基于视频序列的运动目标检测

为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上.     

基于ArcSDE的海缆温度监测系统的设计与实现

采用SQL Server 2005配合ArcSDE作为后台数据库来管理地理信息数据和海缆的各种属性信息;系统选用Visual C#平台以及ArcGIS Engine组件作为前台开发工具开发海缆监测系统。通过对ArcSDE空间数据引擎存储模式的理解与运用,系统实现了海缆温度数据导入,加载显示以及温度数据的入库等功能。按照ArcSDE中空间数据和属性数据的管理规则设计数据库,利用了组件开发技术,进行了桌面平台系统的总体设计与实现。     

基于双模板极值滤波器的传像光纤束中的盲元消除

利用传像光纤束传输图像,受目前加工工艺限制,不可避免地出现断丝,断丝引起的盲元必然造成信息丢失。传统的中值滤波、均值滤波无法有效消除盲元。提出一种基于极值的双模板滤波器,有效地解决了盲元问题,并在定位光纤中心位置时得到运用。     

在线论坛中潜在影响力主题的发现研究

在线论坛已经成为人们获取信息、发表言论的重要场所,针对传统的在线论坛中有影响力主题计算方法的不足,通过计算词语在回帖传播链上的影响力,提出一种根据对有影响力词语聚类的方法发现在线论坛中具有潜在影响力的主题。它能够为用户和论坛管理人员及时、准确和方便地提取重要的主题信息,以便更好地对论坛进行管理。     

高精度转炉倾角测量仪的应用研究

为了安全生产和经济效益,炼钢转炉的炉壁需要定期检测厚度.检测壁厚通常是转炉倾倒钢水时进行,因此转炉的倾角是整个测量系统中一个非常重要的参数.由于工作环境的高温强噪,难以直接对转炉进行测量,传统方法采用刻度盘指示方式,误差很大.介绍一种测量方法,采用高精度(13位)角度编码器获取转炉的倾角,数据经单片机串口采集,完成数据格式转换后用扩频通信方式传送给上位机.     

海天背景下红外小目标检测与轨迹拟合

在复杂海天背景下机载红外相机对落水人员的搜救中,提出一种针对红外视频中小目标检测高效算法,本算法首先采用形态学滤波对视频预处理,在相对运动背景下采用时间戳的Hough变换去除海天线的影响,更新海面监控区域;其次使用三帧差分分割小目标,采用改进的等价对算法快速计算分割小目标连通区域并标记。最后利用梯度下降法迭代出小目标运动轨迹,预测落水人员位置。实验表明,该算法不仅能有效地去除海天背景达到实时更新运动背景的目的,而且能够高效地检测出运动目标并标记并拟合出曲线方程,在一定时间内可预测小目标出现位置以便及时搜救落水人员。     

基于红外面阵传感器的小目标检测算法

研究了红外面阵传感器图像中小目标的特征,针对目标低信噪比的问题,提出了一种新的单帧红外图像小目标的检测方法。首先用改进的中值滤波对图像进行处理,抑制孤立噪声,然后对图像进行基于提升小波的分解,并用形态学对图像进行背景抑制,最后通过自适应阈值进行二值化分割检测出小目标。实验结果表明：该方法对面阵传感器红外弱小目标有良好的检测效果。     

基于卡尔曼滤波器的传像光纤束位置搜索

为获取超高分辨率图像,设计了一种入端为线阵排列、出端为面阵排列的传像光纤束.利用该光纤束的成像系统在合成目标图像时,需要建立光纤束出端、入端位置坐标表.介绍了一种基于卡尔曼滤波器的算法,对出端光纤位置逐一搜索;搜索光纤位置时区分层内、层间设置不同初始步长,按均方误差最小原则对搜索步长进行修正.算法采用了比对终止边界、标定已搜索光纤两种稳健性措施,‘Z’字型搜索路径提高了算法效率.实验结果表明,搜索算法得到的位置坐标表准确标定光纤位置,提取光纤束耦合的信息还原了目标图像.     

海天背景下港口船舶检测算法研究

针对海面视频图像中目标船舶总是出现在海天线附近且海面经常出现间断性不连续杂波和孤立噪声点的问题,采用边缘检测、阈值分割与霍夫线检测结合的方法检测出海天线.去除海天线及以上背景,准确定位目标船舶.采用局部自适应阈值分割去除海面由于漩涡产生的间断性杂波,分割出真实目标船舶.通过形态学处理来填补目标船舶中间出现的空洞,连通域面积检测去除静止点来消除对目标点的影响.实验结果表明:该方法能有效地去除海面杂波和噪声点等对目标的干扰,有效检测出海面背景下的目标船舶.     

基于时域特征的光纤安防系统信号识别算法

在分布式光纤周界安防系统中,为实时有效分辨出系统所受的入侵事件和干扰事件,提出了一种基于时域特征的振动信号模式识别算法.对原始振动信号进行降噪处理,然后提取降噪后信号的短时能量和短时过阈值率两类特征值,将提取的特征值作为特征向量输入到支持向量机(SVM)中进行训练和测试,建立分类模型,将分类模型应用于安防系统,实时识别出入侵和干扰事件.实验结果可知:模式识别算法的分类效率高,误差小,具有有效性和可行性.