Segmentation of the image with multi-visual features for a traffic scene

Scene segmentations based on the pixel classifying calculation are complicated, and they use insufficient features, thus resulting in a low accuracy, so a new model is proposed to overcome these shortcomings,which is to learn these geometric classes based on multi-visual features of super-pixels. First, various features are extracted from the super-pixels of an input image. These features are used for classifying the super-pixels. Then the difference between the adjacent super-pixels is calculated to predict their consistency. The initial classification result and the consistency are synthesized to the Markov Random Field energy function, which is then minimized based on the graph-cuts algorithm to get the final labels of the super-pixels. Experimental results prove the effectiveness of the multi-visual features and the optimization method proposed, with superior performance achieved for traffic scenes.     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

公共事业管理专业人才培养中情景模拟教学法的应用探讨

公共事业管理专业的培养定位决定了其教学过程的动态化与实践化。由于诸多因素影响,公共事业管理专业实践教学路径单一且效果欠佳。结合近几年来开展情景模拟教学的实践,探讨情景模拟教学对公共事业管理专业人才培养的应用价值和开展情景模拟教学的路径。     

基于DMD的红外目标模拟器光学系统的设计

介绍了DMD的工作原理以及相应的红外景象模拟技术的特点,设计了一种工作在8-12μm波段的红外目标模拟器。对系统整体进行建模、分析,DMD表面照度均匀。投影系统采用四片式结构,焦距405mm。MTF在10lp/mm处大于0.5,弥散斑均方根半径小于衍射极限,系统畸变控制在0.5%以内。该系统结构紧凑,性能良好。     

基于Gist特征与PHOG特征融合的多类场景分类

Gist特征是根据稀疏网格划分提取图像全局特征,它可以很好地描述单一场景,但是对于同一图像可能包含的多个场景,该特征的区分性能有所下降;而PHOG特征,提取的是图像局部轮廓特征,对Gist特征有一定的补充.本文以此提出基于Gist特征与PHOG特征融合的场景分类技术,首先分别提取图像的Gist特征和PHOG特征,然后将两种特征串接起来形成融合特征,最后使用SVM分类器进行场景训练和分类.在OT数据集上,考察了单一特征的分类精度和融合特征的分类精度,以及训练样本数对分类性能的影响,通过实验对比发现特征融合能够有效地提高场景分类的正确率.     

基于显著区域的行人检测算法

针对经典行人检测算法(HOG+SVM algorithm)因滑动窗口滑动次数过多引起的计算量过大问题,提出一种基于显著区域的行人检测算法。把提取的显著度和原图结合得出有效图,实现由整张图像行人检测到局部有效图行人检测的转变;用贝叶斯准则将有效区域和基于协方差的行人检测有机结合,达到在降低计算量的同时提高检测准确率的效果。在公开数据集INRIA上的实验结果表明,该算法降低了计算量,明显改善了误检率。     

一种战场士兵多生命体征监测头带设计

针对战场环境,从便携式角度出发,采用可穿戴技术,设计了一种集成心电、脑电、脉搏波、体温以及人体姿态测量的战场士兵多生命体征监测头带。其中,以超低功耗的MSP430单片机为主控芯片,以低功耗的ADS1292R作为双电极心电和脑电采集芯片,以反射式光频转换器采集人体光电容积脉搏波,以医疗专用负温度系数（ NTC）热敏电阻器作为体温传感器,以MMA7660数字三轴加速度计作为姿态测量传感器。通过蓝牙将所采集信息传送至单兵PDA,实现了多生命体征的监测,具备体积小、重量轻、功耗低、成本低、便携舒适等特点。     

交会对接仿真电视图像TMO算法主观评价

通过对实时渲染仿真交会对接电视图像的主观评价,指出调和映射处理(TMO)算法的修正是提高仿真场景逼真度的方法.基于交会对接仿真电视图像TMO算法应用,分别针对S-curve算法、自适应对数算法和Reinhard算法设计了基于静态图像对比的亮度调和因子评价实验和基于动态场景对比的算法应用距离段评价实验,并对实验结果的均值、标准差以及HSD值进行了计算与分析;上述3种算法亮度调和因子分别为6.0,0.6和2.2,依次应用于远距离,中、近距离和靠拢距离时仿真电视图像有最佳评价和显示效果.实验结果表明,采用同种TMO算法处理的交会对接仿真图像动态场景真实感效果优于静态图像;在交会对接不同距离段内,仿真场景需要采用不同的TMO渲染方法.     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

徒步导航系统中的自适应步态优化检测方法研究

针对步态检测的可靠性和准确性成为制约个人徒步导航定位系统高精度定位的主要因素,提出一种基于K均值聚类参数调整的自适应步态检测算法。首先研究行走过程的足部运动规律,并分析惯性测量单元输出加速度和角速率的数据特征,提出采用比力幅值滑动方差作为检测依据的步伐检测方案;分析滑动方差窗口参数、初始检测阈值参数和误检修正时间参数对于检测结果的影响并指出三者的关系,确定窗口参数、初始阈值选择的一般准则以及利用K均值聚类自适应确定时间参数以纠正初始检测结果中误检步态的可行性。利用实验室现有MEMS传感器开展了5组不同状态下的徒步实验,实验结果验证了步态检测算法的可行性和有效性。