基于交叉熵阈值法的快速迭代算法

针对交叉熵阈值法的时间复杂性过大的不足,提出了基于目标函数最优化原理的交叉熵分割准则的快速迭代算法.大量的实验结果表明,提出的快速迭代算法是有效的.     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

一种基于帧差法的夜间车辆检测方法

受光强变化大、照度低以及车灯光晕等影响,夜间环境下车辆视频检测相对白天比较困难;文中采用帧差法求感兴趣区域(Region of Interesting,ROI),抑制夜间车灯光晕;并引入"疑是车辆"的概念。以消除车辆断层和随机噪声造成的车辆误检;同时,根据运动目标在车道内分布的离散度判断车型;对不同夜间交通场景进行测试,检测率均在96%以上;在广深高速公路实地应用中取得了很好效果。     

基于彩色空间的背景帧差法视频车辆检测

视频检测的研究是交通参数采集的主要问题,核心是对运动目标的检测。为克服传统基于灰度的背景帧差法所存在的缺陷,提出了建立在YCbCr彩色空间的背景帧差法检测运动目标,分割阈值采用基于迭代的最佳阈值的确定方法,并提出了梯度极值法得到最清晰、完整的车辆进行车流量的统计。经仿真结果表明提出的车辆检测算法不仅能够取得很高的检测精度,而且算法简单、运行速度快。     

基于三帧时间差分法的独居老人运动检测

中国已经进入老龄化社会,老人的安全日益受到关注。通过最大类间方差法和三帧时间差分法进行自然背景和光照条件下室内运动人体目标的分割及运动状态的检测。实验表明算法基本能检测到运动人体轮廓,满足实时性要求,并为以后的独居老人姿态识别和安全判断打好基础。     

基于Surendra背景差分和帧间差分的运动目标检测

运动目标检测是视频监控和目标跟踪研究的前提,目标提取是否准确,将直接影响到后期目标跟踪和处理的效果。该文在背景减除法和五帧差分法的基础上,提出了将两种算法相结合的方法,对视频序列中的运动目标进行检测。首先采用Surendra背景减除法建立背景模型,并通过迭代法计算出动态阈值,完成背景更新,然后将检测出的运动目标区域与五帧差分法得到的目标轮廓图形进行逻辑"或"操作,取得比较完整的运动目标,最后采用连通性检测和孔洞填充方法综合得到运动区域图像。通过MATLAB验证和量化评估表明,该方法能准确地检测出运动目标,同时在识别率和误检率方面也得到了较好结果。     

基于交叉熵法解决随机用户和需求车辆路径问题

提出一种解决随机用户和需求车辆路径问题（VRPSCD）的方法．针对目标函数的复杂性．设计一种基干Monte-Carlo抽样求解路径期望费用的有效方法;为提高标准交叉熵（CE）法性能,针对用于更新Markov转移矩阵关键路径,根据分位值改变大小,设计了自适应调整方法．计算结果验证了采用该方法解决此问题的鲁棒性和有效性．     

融合改进的三帧差分和ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下，出现的误检率高和准确度低的问题，提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模；在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子，调整阈值和背景模型更新率适应动态背景的检测；为提高检测目标的完整性，改进的ViBe算法得到的前景目标，与三帧差分算法结合并且进行形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明，改进的算法在树枝晃动、相机抖动的复杂背景下，检测目标的准确度和完整性提高了。     

一种基于帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪新算法

为了改进智能交通中的运动车辆检测和跟踪方法,提出一种基于改进的帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪的新方法。先用帧间差分法检测出运动物体的运动区域,再计算差值图中不为零处的光流,然后利用其光流场来实现运动目标的跟踪。为了减少计算量,提出一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪。     

基于图像差分智能交通运动目标检测的设计

为了减轻日益严重的交通拥堵问题,实现交通运输智能化控制,设计了基于图像差分的智能交通运动目标检测的软硬件平台.通过对交通运动视频中运动目标的提取、采集、统计、传输等处理,使交通指挥中心可全面掌控交通状况,达到提高道路利用率、解决交通拥堵的作用.结果可知,本系统准确率较高,可作为省道、城市快速路的智能交通系统的一部分.     

