基于背景纹理的轿车车标定位方法

车标定位是车标识别系统的关键技术之一,但是由于车标背景的散热片纹理不一、种类繁多,给车标定位造成了困难,故提出了一种基于背景纹理的轿车车标定位方法.该方法首先根据先验知识对车标进行粗定位,依据其在水平投影与垂直投影上的特征将车标背景分为三大类,然后运用Sobel算子分别对不同类别的散热片背景进行消融;为了更好的去除散热片背景对定位车标的影响,引入了一种邻间二值化方法,同时结合基于投影的去噪方法对噪点进行进一步处理,从而实现车标的精确定位.这种方法适用于不同类型的车标背景条件下的车标定位.实验通过对1000张图片进行车标定位,比较已有算法有更高的准确率和适用性,总体定位准确率可以达到97.10%.     

DVC转码技术研究

本文介绍了DVC(分布式视频编码)到传统视频转码的方案,该转码方案适用于移动终端设备之间的视频通信。着重讲述了DVC到H.264的转码,针对转码过程中复杂度高和时延长等问题,利用DVC解码端生成的运动矢量来减少H.264编码的工作量,在几乎不影响视频质量的前提下,极大地降低了转码的计算复杂度和时间,提高了转码效率。同时介绍了DVC转到其它传统视频的方法和方案,最后分析了DVC转码在当前移动视频通信市场中存在的巨大潜能,以及对转码技术的未来发展和方向进行了展望。     

基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法

为更高效地对城市空间品质进行量化评价,提出一种基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法.以街景图片为载体,选择城市公共空间中街道尺度和建筑尺度作为研究出发点,建立数据集.设计一种跨连AlexNet网络+支持向量回归(support vector regression,SVR)的机器学习方法,分析城市空间品质属性.利用设...     

基于FPGA的肢体动作捕捉系统设计与实现

基于DE2-115开发平台,设计了一种高效的肢体动作捕捉系统.系统对摄像头采集到的视频信号进行肤色检测、噪声消除,提取出合适合适肤色块提取,在此基础上计算跟踪肢体质心坐标,并根据人体轮廓和质心之间的位置关系建立人体肢体模型.系统实现了肢体动作实时捕捉,并完成了三维模型重建.     

“研究生论坛” 基于梯度结构相似度的HEVC帧内编码单元快速划分算法

根据图像相邻块的结构相似度关系,提出一种HEVC帧内预测编码单元快速划分算法。在帧内预测编码中,根据当前编码单元下层的四个子编码单元的平均结构相似程度来确定当前编码单元是否进行更深层次的划分,以达到修剪四叉树,减少计算复杂度的目的,实验结果表明,在码率增加较少和图像质量基本不变的情况下,提出的算法将HEVC帧内预测编码时间平均减少了36.67%-48.50%。     

改进的基于对极几何的DMVC空间边信息重建

分布式多视点视频系统中,边信息分为时间边信息和空间边信息,其中,基于对极几何的空间边信息生成算法是目前最有效的方法之一.在基于对极几何的边信息估计过程中,为了更准确快速地确定对极线上的搜索起点,论文通过统计分析相邻视点同一时刻帧内特征点偏移的局部集中性,提出了一种基于空间特征点分布特性的搜索起点确定算法.首先对关键帧图像进行分块,计算每个分块的特征点偏移均值;然后基于空间坐标点深度时域局部连续性,针对当前WZ帧分块,直接利用处于相同位置的关键帧分块的平均偏移值计算初始偏移中心,最后实现空间边信息的重建.实验结果表明,在不增加计算复杂度的前提下,相对于基于中值预测投影点的算法系统总体性能约有0.25～0.8dB的提升.     

城市量化研究中视频人流统计分析

在现代城市规划研究中,聚焦人的信息的深度分析至关重要.采用有效的视频分析技术处理和分析监控视频可以极大地扩充行人信息的基础数据,对城市量化研究具有重大意义.该研究方法通过拍摄一段时期同一街道视频进行相应的处理.采用基于前向传播卷积神经网络模型的深度学习方式检测视频中指定监测区域的行人.为确保行人信息的准确性,故对检测到的行人进行跟踪处理,同时添加跟踪目标丢失判断及相应处理.最后量化行人数量、运动方向、滞留时间以及运动速度等信息数据,进行相应的数据分析.实验结果表明该研究方法能有效的实现量化行人信息数据,为城市定量化研究提供准确有效的数据支撑.     

基于改进全卷积网络的小麦图像分割

针对漫水填充结合模板匹配的双面联合分割方法对小麦图像进行分割存在过分割以及欠分割现象,提出基于改进的全卷积网络的图像语义分割方法.该方法融入前二个池化层的输出信息作为Softmax层的输入,探讨并得出了只融入第二个池化层的输出信息的网络模型优于同时融入前两个池化层的网络模型,引入Batch Normalization层到网络层中,并且针对小麦图像的需要将原来的21类网络输出类别更换为2类输出.实验采用建立的小麦图像数据库,结果表明改进后的网络使得过分割和欠分割现象明显减少,分割效果得到了显著提升,并且使用F-measure定量分析了模型的有效性.     

H.264高清视频编码器的设计与实现

针对高清视频庞大的数据量以及H.264编码器复杂的编码结构引起的低编码速率的问题,对影响算法编码速率的原因进行了深入分析,并设计了高效的多核并行方案,进而充分利用TMS320C6678的多核性能,并结合TMS320C6678的运算存储特性,对H.264编码器进行了多方面的优化,最终使H.264编码器对720P高清视频序列编码速率从1.2 fps增加到27.2 fps,更加贴近于实际应用。     

基于改进残差网络的联合损失步态特征识别

针对现有的步态识别模型识别准确率不够高、提取特征层次较浅等问题,在步态识别网络GaitSet的基础上,提出一种新的基于改进残差网络的联合损失步态特征识别模型Res-GaitSet。步态作为一种独特而有效的远距离识别生物特征,可以在老年医学评估、社会秩序保障等方面被广泛应用。新网络在特征提取模块中引入残差单元,并采用多个损失函数联合使用的方式,此方法可有效提高步态识别模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后的网络Res-GaitSet在CASIA-B数据集的多个场景和不同识别角度下的准确率均有提升。同时,将改进后的网络用于自建步态数据集,对比于原网络,改进后的网络识别效果在不同角度下也均有提升,充分验证了改进模型的有效性。