适用于智能球机的高鲁棒性侵入跟踪方法

智能监控球机广泛应用于家居室内智能监控。针对智能球机无法长时间检测、识别、跟踪侵入目标的问题,该文设计了一种结合目标检测、识别、跟踪算法的闭环结构,并采用控制算法控制球机云台转向自动跟随侵入目标。在运动目标检测方面采用vibe算法,在目标识别上采用神经网络识别目标,其中采用ssd网络检测人脸,使用yolov3网络识别人体,识别出跟踪目标后,采用csr-dcf目标跟踪算法进行目标跟踪,跟踪模式下启动模糊pid控制算法控制云台跟随目标转动,锁定目标后由跟踪模式再度切换到目标识别模式,形成一个检测、识别、跟踪、控制的闭环。经过测试,该方法提高了侵入跟踪功能的鲁棒性,在侵入目标快速运动、存在遮挡、暂时消失的情况下均可长期跟踪。     

多尺度特征提取和多级别特征融合的显著性目标检测方法

显著性目标检测已经被广泛应用到图像检索、图像分割、行人重识别等领域.目前主流的显著性目标检测方法通常采用短连接加权的方式融合多级别特征信息,这种方式无法精准有效地控制信息流的传递.而且,现有的检测方法通常采用单一的特征检测,导致显著性目标区域与背景的边界不连续、易模糊.因此,本文提出一种多尺度特征提取和多级别特征融合的...     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

基于支持向量机的针对ATM机的异常行为识别

针对广泛存在的ATM机中安装假门禁、闲逛等行为,提出一种基于支持向量机(Supportvector machine,SVM)的针对ATM机的异常行为检测方法.首先对所获取全景视频图像进行透视展开,用基于高低更新率的自适应混合高斯算法提取出前景人体对象;其次对前景人体对象用块匹配跟踪算法进行跟踪并提取出运动轨迹,接着按照一定的语义规则对运动轨迹进行预处理得到有效跟踪轨迹;最后用SVM算法对有效跟踪轨迹信息进行异常行为识别.实验表明:该方法具有较好的鲁棒性,能有效的识别出多种针对ATM机的金融犯罪行为.     

基于序列图像的运动轨迹检测方法

序列图像中运动目标轨迹检测是目标识别与跟踪处理的关键技术。运动轨迹检测的核心是运动目 标的轮廓特征提取,传统算法提取的目标物体由于受不同因素的影响只突出了轮廓的部分特征,给运动轨迹检测带 来一定的困难。在利用传统算法获取不同特征信息的基础上,采用蚁群聚类的多模板融合边缘检测方法获取目标 边界,实验结果表明该方法在轨迹检测过程中能够获得较完整的特征信息,能更有效地获取目标轨迹。     

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.     

多摄像机间基于最稳定极值区域的人体跟踪方法

为实现多摄像机视频监控系统中的人体跟踪,提出了一种以最稳定极值区域作为匹配特征的人体跟踪方法.该方法使用图像的灰度信息,在一定程度上减小了摄像机增益及光谱特性对人体跟踪造成的影响.通过把人体跟踪转化为椭圆形区域的匹配,算法将最稳定极值区域拟合成椭圆形区域,在此基础上,选出符合约束条件的候选椭圆形区域,并将其归一化为单位圆形区域,通过在圆形区域内计算旋转不变量、进行直方图密度估计和计算加权平均距离实现椭圆形区域的正确匹配,从而实现多摄像机间的人体跟踪.实验结果表明:该算法可有效实现多摄像机间的人体跟踪.     

基于注册和多尺度表观模型的三维头部跟踪

针对人体大范围运动下的头部姿态跟踪问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）局部描述符注册和多尺度表观模型的三维头部姿态跟踪方法.基于SIFT局部描述符的注册算法通过在两帧灰度图像间进行特征点匹配计算两帧间的头部运动,在两帧人脸图像的尺度有一定变化时仍可得到精确结果.多尺度视角表观模型可以减少大范围跟踪时的误差累积,该模型在线选取具有不同头部姿态的关键帧,并通过多次注册的方法来减少当前帧的误差累积.实验结果表明,该方法不仅跟踪结果准确（均方根（RMS）误差为4 °）,而且在人体前后运动约1 m和头部进出摄像机视角情况下均很鲁棒.     

