【摘 要】
：
Vi Be算法检测首帧中的运动目标时，常导致运动目标在初始位置停留时间过长并产生伪前景，使得检测结果的准确性有所降低。针对这一问题，对Vi Be算法进行改进，首先通过选择颜色和空间位置相近的像素点作为样本集去初始化背景模型，并使用熵值法去判断颜色和空间位置在相似程度函数中的权重。其次在分类时基于迭代法确定自适应阈值，以增强在不同条件下的分割精度。最后结合帧差法的判定结果在二元指数分布模型中确定背景
论文部分内容阅读
Vi Be算法检测首帧中的运动目标时，常导致运动目标在初始位置停留时间过长并产生伪前景，使得检测结果的准确性有所降低。针对这一问题，对Vi Be算法进行改进，首先通过选择颜色和空间位置相近的像素点作为样本集去初始化背景模型，并使用熵值法去判断颜色和空间位置在相似程度函数中的权重。其次在分类时基于迭代法确定自适应阈值，以增强在不同条件下的分割精度。最后结合帧差法的判定结果在二元指数分布模型中确定背景模型的更新概率。实验结果表明，该算法在噪声、光照以及背景变化的情况下仍然能保证检测结果的准确度，对比传统
其他文献
高光谱图像有效压缩对于实现实时传输具有重要意义。本文将光谱线性分解应用于高光谱图像的高效压缩中，根据高光谱图像的线性混合模型，将高光谱数据分解为端元与丰度的乘积，编码端对端元与丰度进行必要的数据处理，然后分别进行JPEG-LS无损压缩，形成输出码流数据。解码端利用最终解码后的端元与丰度相乘来重建原始图像，探讨了量化步长对率失真性能的影响。仿真实验结果表明，该方法能够取得一定的压缩性能。
本文提出了一种基于YOLOv4目标检测方法的绝缘子爆裂故障智能识别模型，以某供电局一年内正常绝缘子及爆裂绝缘子图像为样本，对故障识别模型进行训练，得出识别模型的权重。采用该模型对绝缘子及其爆裂故障进行识别测试，结果表明，该模型识别绝缘子的平均精度（AP,average precision）为92.6%，识别绝缘子爆裂故障的平均精度（AP）为91.78%，模型每秒处理帧数（FPS,Frames Pe
基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks， S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积
针对金属球面高反光及高曲率对表面微缺陷检测的不利影响，提出一种基于空间全角度光源和图像融合的检测方法，通过空间全角度光源系统提供不同照明方案扫描球面获得图像信息，利用图像融合对有效检测区域内微缺陷与背景的差异性进行累积，放大微缺陷与背景差异，提升微缺陷检测能力。实验结果表明，基于本方法的检测装置对直径20mm精度G16的轴承钢球表面不同位置微缺陷的检测效果显著，解决了金属球面高反光引起检测盲区问题
针对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花无法使用目标检测、实例分割方法识别的问题，本文提出一种深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法，为智能疏花奠定视觉基础。首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花像，然后制作标签，并进行数据增强；接着构建深度为34层的ResNet主干网络，在此基础上加入稠密特征传递方法和注意力模块，提取荔枝花、叶的特征，最后通过全卷积网络层实现荔枝花、叶分割。模型的平均交并比(
聚焦评价是根据离焦序列图像搜索并获得最优像点位置的数值分析方法，其分辨力直接决定三维聚焦形貌恢复技术的重建精度。本文以空域拉普拉斯算子与频域离散余弦变换为基础，提出一种联合二者聚焦评价结果的高分辨力聚焦评价方法。首先，使用离散余弦变换算子对图像进行聚焦评价，将拉普拉斯算子聚焦评价值对称变换的结果作为权重因子；然后，使用权重因子对离散余弦变换评价值进行修正，以增加对图像聚焦特征的响应、抑制对图像离焦
目的 为了实现跨摄像机区域多人脸图像跟踪的目的。方法 本文提出了一种基于双三分支孪生网络（DTN）的跨摄像机跟踪网络。具体方法是应用Chinese Whisper人脸聚类算法将同一个行人的人脸图片聚类，并根据人脸聚类的结果通过智能监控确定被捕捉的目标人脸。通过改进FaceNet网络的网络结构和训练函数实现行人人脸的精确跟踪。结果 在LFW数据集上训练DTN，通过边缘样本挖掘损失（MSML）和焦点损
超声成像检测技术具有检测结果直观等优势，是无损检测领域未来的主要发展方向之一。相比传统超声检测方式，激光超声因具有非接触式的特点成为重要检测手段。时间反转成像法可实现时间和空间的自适应聚焦，在非均匀介质中对目标的定位和检测具有广阔前景。本文介绍了以时间反转法为主的几种典型超声成像方法，对比分析不同成像算法的结果，介绍了超声成像领域常用仿真软件，以激光超声为切入点对比常规超声给出了现代超声检测技术和
由于冬季雾霾的影响，室外图像通常会失去对比度和保真度,针对大多数去雾算法对含有大面积天空区域的图像去雾效果不佳，提出了一种改进的暗通道先验去雾方法。首先，根据图像梯度信息分割出天空区域，在天空分割的基础上，结合大气光参考像素的高亮度和平滑性设定判别公式，合理地估计大气光值。其次，根据暗通道值不同，采用分段线性函数对可调参数进行动态修正，解决过度去雾造成的局部阴影。然后，将亮通道模型和改进的暗通道先
目的 本文提出了一种基于2D转3D骨架的实时检测二分支子网络，分别实现2D骨架关键点3D估计和2D、3D骨架特征融合的人体3D动作识别。方法 具体方法分为检测、估计和识别三个过程。检测过程采用OpenPose框架实时获取视频中人体骨架的2D关键点坐标。在2D转3D骨架估计过程中，设计了一种具有难样本对输入和反馈功能的孪生网络。在3D动作识别过程中设计一种2D、3D骨架特征二分支孪生网络完成3D姿态