

针对视频监控领域,利用达芬奇双核(ARM+DSP)处理芯片DM6446的高处理性能,设计了运动目标检测系统。在系统硬件上围绕DM6446进行了设计和实现;在用户软件上实现了视频的录制、存储、回放和运动目标检测等功能。ARM核应用程序采用多线程设计,DSP核运行目标检测算法。算法采用改进的颜色直方图方法,利用高斯模型计算颜色的背景概率,通过比较背景和前景的概率,达到了运动目标检测的目的。测试结果表明,算法简单可行,具有实时性,且软硬件工作良好,能够满足实时采集与图像处理的要求。     

带有随机干扰脉冲的低频信号频率测量

介绍带有随机干扰脉冲的低频信号测频原理、实用电路、程序设计和误差分析。     

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...     

基于射频信号的非接触式血压监测系统

提出了一种基于射频信号的非接触式血压检测方法,设计了血压检测系统并进行了数据的测试及分析。主要针对传统袖带式血压计对于特殊人群使用不方便以及现有血压检测主流方法中光信号易受干扰、测量不准确、需要跟身体接触等问题进行了方法探究。系统发射射频信号到身体上的待检测点,然后采集反射回来的信号,由多普勒效应原理可以得到脉搏波传导的波形图,并计算脉搏波传导时间,代入血压计算模型中,得到血压值,从而实现非接触式连续检测、监测。实验结果证明,该装置可以实现对血压的非接触式连续检测和监测,为便携式可穿戴式血压测量及实时监测设备提供了可参考的实施方法。     

高精度低频大功率信号源的设计与实现

航空机载电子设备在进行定检及故障维修过程中,为确保设备在线正常工作,需要提供一套高精度低频大功率信号源配合使用。为满足航空电子装备检测与维修需要,设计了一种电压和频率连续可调的高精度低频高压大功率信号源,给出了信号源电路设计基本原理、主要完成功能及设计参数,实现了小信号发生器与大功率运算放大器的结合,经航空部门测试与使用,结果表明,其性能稳定可靠,满足设备维修使用要求,提高了部队检测维修效率。