On2解码器的优化及其在嵌入式平台上的实现

首先介绍了On2 VP6视频解码器的原理,对其复杂度进行了分析,然后对IDCT(inverse discrete cosine transform)、颜色空间转换等解码器中最耗时的两个模块进行了算法优化.接下来,结合裕兴公司机顶盒YX-5911A平台的特点,对VP6解码器进行了汇编级的优化.测试结果表明,对于CIF格式的视频,在实现VP6视频解码、显示播放的情况下,优化后的VP6视频解码达到了12 f/s以上的解码速度,基本满足实时解码播放的要求.     

MPEG-4中的差错控制方法

根据MPEG-4视频编码原理,讨论了MPEG-4中所采用的几种差错控制方法以及不等的错误保护机制.这些技术在无线视频通信中有着广泛的应用前景.     

基于DSP平台的H.264编码与网络传输的实时实现

针对H.264编码器计算复杂度高的问题,结合TMS320DM642芯片的具体特点,从算法、数据传输、内存和Cache的使用以及线性汇编等几个方面提出了优化实现方案,最终在DSP平台上实时实现了H.264基本档次编码器.实验结果表明,对于CIF格式的视频序列,优化后的H.264编码器可以达到24帧/s以上的编码速度,可以满足实时编码要求.基于优化后的H.264编码器,在实时操作系统DSP/BIOS上实现了视频数据的实时采集、编码以及网络传输等功能,证明了提出的优化方案具有实用价值.     

车辆识别技术综述

车辆识别是智能交通系统的重要组成部分,也是交通管控、无人驾驶、疑犯追踪、行为分析等其他智能任务的基础.首先对车辆识别研究中存在的困难与挑战进行了阐述,在此基础上详细综述了基于浅层学习和深度学习的车辆识别前沿技术研究进展,最后进行了总结与分析,探讨了车辆识别领域目前仍需解决的问题和未来的研究方向.     

中医舌象分割技术研究进展: 方法、性能与展望

中医舌诊的客观化、定量化研究是中医现代化发展中的重要课题. 数字化采集到的舌图像包括舌体及部分面部区域, 为了便于后续舌象自动分析, 需要首先将舌体部分从图像中分割出来, 分割效果将直接影响后续舌象特征分析的准确性. 基于传统方法的舌象分割技术虽然取得了很大进展, 但其性能仅能达到半自动分割, 对较难分割的图像往往需要借助人机交互来完成. 近年来, 深度学习技术在图像处理及计算机视觉等多个领域取得了突破, 其在图像语义分割任务中也取得了远超传统方法的进展. 基于深度学习的舌象分割技术已经基本实现了全自动的鲁棒分割. 本文首先从传统分割方法和基于深度学习的分割方法两方面对中医舌象分割技术发展中的主要方法进行综述; 其次, 采用我们收集的舌象数据库对典型的方法进行性能评估, 并对不同舌象分割方法的特点进行分析与讨论. 最后, 对中医舌图像分割方法潜在的发展方向进行了展望.     

基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测

针对目前行人检测算法计算量过大和对小尺度行人检测精度不高的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测方法,设计了一种包含9个卷积层的深度神经网络架构.在进行行人检测时,首先,对输入图像进行分块预处理操作,避免损失原始图像的视觉信息;然后,将网络不同层的卷积特征进行融合,提升行人特征的区分能力和表达能力,进而提升行人检测的精度,在保证检测精度的同时有效降低网络的复杂度.在INRIA、Caltech等公共行人数据集上的实验结果表明,所提出的行人检测方法能够有效检测小尺度的行人,且网络架构的参数量更少,检测速度更快,能得到更高精度的行人检测结果.     

一种宽带IP网视频传输方案

给出了宽带IP网视频传输系统的基本框架,并在此基础上实现了视频传输的一些关键技术,提出了一种新的QoS规范的定性描述方法和分组丢弃策略.     

匹配场被动定位方法的优化研究

讨论了利用遗传算法对匹配场被动定位进行优化的问题,给出了计算机模拟与结果分析．结果表明,采用遗传算法,大大地降低了运算量,同时搜索精度有了大幅度的提高．