实时图象处理系统与运动目标跟踪

本文简要地介绍我们自行设计及制作的实时图象处理系统以及使用该系统进行活动目标跟踪的算法:目标轮廓特征识别及自适应门形心跟踪。前者具有从多个物体中识别出目标的功能,后者则能适应因目标在三维空间运动而引起的姿态、位置及大小的变化,实时地给出其形心位置,以实现跟踪。图象处理及模式识别在卫片处理、资源调查、工业检测及医学诊断等方面已获得应用。但迄今为止多属于静止图象的处理与识别,而对动态图象的实时处理则有待探索。本文的目的在于探讨以微机为基础的实时图象跟踪技术,介绍我们与航天部8358所合作研制的实时图象处理系统,以及在该系统上实现运动目标跟踪的一些初步结果。     

统计模式识别技术在刀具判别中的应用

采用模式识别方法,从切削过程的动态切削力和振动信号中抽取特征,对刀具的磨损状态进行了判别。通过时间序列分析建立反映切削状态的数学模型,从动态数据中凝聚信息,构成用于判别的特征向量。在分类器的设计方面,采用了在近邻分类法基础上的三种改进算法:编辑技术、边界抽取和边界补缀。采用上述方法处理的浓缩样本集,其识别率接近大样本集的 1-NNR 的结果,分类速度约提高了6倍。可望用子对刀具磨损的在线监控。     

直线及圆弧矢量化的统计算法

一种给出在工程图纸矢量化系统中使用统计几何特征和模拟人的视觉机制的矢量化算法。这种算法保证处理的高速度，灵活性和准确性。     

实时图象处理系统中的双CPU通讯

为提高动态模式识别系统图象处理CPU的利用率,采用一与其并行的输出数据系统,此系统CPU专事接受数据并将其打印输出。本文提出两系统间的三种不同的接口方式,用以实现两系统内存间的数据传送。这三种方式为:A.软件传送方式,B.DMA传送方式,C.内存交换方式。