一种基于视频多特征融合的火焰识别算法

根据燃烧过程中火焰的物理特性，结合火焰的静态和动态特征，设计了一种多特征融合的火焰识别算法，对火灾进行快速判别．基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型，以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率．实验表明，该算法识别火焰速度快，能够达到25帧／s的处理速度，与其他的火焰识别算法相比，算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成，在复杂实际环境中，算法识别的准确性高，抗干扰能力比较强，如对车灯、路灯等干扰疑似概率始终小于10％．因此，算法在实际运用中有着广泛的应用前景．     

基于多级特征融合的视频火焰检测方法

火焰前期一般多为小目标,但一般的火焰检测方法对于小目标的检测能力较差.为检测早期火焰,提高火灾预防能力,提出了一种融合多级特征的视频火焰检测方法,针对下采样分辨率变小导致丢失目标的问题,引入了反卷积模块,并融合深层具有较强语义信息的特征和浅层具有较强细节信息的特征,从而有效提高了火焰的检测率.所提算法在Bilkent大...     

基于视频多特征融合的列车车厢烟雾检测方法

列车车厢中环境相对复杂且遮挡物较多,为了提高视频烟雾检测的准确性,剔除场景中疑似烟雾的干扰物,降低由于环境中光照变化导致的误检情况,提出了基于运动、颜色及衰减等多特征融合的烟雾检测算法.该算法能有效克服背景复杂、光照变化大,以及阴影问题带来的干扰.算法主要由3部分构成:烟雾运动检测、颜色特征分析提取和多特征融合.该算法通过背景建模方法分割出运动的区域,引入归一化RGB空间烟雾颜色基础模型及衰减模型,以剔除疑似烟雾区域的干扰,同时可以有效地降低光照影响.     

多域特征融合的换脸视频检测算法

现有基于深度学习网络的换脸视频检测算法大多存在跨库检测性能较弱和泛化性能不足的问题。文章融合空域、频域和时域的图像特征信息,提出一种基于多域特征融合的换脸视频检测算法。采用多路卷积特征提取网络分别提取空域颜色通道特征、频域离散傅里叶变换特征以及时域光流特征,并引入通道注意力机制对各支路特征进行优化和有效融合。所提算法在4个公开数据库上进行了实验,与现有同类方法相比,在保持良好库内检测性能的同时,显著提升了跨库检测性能,表现出更为稳定的泛化性能。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

基于区域生成网络结构的多层特征融合目标检测算法

现有深度学习目标检测算法往往只利用了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的深层特征进行判别,对浅层特征利用不足。为了利用浅层的细节信息来提高最终所提取的特征层信息的丰富性,提出了一种基于区域生成网络(region proposal network,RPN)结构的多层特征融合目标检测算法,该算法通过深度卷积网络获取不同层次的特征,并将浅层特征与深层次特征进行融合来获得更加丰富的提取特征,以提升检测模型的性能。以Image Net上的公开数据voc2007为实验对象,以Faster RCNN为基础的检测框架进行改进,最终改进后的平均精度均值(mean average precision,mAP)相比于Faster RCNN有所提升,表明研究结果提升了目标检测模型的准确度。     

基于引导滤波器和加权二维主成分分析的视频融合

可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。     

基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.     

基于多特征融合的显著性跟踪算法

针对在线视觉跟踪中的高效特征提取以及模型漂移的问题,提出了一种基于显著性检测的核相关滤波器(KCF)跟踪算法。将颜色特征(CN)和方向梯度直方图(HOG)进行加权融合;并自适应地调节每种特征的权重。对于模型漂移问题,受生物视觉机制的启发,通过视觉显著性算法获得目标的显著区域;并在该区域内进行采样,实现了全局范围搜索,避免陷入局部极大值。此外,引入了一种基于关键点的模型来解决目标尺度固定的问题。为验证提出算法的有效性,在50个视频序列上与近年来的5种优秀算法进行了对比。实验结果表明,与以往算法相比,该算法在成功率和中心位置误差上都取得较好的效果;而且能有效地缓解目标模型漂移问题。     

不同姿态下基于多特征融合的疲劳状态检测方法

针对传统的基于单一特征的疲劳检测方法误检率高、可靠性不强、无法适应复杂多变的行车环境等问题,提出了一种将驾驶员的眼睛、嘴巴等多种面部特征进行融合的疲劳驾驶检测方法。与现有的人脸检测模型相比,这里提出的基于梯度提高的学习框架对于侧脸的检测效果更佳,并且能够更好地满足检测时间上的要求;同时通过改进的LeNet-5神经网络模型对视频中的笑容进行分类,排除了表情变化对疲劳驾驶检测的干扰;最后为了降低头部姿态的偏转对疲劳特征提取的影响,引入了基于欧拉角的特征校正算法;对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明:不同姿态下基于多特征融合的疲劳驾驶检测不仅能够有效降低头部偏转对疲劳驾驶检测的影响,而且比传统的疲劳检测方法具备更高的鲁棒性。     

基于边缘特征分析和线性判断的文本帧检测算法

为保证视频文本检测作用于含有文本的视频帧中,提出一种基于边缘特征和分量线性的文本帧检测算法。算法首先去除模糊视频帧,通过融合颜色和梯度信息以及文本聚类的方法得到边缘图,利用启发式规则滤除非文本分量;然后根据视频文本分量质心位置及最小外接矩形大小规律构建候选文本行;并结合文本行内字符结构特征定义线性关系。最后对候选文本行进行线性判断,若有候选文本行符合线性关系则将视频帧标记为文本帧。实验结果表明所提文本帧检测算法比其他类似算法检测性能更好。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

多信息融合的实时人脸检测算法

提出一种综合使用灰度、梯度和肤色信息的实时人脸检测方法,使用类Haar特征描述人脸模式的灰度差、梯度差和肤色差,构造相应的特征集．用AdaBoost算法从特征集中学习区分人脸与非人脸模式的有效规则,构成人脸检测级联分类器．实验表明,综合使用多信息的人脸检测器性能,比单独使用灰度信息的检测器有显著的提高．     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

基于梯度投影的视频跟踪算法

为实现复杂场景内目标的准确捕获与跟踪, 结合目标特征, 提出基于梯度投影的视频跟踪算法。根据目标先验知识, 对视频流开窗并进行梯度投影, 获取目标区域的位置信息; 通过特征提取和形态学分析提取目标特征参数, 实现目标判定与捕获; 利用目标质心坐标更新跟踪窗位置信息, 实现对目标的跟踪。实验结果表明, 该算法降低了运算量, 实时性强, 实现了对目标的准确、 稳定的跟踪, 对实验场景中的光照变化和疑似目标的干扰具有很强的鲁棒性。     

基于多传感器融合技术的高大空间火灾探测

提出了一种新型的、应用多传感器数据融合技术于当前高大空间建筑的火灾探测报警系统的方法。该种方法采用多传感器探测火灾多种参量,先使用神经-模糊网络进行局部判定,局部判定结果与融合中心进行历史数据的融合,得到误差后确定下一步全局决策。通过试验与仿真证明此方法大大提高了火灾探测的及时性,同时又提高系统可靠性,减少了误报警。