基于低秩矩阵分解的运动目标检测

运动目标检测是视频监控任务的基础问题之一,针对灰度信息,目标检测存在的阴影识别能力差、检测精度低等问题,提出在HSV颜色空间下基于低秩矩阵分解的运动目标检测算法.首先将获取的RGB图像转为HSV颜色空间分量,分别对H、S、V通道构建低秩观测量,进行低秩矩阵优化分解,分离出不同颜色通道的前景和背景分量;组合H、S、V通道分量的前景图像,得到粗略的运动目标区域;再采用HSV颜色阴影去除去除前景图像中的阴影;最后经噪声去除和空洞的填充,检测得到准确的前景运动目标.实验验证表明,与其它方法相比,能够有效地提高运动目标检测的准确度.     

PPC 405EP在电力监测系统中的应用

设计一种以AMCC公司的PPC 405EP为主控器件的电力监测系统.简要分析系统的工作原理,介绍了所用器件和关键接口电路,列出了软件设计要点.应用结果表明,该系统具有低成本、抗干扰性强、操作简单等特点,具有广阔的应用前景.     

基于LDB描述子和局部空间结构匹配的快速场景辨识

提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary, LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点。通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率。试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)的2.7倍,加速稳健特征(speeded up robust features, SURF)的1.9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能。     

图像微观结构的二值化表示与目标识别应用

该文提出一种新颖的基于二值图像微观结构模式(Binary Image Micorsructure Pattern, BIMP)表达和灰度图像微观结构二值模式(Gray Image Micorsruct Maximum Response Pattern, GIMMRP)编码方法。通过对图像33邻域结构进行二值编码,获得图像微观结构的描述,进而选取其中的重要执行模式子集和池化操作,实现整体图像的表示。为了检验算法的有效性,在ORL, YALE两个人脸公开数据集,MNIST, USPS两个手写数字公开数据集,以及非公开车标数据集上进行了测试,显示该方法具有很强的鉴别能力和鲁棒性,可以达到和超过很多最新算法的性能。     

一种机器人手眼关系自标定方法

设计了一种基于场景中单个景物点的机器人手眼关系标定方法．精确控制机械手末端执行器做 5 次以上平移运动和2 次以上旋转运动,摄像机对场景中的单个景物点进行成像．通过景物点的视差及深度 值反映摄像机的运动,建立机械手末端执行器与摄像机两坐标系之间相对位置的约束方程组,线性求得摄像 机内参数及手眼关系．标定过程中只需提取场景中的一个景物点,无需匹配,无需正交运动,对机械手的运 动控制操作方便、算法实现简洁．模拟数据实验与真实图像数据实验结果表明该方法可行、有效．     

基于RJMCMC的视觉多目标跟踪算法

研究了基于MCMC的多目标跟踪算法。针对MCMC迭代过程中抽样置信度低以及不能进行有效迭代的问题,提出一种新的基于RJMCMC的视觉多目标跟踪算法。给定观测量,将跟踪问题建模为状态量的最大后验估计(MAP)、关于MAP的先验与似然的估计。借助匹配阵给出了目标先验建议分布,设计了4种马氏链可逆运动方式;似然度量采用随空间加权的颜色直方图匹配衡量。MCMC抽样过程中的状态由MS迭代产生,而不是随机走生成。基于似然度量导出了MS迭代式。实验结果及定量分析评估结果说明了本算法的有效性。