基于深度学习辅助的动态人脸跟踪方法

动态人脸跟踪过程中,现有的跟踪算法存在快速运动、遮挡和频繁进出摄像机视野下无法及时判定跟踪漂移导致跟踪失败,而目标再出现时作为新的目标进行跟踪.针对以上难题,提出一种融合跟踪校验和深度学习识别辅助的动态人脸跟踪算法(Kernelized correlation filter with verification and recognition,KCFVR).跟踪算法核心是结合核相关滤波框架,通过跟踪校验算法判定人脸目标是否跟踪漂移导致跟踪失败;在目标重新出现时,结合深度学习网络识别辅助方法判定是否为新目标.实验结果表明:跟踪校验算法及时减少跟踪误差积累,识别辅助算法在跟踪成功率及识别精度上,都取得较优的实验结果,实现同一人脸目标的实时、持续跟踪.     

基于Arduino的目标跟踪系统设计

利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像,对捕获到的图像进行预处理,调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接,将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度,精确调整相机的方位、俯仰姿态,完成实时的目标追踪。实验结果表明,在使用Python开发的计算机软件中,通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,舵机云台实现了很好的控制效果,使二维转台实现圆形识别跟踪。     

人眼定位及其在视频会议中的应用

人眼检测对于人脸的自动识别非常重要。本文提出了一种视频图像序列中快速人眼定位的方法。确定一个眼睛窗口,综合利用窗口内灰度的均值、灰度方差的均值、梯度的均值并结合色度信息来进行眼睛的检测。将提出的眼睛定位的方法应用到视频会议中,从多个摄像机得到的图像中,根据一个判断函数判断出正面人脸图像。实验结果表明,所提算法能够迅速准确的检测出眼睛并且能够正确的判断出正面人脸图像。     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

深度图像超分辨率重建技术综述

便携式消费级深度相机的问世和发展，加速了深度信息在无人驾驶、人机交互、三维重建等领域的应用，但低成本消费级相机所拍摄的深度图像通常具有较低的空间分辨率。深度图像超分辨率重建是一种能有效提高深度信息空间分辨率的方法，已经成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点。在详细阐述深度图像超分辨率重建概念和必要性的基础上，从输入图像角度，全面梳理归纳了近年来深度图像超分辨率重建方法的研究现状，对其中的关键性问题和今后的研究方向做了较为深入的分析，最后对深度图像超分辨率重建的应用前景进行了展望。     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

基于LSD的巡检机器人航线偏角检测

基于变电站这种特殊环境,机器人在行进过程中由于路面不平稳,会产生震动引起航线偏移。针对以上情况,采用一种通过标定好的摄像头来获取道路图像,对图像进行Gabor滤波去噪处理,并通过LSD(line segment detector)来提取道路边界线,然后对图像进行重心分割成上下两个部分,在分别求得两个部分的重心拟合出道路中线,取事先初始化好的道路中线作为道路检测模板,机器人行进过程中拟合的中线与模板进行对比,计算求得航线角度,再根据已知的尺度因子换算出实际的偏离距离,并根据偏角和偏距实时对机器人的航线方向进行控制,以保证机器人到达指定目的地,达到自动巡航的功能,解放恶劣危险环境下的人力劳动。文章只针对巡检机器人的偏角偏距功能做出了详细描述,以河南某变电站为例,实验表明,该方法实时有效,满足实际生产需求。     

信息融合技术在车牌识别中的应用研究

为了提高汽车牌照的识别率,考虑到摄像头安装价格低廉的特点,本文提出采用双摄像头来获取不同角度的车牌图像,并对两幅车牌图像分别进行定位、字符分割和特征提取,再用信息融合的方法来确定更可信的识别结果,以此来降低车牌字符的误识率.实验结果表明,该方法可以提高车牌号码识别的正确率.     

基于动态边缘检测的图像锐化算法

在数码相机中,经插值运算后的数码图像,常伴有噪声和伪色的影响,使图像变得模湖,边缘部分不够清晰.因此,需要通过锐化处理,增强图像边缘轮廓,增加清晰度,减少伪色.该文提出了一种基于动态边缘检测的图像锐化算法,恢复的图像在细节纹理、边缘、色彩方面的效果都较理想,对边缘的噪声抑制较明显,与常用锐化算法比较,在同等仿真环境下,所提出的方法有运算复杂度较低的优点.     

一种基于肤色分割的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析相结合的人脸检测方法,该方法首先利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,然后再利用基于边界的方法和基于区域的方法相结合的算法对肤色区域进行处理．实验结果表明,该方法计算量小、速度快,检测率较高。