自适应人体运动目标精检测

现有人体检测算法普遍存在检测精度不足,适应环境能力差的缺点,为了改善这种情况,提出了一种结合区域RGB权值和自适应阈值的人体精检测算法。该算法首先通过背景差分法对前景人体目标进行快速检测,分离出近粗略人体目标区域,然后根据人体的特征将人体可能的区域范围确定,结合两次检测的区域估计出人体目标区域。将目标区域分割为若干大小相同的小块,分别对每一个小块计算RGB权值和检测阈值,并归一化到（0,255）区间,利用加权后的新值和得到的阈值通过背景差分法进行精检测,得到最终结果。实验结果表明：本文的检测算法可以比现在流行的基于HIS的人体检测算法精度提高10%左右,比普通的背景差分法检测精度最高可提高40%左右。通过实际验证,本文的算法完全满足人体检测对精度和适应性的要求。     

基于HOG特征和机器学习的工程车辆检测

针对智能监控在露天矿区中的应用, 提出了一种在大场景、远距离、多角度的环境下自动识别工程车辆的算法. 该算法利用梯度方向直方图特征(HOG)作为图像描述, 并结合支持向量机(SVM)训练分类器的方法, 实现图像中工程车辆的检测. 为提高检测效率和准确度, 采用Hough变换直线检测的方法提取包含目标的区域. 实验表明, 算法能够在较大分辨率的复杂图像中识别出检测目标, 有较高的准确度, 对于实验中不同的环境具有较强的鲁棒性.     

基于车载图像的目标车辆压线检测方法

车辆压线检测是智能交通系统的一个重要功能,为此提出一种基于车载图像的目标车辆压线检测方法.首先,利用合成数据方法构建一个类型丰富多样的压线检测数据集;然后,结合图像语义分割方法完成车辆检测和车道线检测并以分割图形式表示结果,再使用前后轮估计的方法获取车辆前后轮的位置;最后,通过车轮与车道线位置对比实现车辆压线判断.实验表明,结合图像语义分割模型后,所提方法的压线检测平均准确率达到88.7%,平均耗时35 ms,具备一定的实际应用价值.     

基于指数门限的语音端点检测方法

提出了一种基于指数门限（ET）的端点检测方法.ET法为短时能量的概密函数（PDF）建立起统一的语音和噪声模型,根据当前语音数据的信噪比估计出最优的检测门限,并给出了最优检测门限的指数型公式.在“八六三”大词汇量连续语音数据库上的实验结果表明,ET法具有较好的检测性能,在噪声环境中表现出较好的稳健性,信噪比为0 dB时,检测正确率可达89.5%.在信噪比为0～15dB时,检测正确率要明显高于基本能量法、对数能量聚类法（LEC）以及χ2法等语音检测（VAD）方法.     

基于极小误差阈值分割的舰船自动检测方法

针对中、高分辨率(0.6m ~5m)可见光卫星遥感图像，提出了一种基于极小误差分割的海上舰船自动检测算法，该方法利用自适应定向正交投影的高斯分解法，拟合海洋区域直方图，采用改进的信息熵极小误差分割算法，确定分割阈值。对于候选舰船目标采用基于多判据的目标检测思想检测舰船，对100多幅可见光图像进行了试验。结果表明，该方法能够自动、快速、准确地检测图像中的舰船，具有较高的检测能力。     

融合ViBe与帧差法的交叉路口多车辆检测方法

前景检测的精确程度是交叉路口车辆检测的重要因素,传统的基于背景建模的前景检测方法存在拖影现象,并且通常难以分辨出无牌车辆,针对上述问题,提出一种融合ViBe与帧差法的前景检测算法,并在此基础上结合车牌检测算法来检测场景当中的车辆;首先,结合帧差法和ViBe算法对背景像素点的判定结果,采用不同更新因子更新背景模型,其次,使用一种多条件过滤车牌检测算法定位运动区域当中车牌,最后,以检测到的车牌中心为锚点,定位出最终车牌区域;实验结果表明,该前景检测算法可有效应对交叉路口场景下的前景检测的拖影现象,同时车辆检测算法可以准确检测出进入场景时的车辆,并分辨出无牌车辆。     

基于交叉熵的数字图像置乱程度评价方法

将交叉熵与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于分块交叉熵的数字图像置乱程度的评价方法。为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映了所用的置乱变换在各个加密阶段的效果。     

一种基于交叉熵的改进型PCNN图像自动分割新方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。为了自动地进行精确的图像分割，在基于图像处理的前提下，对现有的PCNN模型进行了改进，即从原始图像与分割图像的目标之间、背景之间的差异性出发，提出了一种基于最小交叉熵准则的改进型PCNN图像分割新方法。通过计算机仿真，该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值，并与基于最大香农熵的PCNN分割方法进行了比较。实验结果表明，该方法优于香农熵准则PCNN分割，其不仅对图像分割精度高，而且具有较强的适用性。     

基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法

将因果检测法与双阈值法相结合,提出了一种基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法.首先,利用相邻两帧之间的帧间差异值对突变和渐变进行预检;然后,加入渐变检测容忍度、边缘和非相邻帧间差异值等信息,对初检结果进行复检,排除闪光灯、剧烈物体运动、淡入、淡出以及溶解等造成的误检和漏检,以提高整体检测效果.实验结果表明,与传统的双阈值镜头检测方法相比,本方法可获得更好的检测性能.