基于改进特征跟踪的客流量统计

为实现多目标的精确跟踪,提出一种基于视频客流量的跟踪计数方法。利用图像差分法提取运动目标,对差分图像进行形态学处理,使用连通域分析创建人体结点,得到目标的形心,采用向前优先搜索像素点的原则搜索下一帧图像的所有像素点,通过搜索到的像素点确定目标的新中心位置,根据目标中心与计数线的关系进行计数。实验结果表明,该方法简单可行,统计数据具有较高的正确率。     

帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法

针对视频检测对实时性和准确性的要求,提出了将帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法.首先,选取某个t时间内采集到的视频图像作为训练图像,对图像的每一个像素点建立码书模型.把码书模型中表示前景的码书去除,余下的作为背景模型用于检测.检测运动目标时,先将待检测的相邻帧图像进行帧间差分,得到变化区域和没有变化的区域,将有变化的区域与背景模型进行拟合,区分出前一帧运动区域和目标运动区域.更新背景模型时以不同的更新方法对前一帧运动区域和目标运动区域进行更新.     

基于CamShift的目标跟踪算法

CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.     

基于CamShift的跟踪系统的设计

介绍了一套目标跟踪系统.上位机采用基于CamShih算法,利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前图像中目标的尺寸和中心位置,然后计算中心位置距离图像中心的偏移量;下位机是利用DSP设计的一套运动控制系统,由自主研发的DSP型伺服放大器、直流伺服电机和云台、伺服驱动单元组成,能够根据运动偏差控制云台跟踪运动目标的移动.实验证明:本系统可以较好地实现简单背景下物体的跟踪.     

改进的Camshift跟踪算法研究

Camshift是使用颜色直方图作为特征的一种跟踪算法。它利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,定位出当前图像中目标的中心位置。从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。实验结果表明,改进的Camshift有效地克服了Cam-shift算法自身的缺陷,即使在图像背景复杂且不规则的情形下,仍然能有效的跟踪到目标。     

基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法

实时的轮廓跟踪算法可以为视频监控系统提供物体的轮廓信息以供对物体类别、物体行为等进行识别.提出一种基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法.方法中,首先利用均值漂移算法跟踪得到目标物体的中心位置,同时用高斯统计模型进行背景更新,从前景图像和背景图像中分别得到具有相同位置和大小的前景矩形区域和背景矩形区域,然后用背景分割的方法得到目标物体区域,再对目标物体区域进行边缘检测就得到了目标物体的轮廓,进而实现了对目标物体的轮廓跟踪.实验表明,可以实时、准确、稳定地对目标物体进行轮廓跟踪.     

基于混合高斯模型的Mean-Shift模板更新算法

针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法.该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目标区域来对先前建立的混合高斯模型进行实时更新,将混合高斯模型得到的目标模板作为下一帧跟踪的目标模板.该算法较好地解决了基于Mean-Shift算法的模板更新问题,实验证明该算法是有效的.     

基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂背景红外图像弱小目标检测虚警率高的问题,提出一种基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.该算法采用改进的局部区域差分算子提取显著图,根据注意力转移机制设计搜索策略,利用目标移动速度实时更新搜索范围,对多帧连续的显著图进行滤波跟踪,实现对红外图像弱小目标检测.实验结果表明,文中算法在对弱小目标进行有效检测的同时降低虚警率,提高了图像的检测效率.     

一种改进的混合高斯模型背景估计方法

传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数,从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费;同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此,提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目,在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分,进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明,采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度,有效解决了提取目标出现的空洞问题。     

基于CamShift的跟踪系统的设计

介绍了一套目标跟踪系统。上位机采用基于CamShift算法,利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前图像中目标的尺寸和中心位置,然后计算中心位置距离图像中心的偏移量;下位机是利用DSP设计的一套运动控制系统,由自主研发的DSP型伺服放大器、直流伺服电机和云台、伺服驱动单元组成,能够根据运动偏差控制云台跟踪运动目标的移动。实验证明：本系统可以较好地实现简单背景下物体的跟踪。     

对软件测试过程模型的思考

在深入分析传统软件测试过程模型特点的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行"与"模型,并详细描述了各阶段的具体任务,更贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分反映出软件测试活动与开发活动之间的时序性、层次性、迭代性和并行性。     

软件测试过程模型研究

在对现有模型进行系统研究的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行“与”模型,并详细描述了各阶段的具体活动。该模型贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分体现出了软件测试活动与开发活动之间的层次性、并行性、时序性和迭代性。     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

形状模型在混合建模环境中的映射研究

混合建模技术是ＣＡＤ研究继承参数化特征建模技术之后的又一研究热点,线框,曲面和实体模型３种模型间的转换是混合建模技术的核心,本文介绍了：１）实体模型到线框和曲面模型的映射;（２）线框模型到实体模型的映射,３）曲面框型到实体模型的映射,为混合建模技术做了一些有益的探讨,并将模型映射算法成功地应用于ＩＧＥＳ和ＳＴＥＰ的前后置处理器的设计中,取得了满意的结果。     

基于模型操纵的模型集成理论的研究

基于模型操纵的模型集成的主要研究对象是模型的输入输出参数，因此，本文给出了模型的二元组表示，即输入集、输出集，提出了模型组合关系与模型集成结果等概念，具体分析了模型集成结果的存在性问题，证明了其存在的几个充分条件，在证明中给出了在满足充分条件下模型集成的构造方法．     

对象模式到关系模式转换研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即:数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。提出并建立了一个软件框架,并就对象模式到关系模式的转换进行了研究。     

计算机安全中的经典模型

安全模型是构造安全计算机系统的基础。到目前为止，已有多种公开发表的安全模型。本文总结了几种重要的早期安全模型，其中包括访问矩阵模型，HRU模型，BLP模型、格模型和无干扰模型。并对它们进行了分类和简要评递。本文将它们称为经典安全模型。这些经典安全模型都是开创性的，从各个不同的方面对安全问题进行抽象，模型所定义的安全问题具有典型性，并对后续的研究产生了重要影响。目前，共享计算机系统的安全问题仍然是计算机科学的中心问题之一，研究这些经典模型，对于我们全面理解计算机系统的安全问题，展望未来发展方向，具有重要意义。     

演化软件过程模型

根据目前软件开发的趋势,介绍了几种常见的软件开发的演化模型,包括增量模型、螺旋模型、并发开发模型等。简要介绍了每一种软件开发模型的工作过程、基本成分和演化过程,以及它们在现代软件开发中的应用情况。     

软件可靠性模型选择的SRMS算法

在软件可靠性评估中经常用到软件可靠性模型。如何对每一特定用例进行可靠性模型的选择一直是可靠性领域研究人员的兴趣之一。文献中已有的软件可靠性模型的选择方法和工具因为使用了受限的模型选择标准而得不到广泛的应用。该文根据软件开发生命周期(SDLC)的阶段对可靠性模型进行了分类,对可靠性模型的选择提出一系列新的标准,在此基础上提出了一种新的模型选择算法并对其进行举例说明。