鲁棒主成分分析的运动目标检测综述

目的 运动目标检测在许多计算机视觉任务中发挥了重要的作用。背景建模是运动目标检测中传统而又常用的方法。然而,许多背景建模方法是基于像素点的,对背景方面的考虑过于简单,难于处理真实视频。最近,将基于低秩和稀疏分解的鲁棒主成分分析应用于运动目标检测成为计算机视觉领域内的研究热点。为使更多国内外运动目标检测的研究者对鲁棒主成分分析方法进行探索和应用,本文对其进行系统综述。方法 融入最新研究进展,基于误差抑制、贝叶斯理论、时间和空间信息、多特征和多因素耦合,对各种国内外的鲁棒主成分分析模型进行归纳,并理论分析其优缺点。结果 本文采用变化检测数据集（change detection dataset）中不同场景的视频序列来对不同算法进行对比实验。从实验结果可知,属于第3类方法的DECOLOR 的检测效果优于其他算法,在均值对比中得到的召回率、精确率和F-measure分别为0.7、0.706和0.66。总体来说,当前改进算法都能有效地弥补最初鲁棒主成分分析方法的缺陷,提高了运动目标检测的精度。结论 鲁棒主成分分析在运动目标检测上取得了较多的研究与应用成果,在智能视频监控应用领域拥有广阔的应用前景。但是,其仍需针对鲁棒主成分分析存在的一些局限性进行深入的研究。融入前景运动目标在视频中的先验知识是基于鲁棒主成分分析的运动目标检测的发展趋势。     

空间约束混合高斯运动目标检测

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。     

结合阴影抑制的混合高斯模型改进算法

混合高斯模型背景法作为运动目标检测的一种经典方法,已经广泛应用于智能视频监控系统中。但是,传统的混合高斯模型背景法容易将阴影误检测为运动目标的一部分。因此,针对该方法在区分阴影和运动目标方面的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法和HSV空间阴影抑制相结合的运动目标检测算法。这种改进算法首先将颜色空间转换到HSV空间,初步提取运动目标,然后再利用阴影的灰度值比背景中的灰度值小,而前景的灰度值比背景中灰度值大的特性,检测出运动目标中的阴影。实验结果表明,这种改进的算法明显提高了检测效果,有效抑制了阴影对运动目标检测的干扰,算法实时性也较好。     

面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测

目的 Kinect可实时获取运动数据且较传统的运动捕捉设备采集成本低廉,在运动数据捕捉方面得到了广泛应用。但Kinect获取的运动数据精度较低,现有运动数据处理算法难以适用。方法 针对运动数据处理的关键步骤足迹检测问题,提出面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测算法。首先使用自适应的双边滤波算法降低Kinect运动数据中的噪声;其次定义多种脚部运动特征并用于分类,优化分类效果;最后使用支持向量机(SVM)算法训练决策函数并用于足迹检测。结果 本文算法应用于多种类型运动数据后,可以有效地减少Kinect运动数据中的噪声,足迹检测的时间性能以及准确性良好,其中足迹检测的准确率比经典的基准线方法提高了10%左右,比K近邻方法提高了8%左右,检测一帧运动足迹的速度为K近邻方法的7倍左右。结论 对实验结果的分析证明算法具有良好的鲁棒性、时间性能以及准确率,可广泛应用于运动数据的处理之中。     

一种基于自适应混合模型的背景减除法

针对局部二进制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界环境变化如动态背景、光照改变、相机抖动等干扰的问题,在融合像素纹理与亮度信息的基础上,建立一种自适应混合背景模型进行运动目标检测。首先,利用每个像素的多通道自适应局部二进制相似度(LBSP)信息和亮度信息建立混合背景模型。然后,根据当前像素与混合背景模型的比较结果对其进行分类,并采用随机更新机制更新背景模型。实验结果表明,本方法不仅在正常外界环境下取得了较好的检测结果,而且还可以有效地减少动态背景、光照变化等复杂外界环境条件造成的干扰,提高检测结果的准确性。     

