基于嵌入式Linux的电子警察系统设计

随着城市车辆的日益增多,智能交通管理显得越来越重要。本文针对目前电子警察系统存在的一些缺点。提出了一种基于嵌入式与无线通讯技术的新型电子警察系统。其中中心控制单元以AT91RM9200为核心。嵌入了LINUX操作系统,开发了应用程序。并在实际应用中验证了该方案的可行性。     

基于自适应卷积神经网络特征选择的视频目标跟踪方法

近年来,虽然基于卷积神经网络特征的目标跟踪方法取得了巨大进展,但也存在卷积特征维度高而导致的特征冗余和噪声等问题,以及不同层的卷积特征在表达目标表观特征方面的能力不同问题.为了克服上述问题,提出利用卷积特征图之间的距离自适应地选取卷积特征中心来进行目标跟踪的方法.首先通过特征图之间的距离矩阵和信息传播理论迭代产生特征中心,压缩特征维度,降低跟踪模型训练的计算量;其次综合利用多层卷积特征训练多个跟踪器联合确定目标状态,并根据跟踪器的实时误差在线更新跟踪器的权重,滤除卷积特征之间的信息冗余和噪声,提升卷积特征的鲁棒性和目标判别能力.实验结果表明,该方法在跟踪成功率和准确率方面都达到了领先水平,且在保证算法跟踪性能的同时有效地降低了卷积特征维度.     

定时器声效特征与计算机故障预测

本文为解决工厂生产的实际问题，提出了对定时器进行故障预测的必要性。以人工神经网络为手段，以定时器表示能量的特征面积为对象，构造了基于神经网络的预测系统结构。最后作者给出了实验结果，并说明了用神经网络进行预测的有效性。     

基于CPV理论的模板生成方法及其在视觉检测中的应用

基于计算机泛视觉（ＣｏｍｐｕｔｅｒＰａｎ－Ｖｉｓｉｏｎ,简称ＣＰＶ）理论中借助非视觉信息辅助视觉问题求解的思想,研究了通过产品的ＣＡＤ模型提取视觉检测相关先验信息,从而自动生成图象匹配模板的方法。该方法利用ＤＸＦ文件中的实体Ｓｅｃｔｉｏｎ生成模板位图,并讨论了模板尺寸与匹配计算量的关系。提出一种基于模板图形特征的轮廓优先序贯匹配算法以减少匹配过程中的计算量。给出了模板生成和匹配的工程应用实例     

基于目标形状特征和纹理特征的迭代配准方法在颈动脉血管中的应用

为了实现颈动脉血管的高精度配准,进而可以计算出颈动脉血管的位移场,提出了一种基于 目标形状特征和纹理特征的迭代配准的方法,这在医学诊疗中具有重要意义． 目标图像的匹配可以 通过提取形状轮廓,利用形状上下文信息实现; 与此同时,SIFT 特征在目标匹配时具有很好的鲁棒 性,图像间的稠密对应关系可以利用图像中逐像素的SIFT 特征来建立． 将二者相结合可以达到一 个很好的配准效果,进一步利用迭代的思想,配准精度再次得到提高． 配准颈动脉血管的实验结果 证明了其具有很好的鲁棒性,并且在精度上超越了传统的配准方法,在时间上也具有可接受的 水平．     

结合空间深度卷积和残差的大尺度点云场景分割

目的 在点云场景中,语义分割对场景理解来说是至关重要的视觉任务。由于图像是结构化的,而点云是非结构化的,点云上的卷积通常比图像上的卷积更加困难,会消耗更多的计算和内存资源。在这种情况下,大尺度场景的分割往往需要分块进行,导致效率不足并且无法捕捉足够的场景信息。为了解决这个问题,本文设计了一种计算高效且内存高效的网络结构,可以用于端到端的大尺度场景语义分割。方法 结合空间深度卷积和残差结构设计空间深度残差（spatial depthwise residual,SDR）块,其具有高效的计算效率和内存效率,并且可以有效地从点云中学习到几何特征。另外,设计一种扩张特征整合（dilated feature aggregation,DFA）模块,可以有效地增加感受野而仅增加少量的计算量。结合SDR块和DFA模块,本文构建SDRNet（spatial depthwise residual network）,这是一种encoder-decoder深度网络结构,可以用于大尺度点云场景语义分割。同时,针对空间卷积核输入数据的分布不利于训练问题,提出层级标准化来减小参数学习的难度。特别地,针对稀疏雷达点云的旋转不变性,提出一种特殊的SDR块,可以消除雷达数据绕Z轴旋转的影响,显著提高网络处理激光雷达点云时的性能。结果 在S3DIS（stanford large-scale 3D indoor space）和SemanticKITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）数据集上对提出的方法进行测试,并分析点数与帧率的关系。本文方法在S3DIS数据集上的平均交并比（mean intersection over union,mIoU）为71.7%,在SemanticKITTI上的mIoU在线单次扫描评估中达到59.1%。结论 实验结果表明,本文提出的SDRNet能够直接在大尺度场景下进行语义分割。在S3DIS和SemanticKITTI数据集上的实验结果证明本文方法在精度上有较好表现。通过分析点数量与帧率之间的关系,得到的数据表明本文提出的SDRNet能保持较高精度和较快的推理速率。     

一种抛物面摄像机系统的标定方法

由抛物面镜和电荷耦合器件(CCD)摄像机构成的视觉系统视场较大、成像过程复杂。为此,提出一种抛物面摄像机系统的标定方法。引入扩展的基本矩阵概念,利用该矩阵实现系统参数的标定,封装系统的非线性成像过程,从而避免复杂的数值计算。实验结果表明,利用该方法可得到较好的标定结果。     

多Agent 主从粒子群分布式计算框架

面向大规模复杂优化问题,提出了一个基于并行粒子群优化的分布式Agent计算框架.框架中使用一个主群(master swarm)来演化问题的完整解,并使用一组从群(slave swarm)来并行优化一组子问题的解,主群和从群通过交替执行来提高问题的求解效率.采用异步组结构,主群/从群中的各类Agent共享一个解群,并通过相互协作,对解群进行构造、改进、修补、分解和合并等演化操作.该框架可用于求解复杂的约束多目标优化问题.通过一类典型运输问题上的实验,其结果表明,所提出的方法明显优于另外两种先进的演化算法.     

人体几何建模方法综述

人体建模是计算机图形学与计算机视觉领域的重要研究课题,而人体几何建模则是人体建模的基础。人体几何建模技术发展至今,已经出现了大量的实现方法。回顾和总结了人体几何建模领域一些最新的研究成果,将其分为直接建模方法、2D图片识别方法、模板匹配方法、统计综合建模4大类,并且对人体几何建模方法的未来发展趋势进行了展望。