基于粒子Mean Shift迁移的红外人体目标跟踪算法

提出了一种基于粒子Mean Shift迁移过程的红外人体跟踪方法.算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立目标的状态模型和量测模型.在被跟踪区域随机布撒粒子,以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift收敛性分析,使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态;以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift聚类,作为对目标的量测.连续跟踪时,下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生.与传统的基于序贯重要性采样的粒子滤波方法相比,算法不需要目标的相似性测度计算,仅用少数粒子即可实现对目标的可靠跟踪.     

生物细胞与组织超弱发光探测系统研制

为了实现对生物超弱发光现象的研究,研制该探测系统,以用于在常温下对生物样本的超弱发光现象进行测量。采用多种措施降低外界环境对探测系统的影响：选择灵敏度高、暗电流低的光电倍增管作为核心探测器件;制作测量系统专用暗箱保证测量环境的高信噪比和稳定性;设计了进行生物细胞与组织超弱发光实验的多波长激励光源。经过多次实验,系统在11.5℃环境温度下的本底噪声的平均值为43.5CPS,取得了较好的效果。系统信噪比高,稳定性好,能够在常温下对生物的超弱发光和延迟发光现象进行观察,达到了预期目的。     

基于主成分分析的表面缺陷自动检测算法

为检测产品表面的缺陷,提出一种基于主成分分析的自动检测算法。利用主成分分析法进行图像重构,以增强缺陷特征,对比原图像与重构图像,得到缺陷信息,通过统计过程控制二值化方法检测出缺陷。实验结果表明,该算法检测效果较好,运算速度较快,对于80张不同的表面图片,平均缺陷检测率达80%。     

自适应分层阈值的简化PCNN红外人体图像分割

针对红外人体图像中人体目标亮度分布不均匀且易与背景混叠等引起分割不完整的问题,提出一种自适应分层阈值的简化PCNN(SPCNN)红外人体图像分割方法.该方法摒弃了传统SPCNN模型中的动态阈值指数衰减下降机制,采用神经元点火区域与未点火区域的统计特性构建自适应分层阈值;同时结合神经元同步点火机制并引入最近邻均值聚类规则控制神经元点火,以达到较高的分割精度.在真实红外人体图像集上与几种图像分割方法进行对比的实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果以及较小的分类错误率,且与传统的SPCNN模型相比,文中的SPCNN模型参数的设置更加简化.     

基于面阵CCD的密度测量系统研制

本文介绍了一种基于面阵CCD传感技术的带倒角柱形特殊工件密度测量系统。传统的接触式测量方法效率低、人为误差大。对此,提出采用基于计算机视觉技术的非接触式测量。在介绍测量原理的基础上,详细介绍了测量软件的图像处理部分,其功能包括图像灰度化、图像分割、轮廓提取、特征点坐标计算等。采用该技术能一次测量芯块的多个参数,实现了芯块密度及几何尺寸的快速准确测量,具有非接触、分辨率高和自动化程度高等优点,是密度测量的一项有效技术。     

获取亚微米级颗粒布朗运动轨迹的跟踪技术研究

悬浮于液体中的亚微米级超细颗粒作布朗运动，其运动的位移与粒径大小有密切的联系，因而提出了测量超细颗粒布朗运动轨迹获取粉体材料的粒径及其分布信息的一种新方法。本文详细介绍了在显微TV计算机系统中获取颗粒布朗运动轨变时跟踪处理算法。     

一种基于颗粒布朗运动信息的颗粒测量新方法

介绍了基于颗粒布朗运动信息测定颗粒粒度的理论依据，分别论述了两种测量方法，即颗粒位置信息和颗粒速度信息获取方法。并详细介绍了获取颗粒布朗运动速度的传感器的工作原理、难点和探测器件灵敏阈的分析以及计算机数字模拟和实验测定的情况。     

基于稠密轨迹特征的红外人体行为识别

提出了一种使用基于稠密轨迹(DT)融合特征的红外人体行为识别(HAR)方法。主要流程如下:1)通过稠密采样获得输入行为视频的DT;2)计算DT的方向梯度直方图(HOG)、光流直方图(HOF)和运动边界描述子(MBH)3个描述子;3)基于DT的HOG、HOF和MBH,并采取词袋库模型和一定的融合策略,构建融合特征;4)以第3步所构建的融合特征为k近邻分类器(k-NN)的输入,完成人体HAR。实验以IADB红外行为库为研究对象,正确识别率达到96.7%。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对红外人体行为进行识别。     

边界约束的核密度估计红外人体目标跟踪方法

基于核密度估计的均值漂移算法因其良好的实时性而被广泛地应用于目标跟踪,但传统的均值漂移算法极易因颜色等信息的缺乏而使跟踪不稳定,且目标尺度的变化也不利于目标位置的准确估计,为此,提出了一种具有边界约束的均值漂移红外人体目标跟踪新方法。该方法通过各向异性扩散,并联合红外图像的梯度与亮度信息来获取目标边界,自适应调整核窗宽,从而利用均值漂移策略进行红外人体目标跟踪。实验结果表明,该方法在红外人体目标尺度改变时仍能实现良好的跟踪。     

基于三维激光扫描的移动大尺寸圆柱体工件长度快速检测系统

针对移动大尺寸圆柱体工件两端的表面形貌特征,利用三维激光扫描仪设计了一种快速长度在线检测系统。基于三维激光扫描仪可在短时间内连续高速获取大量测量数据的特点,系统在虚拟环境下构造出自适应测量形状的虚拟测量基准面,采用二维误差分离方法抑制系统误差和运动误差,识别定位工件两端端点并计算其到虚拟测量基准面的位移;最后结合多传感器融合模型获取三维位移场测量结果。另外,测试前用三坐标测量机精密测量过的相似形状圆柱体工件对系统进行了校准修正。为验证系统的精度和可靠性,分别对处于（1 000±25）mm内不同直径的圆柱体工件进行了长度检测。结果显示,系统可在1 s完成直径约为50 mm工件的长度测量,检测分辨力为0.010 mm,检测精度达到0.050 mm。实际运行结果表明,该设计系统具有高自动性和高效性,可满足在线生产中对大尺寸工件控制和检测的要求。