p-值法及其应用

对假设检验中的p-值法与临界值法作了较为详细的对比,指出了p-值法的优势所在,并给出了p-值法的应用实例.     

利用选择性模型不定时更新的视觉跟踪算法

目的 在目标跟踪中,基本粒子滤波算法和传统模型更新策略在遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题。为解决该问题,提出一种基于选择性模型不定时更新的粒子滤波视觉跟踪算法。方法 本文算法在粒子滤波框架下,定时检测目标变化,采用最速梯度下降法判断更新时机。仅当目标本身逐渐姿态改变而不受背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪。结果 通过对示例视频的计算机视觉跟踪,在跟踪目标中心位置误差、覆盖率、精度及成功率比较上,本文算法均能表现出较优的实验结果,这表明:本文算法能够对目标模型进行选择性更新,与对比算法比较,总体能够更加有效解决视频中遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下的鲁棒跟踪问题。结论 由于本文算法未考虑尺度,在尺度不变的多种复杂变化条件下,本文算法均具有较好的鲁棒性。     

分层结构直方图及其应用

针对传统直方图特征存在的特征分辨能力不强的问题,提出了一种图像分层结构直方图.该特征首先将图像按照亮度幅值的大小进行分层,然后根据预先设计的结构图元对所有的分层图进行基于结构图元的直方图统计,最后将所得的直方图进行集成得到最终的分层结构直方图.以图像匹配与视觉跟踪为例,对分层结构直方图的应用进行了大量的仿真实验,结果表明该特征较参考特征具有更强的特征分辨性能和局部描述能力.利用分层结构直方图进行图像匹配得到的相似性度量图单峰特性更加明显,能够显著降低视觉跟踪算法的跟踪误差.     

融合多特征的运动一致性图像分割

目的:在彩色图像分割中,光流法能够得到运动区域,但难以获得运动目标准确的分割边界,而常用的算法往往会产生过分割。为了克服光流法的不足,在保留显著性区域的同时抑制过分割,从而获得具有运动一致性区域的分割结果,提出融合多特征的运动一致性图像分割算法。方法:首先通过Mean Shift算法获取图像的初始分割,然后利用空域信息（包括颜色、边缘和区域面积）对视觉感知上具有相似性的区域进行合并,再利用时域信息进行运动一致性区域合并,最终得到分割结果。结果:实验结果表明通过结合时空信息,该方法能够有效抑制过分割,不仅弥补了光流场不能准确提取目标边缘的不足,而且提高了分割目标的完整性。结论:与两种流行的彩色图像分割算法相比,所提方法获得了更加理想的结果。     

基于H∞混合灵敏度的着舰飞控系统

为提高舰载飞机在着舰状态下的操纵性能,增强着舰飞控系统对不确定性的鲁棒性,设计基于混合灵敏度理论的着舰飞行／推力综合控制系统。该系统以空速和航迹角为被控变量,通过选择加权函数使控制系统设计转化为混合灵敏度问题,并编制Matlab程序求解控制器。针对控制器阶次较高的问题,采用主导极点法进行降阶,以降阶控制器和被控对象组成控制系统进行仿真。分析表明,航迹角传递函数的带宽满足设计要求,而且实现了航迹角和空速之间的解耦,对气动系数的不确定性具有一定的鲁棒性。     

一种基于ResNet网络特征的视觉目标跟踪算法

针对复杂场景下目标容易丢失的问题,提出了一种基于深度残差网络（ResNet）特征的尺度自适应视觉目标跟踪算法.首先,通过ResNet提取图像感兴趣区域的多层深度特征,考虑到修正线性单元（ReLU）激活函数对目标特征的抑制作用,在ReLU函数之前选取用于提取目标特征的卷积层;然后,在提取的多层特征上分别构建基于核相关滤波的位置滤波器,并对得到的多个响应图进行加权融合,选取响应值最大的点即为目标中心位置.目标位置确定后,对目标进行多个尺度采样,分别提取不同尺度图像的方向梯度直方图（fHOG）特征,在此基础上构建尺度相关滤波器,从而实现对目标尺度的准确估计.在视频集OTB100中与其他6种相关算法进行了比较,实验结果表明,所提算法取得了较高的跟踪成功率和精确度,能够较好地适应目标的尺度变化、背景干扰等复杂场景.     

