基于背景补偿的跟人AGV系统人物检测研究

提出一种基于背景补偿的动态目标检测方法来解决跟人AGV的物流运输系统中的人物检测问题.为减少目标检测所花费的时间,在不影响图像细节的情况下,首先缩小图像,检测SIFT特征点并进行特征点之间的匹配;其次,用随机一致性算法(RANSAC)去除运动目标的特征点匹配与两幅图像的特征点误配,从而构建仿射模型进行背景补偿;最后,运用图像的差分并对差分后的图像进行形态学运算从而检测出运动区域,并在原始图像中标记.     

特征点匹配对预筛选的快速运动背景配准

针对运动背景下的运动目标检测实时性要求高的问题,提出了特征点匹配对预筛选的快速运动背景匹配,通过配准运动背景,然后通过帧间差分法提取运动目标。该算法首先利用Harris算子提取背景图像的Harris特征点,然后对Harris特征点进行匹配得到匹配对,通过K-means聚类算法对特征点对进行预筛选,预筛选后的特征点对利用改进的随机样本一致算法(PROSAC)计算放射变换矩阵,最后对背景图像进行变换配准。实验仿真表明,该算法极大地提高了运动背景匹配速度。     

基于视频的运动车辆检测算法研究

文章针对道路交通监控中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差分算法的运动车辆检测方法。该方法改进了背景模型的构建,并运用了数学形态学方法对差分二值化图像进行滤出噪点、填补空洞、边缘平滑等处理。实验结果证明了算法对基于视频的运动车辆检测的有效性和实时性。     

一种改进的运动目标检测算法研究与实现

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支与基础,在军事、交通、工业以及生物医学等领域具有广泛的应用前景.但由于运动目标检测问题本身的复杂性,运动目标的检测与跟踪面临诸多挑战.背景差分技术是常用的运动目标检测方法,但对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感.本文提出基于背景差分技术的一种有效的运动目标检测方法,对于解决这些问题是非常有帮助的,首先利用混合高斯模型建立背景横型,再实时更新背景模型,以适应视频本身和光线的变化,最后使用形态学方法消除噪声和背景扰动带来的影响.运动目标跟踪方面使用区域跟踪技术,并引入两个参数实现跟踪匹配,很好地处理了目标之间的相互遮挡问题.实验结果表明,该方法是快速有效,能够满足实时的需要.     

基于特征点的图像拼接算法研究

在研究图像拼接理论的基础上,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,接着利用该文中提到的方法来去除误匹配,从而得到匹配点对。实验结果证明该方法有效地提高了图像拼接的精度和速度。     

基于自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

本文提出一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;算法从角点响应函数的局部极大值入手,计算图像中每个像素点的局部极大值通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联最终获取角点。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,提高了检测角点的准确性,算法能够应用于图像特征匹配、运动估计等方面。     

基于特征点匹配的双面碎纸片自动拼接复原

本文以2013年全国数学建模竞赛B题为背景，主要研究双面打印碎纸片的拼接复原问题。利用特征点匹配的图像拼接算法，绘出了基于特征点的图像拼接流程图：根据图像拼接流程图建立了特征点检测算法Moravec角点检测算法模型，通过计算各像素的兴趣值、选择恰当的特征点、候选点，分析运算得到了附件5的碎纸片拼接复原结果。     

一般位置上的双摄像头立体视觉测距

本文基于一般位置上的双普通摄像头通过立体视觉的方法进行测距研究。为了减少错误匹配点对的个数,先采用Harris角点检测法对双摄像头捕获的两幅图像进行角点检测,然后将检测出的角点作为候选特征点,结合SIFT立体匹配算法实现对应点的匹配,从而进一步进行测距,该方法提高了测距的精度。     

基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究

针对智能视频监控系统中视频序列图像,本课题利用MATLAB7.0仿真工具采取背景差分法对视频序列图像进行处理,提出了利用分块法和统计方法相结合的算法改进背景图像的提取算法,实现运动目标的检测和跟踪,并基于MATLAB GUI编制了运动目标检测界面。     

