基于运动与外形特征的人体行为识别

多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。     

基于组合型表面模型的运动目标跟踪

运动目标跟踪是计算机视觉领域研究的难点课题,提出了一种基于组合型表面模型的视频运动目标跟踪算法。研究了目标的颜色特征空间和梯度特征空间,通过梯度特征和颜色特征的组合,以直方图的形式来建立目标表面模型,之后使用CamShift算法来完成一帧一帧的跟踪。实验结果表明,在图像背景复杂且目标出现遮挡的情况下,该方法仍能有效的跟踪目标。     

NSST各向异性双变量收缩的图像去噪算法

提出一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)的各向异性双变量收缩函数的图像去噪算法。根据NSST不同尺度间系数的方差各向异性特性,在双变量收缩函数的基础上引入各向异性拉普拉斯概率分布,利用牛顿迭代算法得到各向异性的双变量收缩函数,对NSST系数进行处理,充分利用NSST能捕捉更多纹理及结构等细节信息的优点。实验结果表明,该算法在峰值信噪比、结构相似性以及主观视觉效果上均得到较大提高。     

结合感知边缘约束与多尺度融合网络的图像超分辨率重建方法

针对图像超分辨率重建模型需要大量参数去捕获低分辨率（LR）图像和高分辨率（HR）图像之间的统计关系，以及使用L₁或L₂损失优化的网络模型不能有效恢复图像高频细节等问题，提出一种结合感知边缘约束与多尺度融合网络的图像超分辨率重建方法。该方法基于由粗到细的思想，设计了一种两阶段的网络模型。第一阶段通过卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并将图像特征上采样至HR大小，得到粗糙特征；第二阶段使用多尺度估计将低维统计模型逐步逼近高维统计模型，将第一阶段输出的粗糙特征作为输入来提取图像多尺度特征，并通过注意力融合模块逐步融合不同尺度特征，以精细化第一阶段提取的特征。同时，该方法引入一种更丰富的卷积特征用于边缘检测，并将其作为感知边缘约束来优化网络，以更好地恢复图像高频细节。在Set5、Set14和BSDS100等基准数据集上进行实验，结果表明与现有的基于CNN的超分辨率重建方法相比，该方法不但能够重建出更为清晰的边缘和纹理，而且在×3和×4放大因子下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都取得了一定的提升。     

参考航迹规划在雷达组网中的应用

现代高技术战争中,单部雷达已经很难保证提供可靠的目标数据,雷达组网是大势所趋,本文试图就组网问题的解决,提出一个基于参考航迹规划的办法,该方法有希望可以简化计算.     

ATM局域网仿真客户在LINUX下的实现

ＡＴＭ是近年发展起来的高速网络,为与传统局域网互联,提出了局域网仿真协议。本文主要阐述在ＬＩＮＵＸ操作系统下ＡＴＭ局域网仿真客户程序实现的方法,并介绍如何 域网仿真客户程序将ＬＩＮＵＸ主机联入局域网。     

多探测源优化布站方法

为了在给定的应用背景和任意的自然环境下形成无缝探测,提出了警戒系统的一种多探测源优化布站方法--GT算法,即在优化选择的探测源阵地网格中,根据各类探测源的性能差异而部署在不同的探测源阵地上,从而使预警系统具有反低空突防的能力。     

设备生命周期管理系统的开发

一、系统设计目标目前数字化管理成为企业提高自身管理水平和生产效率的一种重要手段,许多烟草企业都拥有自己的管理软件,如数据采集系统、MES系统等。数据采集系统和MES系统主要是对生产过程跟踪和管理为主的,对于生产企业而言,     

实时目标检测与跟踪系统的设计与实现

针对固定监控场景设计并实现了一个实时的运动目标检测与跟踪系统.在复杂背景下,改进的三帧差分法能准确、快速检测出运动目标.金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪目标容易丢失;传统的模板匹配跟踪方法由于对图像利用率高,其跟踪比较准确,但计算量大.文章将两者结合起来,可以避免上述问题.实验表明,该算法能较好地实现目标跟踪、获得目标运动轨迹,且具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于自适应残差的运动图像去模糊

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法.在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块.其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状和大小,提高网络适应图像形变的能力.通道注意力模块对所提取的形变特征进行通道调整,获取更多的图像高频特征,增强恢复后图像的纹理细节.在公开的GOPRO数据集上进行实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)有较大的提升,能够重建出纹理细节丰富的高质量图像.