基于变步长阵发混沌的ZPW-2000低频信号检测方法研究

针对常规混沌阵列检测轨道移频信号所带低频信息存在复杂度高和精确性低的问题,对常规方法进行改进,提出了一种基于变步长阵发混沌的低频信号检测方法,该方法只运用一个Duffing振子,通过设置一组步长可以覆盖整个待检测低频信号所在频段的序列,来实现对轨道低频信号的检测。结合Duffing混沌系统检测信号的优越性,分析了利用变步长阵发混沌法检测低频信号的可行性,给出了此方法检测低频信号的步骤,并从理论上计算了可发生阵发混沌的步长序列,然后利用Matlab/Simulink搭建仿真模型进行仿真验证。结果表明,可用变步长阵法混沌法对低频信号进行检测。最后再利用阵发混沌周期法对仿真结果进行进一步研究,得出精确的低频信号。变步长阵发混沌法的检测性能在精确性及系统复杂度方面都优于传统的轨道低频信号检测方法,并且可以实现低信噪比下低频信号的检测。     

网口容错在嵌入式设备中的设计与实现

针对嵌入式网络设备的服务可靠性问题,现有的网口容错主要采用双网卡冗余设计,研究针对单网卡多网口的情况,提出了一种网口容错方法,该方法能有效利用系统带宽资源。提出的网口容错方法包括一种网口状态检测机制和故障网口服务数据迁移方法,并设计了相应的功能模块。故障检测模块实现基于Loopback的检测方法,容错处理模块则实现在检测到故障后,可将故障网口的服务负载数据根据迁移策略迁移到其余正常网口。所提出的方法实现了对网口工作状态的快速检测和负载数据的有效容错。该方法具有应用无关性、资源占用率低的特点,通过测试验证了该方法的可行性。     

基于机智云平台的滚动轴承在线监测系统

设计了一种基于云平台的滚动轴承在线监测系统,信号采集模块将振动传感器输出的振动信号进行变换,再通过有源滤波模块处理后交给控制器,控制器内部进行A/D采样,随后处理器对A/D采样后的信号进行参数的运算,最后将参数通过云平台传输协议模块,在利用WiFi转发给远程机智云平台服务器.该系统为滚动轴承的监测提供了一个平台,在这个平台上工程人员可以通过远程的云服务器和APP终端对滚动轴承的状态进行了解,很大程度上减少了工程人员的工作量,提高了对滚动轴承监测的效率.     

高速重轨平直度在线检测研究

重轨的平直度检测是重轨生产过程中重要的一个环节,该项检测的速度、准确性、稳定性等因素直接影响重轨总体质量。 本文以中国某大型钢铁集团轨梁厂的重轨平直度检测现状为背景,利用激光传感、数据采集、计算技术等现代技术,设计了一套基于并行计算的重轨平直度在线检测系统。系统采用14个激光位移传感器和2个旋转编码器分别对于重轨的7个水平方向位移测点、7个竖直方向位移测点、和重轨传输方向的位移进行实时测量,得到的信号转换为数字信号后,在PC机内通过GPU并行计算进行同步配准、块内数据分析、块间数据分析、帧间数据分析等处理,除去粗糙度、氧化铁皮、高频振动、低频振动等干扰,最后得到并输出平直度信息。实验及现场应用表明,该方法检测速度可达到3m/s、精确度可达到0.1mm.     

机载视觉探测与目标定位系统设计与实现

为了解决GPS(Global Position System)定位精度不够高,无法满足无人机完成货物搬运任务的问题,设计并实现了一种以TMS320DM6437为平台的机载视觉探测与目标定位系统,由机载子系统和地面监视子系统组成。机载视觉信息处理子系统利用圆的几何特性改进了经典的Hough变换圆检测算法,在保证精度的同时大大降低了计算量,提高了算法运行效率。同时设计并实现了区分多个相同目标的方案与算法,其冗余机制增强了方案的可靠性。最后搭建了静目标定位测试平台和动目标定位跟踪机载测试系统,验证了系统的可靠性、鲁棒性、实时性和探测精度。