基于稀疏表示的视频目标跟踪研究综述

视频目标跟踪在计算机视觉领域有着广泛应用,由于目标自身和外界环境变化的复杂性和难以预知性,使得复杂场景下鲁棒实时目标跟踪成为一项亟待解决的关键问题.由于视觉信息可以用少量神经元进行稀疏表示,因此稀疏表示已经广泛应用于人脸识别、目标检测和目标跟踪等计算机视觉领域.本文旨在对基于稀疏表示的视频目标跟踪算法进行综述.首先,介绍了基于稀疏表示的视频目标跟踪算法中的字典组成;其次,介绍了稀疏模型的构建及求解算法和模型更新,并对算法复杂度进行了简要分析;然后,对现有公开代码的稀疏表示跟踪算法在测试数据上进行了实验分析,结合算法模型和实验结果对其进行了分析;最后,对基于稀疏表示的视频跟踪算法存在问题进行了讨论,并对未来的研究趋势进行了展望.     

基于边缘差分的运动目标检测方法

针对视频序列中的运动目标检测问题,提出了一种新的基于边缘差分的运动目标检测方法.通过改进的边缘检测算法提取视频序列中相邻帧的边缘图像并作差分,采用改进的Otsu法对差分图像进行阈值分割,得到运动目标检测的结果.结合Prewitt算子和Sobel算子改进的边缘检测算法能够获取纹理丰富、细节显著的边缘图像,边缘差分结果更加理想;改进的Otsu法联合类内方差能够很好地抑制噪声,保留更多的纹理细节.实验结果表明,提出的方法能够提取更加完整的目标区域,对背景噪声更加鲁棒.与最近一些同类算法相比,在背景运动和光照变化条件下,该方法具有更加优越的运动目标检测性能.     

高海拔寒区岩质边坡变形破坏机制研究现状及趋势

高海拔寒区矿山岩质边坡变形破坏机制研究已取得一定的研究成果,但基于现行理论与技术还难以全面解决未来高寒边坡失稳机理和灾害防控的所有问题,至今尚未建立起完善的高寒边坡开采研究体系和边坡稳定性判别标准. 本文对高寒岩质边坡变形破坏的室内岩石力学试验、边坡物理相似模拟、多场多相耦合数值模拟、变形破坏原位监测、高海拔寒区岩质边坡失稳机理五个方面开展了大量的文献调研,总结高寒岩体变形破坏有关的研究成果,继而对存在的问题进行探讨并分析当前研究的不足,总结出高寒岩质边坡变形破坏研究领域亟待解决的关键问题:一是开采扰动条件下高海拔寒区矿山边坡岩体结构损伤劣化机制,二是冻融循环条件下流?固?气多相多场耦合边坡失稳时效特征与评价方法;并就未来高寒边坡变形和破坏研究方向及发展趋势予以分析,指出开展不同应力路径冻融循环耦合作用下岩体结构损伤劣化机理研究,开展爆破采动条件下高海拔寒区岩质边坡结构面致溃机制及边坡失稳破坏研究,开展地震荷载作用下高海拔寒区节理岩质边坡地震动力响应及致灾规律研究,研究多场多相耦合条件下节理岩体损伤劣化机理,开展高海拔寒区矿山边坡抗寒多参量实时安全监测及失稳预警技术研究五个方面是未来研究的趋势.      

融合mean shift和区域显著性的彩色图像分割算法

提出了一种无监督的提取图像中显著区域的彩色图像分割算法。首先,运用mean shift算法对图像进行分割,得到初始的分割结果;然后,根据给出的区域显著性的定义和区域合并策略,对初始分割结果进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,对于大多数测试图像,该算法都能获得很好的分割结果,并且具有较高的运行效率。