手势识别图像匹配技术的应用与研究

手势识别的前提条件是场景中手势的正确定位,通过皮肤颜色这一特点可以实现手势的定位。运用和比较了基于YCbCr色彩模型和BP神经网络两种肤色检测的方法。然后,通过帧间差分动态检测的方法,检测出静态的有用手势,将运动的手势判定为无用手势。最后,通过模板匹配找出被识别图像匹配度最大的模板,并认定它的手势为被识别图像的手势。在模板匹配中,为了消除手势的抖动,减小抖动对识别的影响,引入了自适应,从而使匹配更加精确。     

交通视频中几种背景生成算法的比较

背景图像的生成算法在视频交通检测系统中有着重要地位,文章对已有的几种背景图像提取算法进行了比较分析,通过对比得出一种可以在相对较短的时间内生成高质量的背景图像的算法。这种算法简化了运算过程,降低了运算的复杂度,提高了更新效率,更适用于实际的交通视频检测系统。     

基于普通摄像头的人数检测技术的探讨

本文利用普通摄像头在人脸检测的基础上,对视频或图像中出现的人数进行统计,为了提高统计的准确性,本文引入背景差的方法,从而大大改善了人数统计的精度,试验证明了方法的有效性。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

上市银行高管人力资本存量与薪酬水平相关性研究

近年来,上市银行高管薪酬备受社会各界关注。通过对沪深两市上市银行2006年至2009年数据进行分析,结果显示:上市银行高管年龄与高管薪酬之间存在显著的正相关关系;高管任期和高管学历对上市银行高管薪酬不具有解释力;上市银行高管薪酬与业绩呈正相关关系,但相关性不显著;银行规模对高管薪酬具有显著的正向影响。可见,高管人力资本水平和公司绩效能够在一定程度上解释上市银行高管薪酬,但解释力度较弱。     

数字图像边缘提取算子基于Matlab的实现

数字图像边缘检测在实际中有广泛的应用,目前可用于图像边缘检测的算子很多,本文主要通过对Canny和Log算子的分析以及通过Matlab编程仿真实验对比,得出两种算子的适用范围,并为实际采用合适的图像边缘检测技术提供参考。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于图像块复杂度和分段距离函数的人眼定位算法研究

针对有复杂背景的人脸中眼睛定位问题,本文采用肤色分割原理分离出背景信息,在人眼检测过程中采用寻找最大图像块复杂度的小块的方法,在人眼定位过程中采用计算分段距离函数的方法。本文精选了200张单人照片进行仿真实验,实验结果表明,上述解决方案可以从有干扰背景,人头侧向一方,甚至戴眼镜和帽子等饰物的图像中快速精确地识别出人脸和人眼。     

AGV航向跟踪预测优化自适应PI控制器

应用预测控制理论对AGV航向的轨迹跟踪进行了研究。采用以AGV实时航向角为输出量的非线性约束方程作为预测模型，推导出基于非线性模型预测控制比例积分自整定控制率，实现对受到高斯白噪声干扰的AGV参考航向角轨迹的跟踪，并与普通的比例积分控制算法相比较。仿真结果表明，所设计的非线性模型预测控制能较好的实现轨迹跟踪。与经典的比例积分控制算法相比，该算法无超调现象，克服不确定干扰的能力也有所提高。     

电力系统无功功率补偿技术的几点思考

目前,国内电网采用的电容补偿技术主要是集中补偿与就地补偿技术。就地补偿技术主要适用于负荷稳定,不可逆且容量较大的异步电动机补偿(如风机、水泵等),其它各种场合仍主要采用集中补偿技术。本文简述我国电力系统无功补偿技术的现状及目前电力系统无功补偿存在的问题,提出今后我国无功补偿技术发展的方向:无功功率动态自动无级调节,谐波抑制。     

人脸检测实现算法研究

本文总结回顾了人脸检测的主要内容、难点、分类、检测方法,主要是基于知识、基于模板、基于特征以及基于外观的方法,最后回顾了人脸检测算法的速度发展历程,其中P.Viola提出的Adaboost算法和Cascade算法使人脸检测从真正意义上走向实用。