基于稀疏表达残差的自然场景运动目标检测

本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法,在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上,采用视频前n帧初始化稀疏表达字典;利用字典对后续视频帧进行重构,提取每帧的重构残差;结合基于光照强度的全局阈值矩阵,将残差图像二值化,提取图像前景;利用前景区域和边缘点关系剔除ghost区域;采用增量PCA(Principal Component Analysis)算法和保守更新的思想对背景模型进行更新.在changedetection.net提供的shadow数据集上实验表明,采用全局更新和残差计算的方法,可以有效的解决由于自然场景光线变化导致的阴影变化,并且对自然场景中背景的小幅度抖动和相机抖动等问题也具有一定的抵抗能力.     

基于DSP的机床数控系统设计

提出了一种用TMS320VC5402 DSP设计数控系统的方法。用高性能数字信号处理器（DSP）代替单片机，可提高机床数控系统的运行速度，使之满足高速和高精度控制的需要。     

基于DSP的变外参摄像机在线标定

本文提出一种变外参摄像机的在线标定方法.首先对云台控制的摄像机的旋转建立了一个完整的数学模型,在模型中引入四元数表示旋转的参数.再根据旋转前后外参的变化计算出摄像机旋转的角度与云台通电时间之间的关系.这样对初始位置使用传统标定方法标定后,在DSP实时控制云台通断电的基础上,就可以根据云台的通电时间快速地的计算出每次旋转后摄像机的外部参数.实验结果表明,该方法操作简便,精度较高.     

基于代理的分布式视频流点播传输策略

视频流传输具有带宽高、周期长的特点,使网络带宽成为了制约视频流点播应用发展的主要因素.本文针对现有网络技术条件,充分利用客户端I/O带宽、本地缓存及网络带宽资源,设计了一个适用于大规模点播应用的基于代理的分布式视频点播传输策略.该策略中各本地网络设有一视频流代理服务器用于保存部分视频的部分内容,并按动态批处理的方式来接纳并服务请求用户.视频传输时,服务器与代理端之间采用单播传输机制,在代理与客户端之间采用单播与多播相结合的方式.实验表明该策略可以大大减少对骨干网络带宽的需求,并能为客户端提供理论上的零启动延时服务.     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式判别的改进算法

H.264提供了4×4的亮度块帧内预测,其共有9种预测模式.在判断其预测模式中要求4×4块的每种预测模式都要判断,因此计算复杂度很高.有效减少4×4块预测模式的判断次数,在实时视频编码过程中很有价值.基于此,提出了一种帧内4×4块预测模式判断提前退出的优化算法,并对其进行了试验,得到了很好的效果.     

一种新的近重复监控视频检测算法

设计了一种使用视频镜头时序特征来实现级联式检测近重复视频的算法.首先在进行关键帧特征提取之前,直接在镜头层次上提取时序特征,初步滤除完全不相同的视频,然后对剩下的视频帧提取全局颜色特征和SURF特征进行逐步检测,最终获得与查询视频近重复的视频.对实验室的监控视频进行小范围的验证实验,实验结果表明,该算法与不用时序特征的方法相比有一定的有效性和准确性.     

RTP协议在嵌入式网络摄像机中的设计及实现

提出了一种基于硬压缩的嵌入式网络摄像机的设计与实现,介绍了系统框架结构和软件设计.其中,主控芯片采用三星公司的S3C2510A,负责系统的控制和任务调度管理; MPEG4硬压缩芯片采用WIS公司的GO7007SB,负责音视频编码.分析研究了实时传输协议RTP 及其控制协议RTCP,构建一种嵌入式μClinux平台下基于RTP/RTCP协议的采集传输系统, 能够实时采集音视频数据、编码并通过网络传输.同时,通过加性增加乘性减少的方法进行流量控制.该设计与实现方案目前已应用到视频监控系统中,完全满足系统的需求.     

基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法

该文提出了一种基于最大池图匹配的形变目标跟踪算法,适用于跟踪目标产生较大形变或者严重遮挡等场合.此方法首先将目标搜索区域过分割为候选目标部件并建立动态图表示,即目标部件的表象特征和它们之间的几何位置关系.然后采用最大池图匹配算法,得到目标图和候选图中部件的匹配关系,从而确定出目标位置的置信图.联合考虑目标整体和目标部件对目标位置的支持,投票决定出精确的目标位置.在各种形变目标的跟踪序列测试下,该算法与其他跟踪器的对比验证了其有效性和鲁棒性.     

基于TMS320DM642的Flash在系统编程方法

嵌入式DSP系统在独立运行时需要把用户代码从外部Flash中加载到系统RAM运行,包括了Flash的编程及上电加载两项技术,是DSP系统开发中的重点和难点。本文采用一种在系统编程方法对Flash编程,巧妙地利用JTAG仿真器实现系统在线调试及编程,无需进行COFF到HEX的数据格式转换。     

分块跟踪中的目标模板更新方法

在基于模式匹配的目标跟踪算法中,由于受遮挡、自身外观变化的影响,模板更新问题一直是目标跟踪的一个难题,因为遮挡和外观变化均表现为目标内灰度的变化,但由障碍物遮挡引起的灰度变化不能更新为模板;而由目标自身引起的灰度变化又要即时地更新为模板。为此,提出一种带有遮挡和外观变化判断的局部模板更新算法。算法使用分块模板并根据目标中变化的信息分别来自目标和背景的概率来区别外观变化和遮挡这两种情况。目标被部分遮挡时,通过不更新模板来防止障碍物信息混入模板;目标外观变化时,提出一种新的局部模板更新算法以适应目标的不断变化。实验结果表明,该算法既能较好地适应目标的外观变化,又具有较强的抗遮挡能力,比整体模板更新算法具有更好的鲁棒性。