国家自然科学基金(11176018)
- 作品数：44 被引量：202H指数：7
- 相关作者：何小海卿粼波吴晓红王正勇高明亮更多>>
- 相关机构：四川大学东莞前沿技术研究院西南电子电信技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术更多>>
- 一种基于时域相关性的高性能视频编码快速帧间预测单元模式判决算法被引量：22
- 2013年
- 为了降低高性能视频编码(HEVC)的编码计算复杂度,根据视频时域上高度相关性的特点,该文提出一种快速高性能视频编码(HEVC)帧间预测单元(PU)模式判决算法。分析了时域上相邻帧两帧相同位置编码单元(CU)的PU模式之间的相关性;同时,针对视频中可能存在对象运动,还分析了前一帧对应位置CU的周边CU与当前帧中当前CU间PU模式的相关性。根据分析的时域相关性,跳过当前CU中冗余的PU模式,从而降低编码复杂度。实验结果表明,在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下,在目前已有的HEVC快速帧间预测算法的基础上,进一步降低了31.30%的编码时间。
- 李元何小海钟国韵卿粼波
- 关键词：帧间预测
- 视频异常行为识别与分级预警系统被引量：4
- 2015年
- 参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。
- 杨谦何小海蒋俊吴晓红
- 关键词：最近邻SVM
- 基于时域相关性的HEVC快速帧内预测算法被引量：5
- 2013年
- 根据视频序列时域相关性强的特性,提出了一种基于时域的HEVC快速帧内预测算法。在帧间预测中,通过在参考帧中运动搜索找到当前预测单元(PU)的帧间最佳匹配块,当搜索当前PU的帧内预测模式时,把帧间最匹配参考块遍历帧内模式时的最佳帧内模式,当作当前PU进行帧内预测时的最佳帧内模式,以达到减少帧内预测模式数量,降低计算复杂度的目的。实验结果表明,在码率和图像质量基本不变的情况下,提出的算法将HEVC帧内预测时间平均减少了33.79%。
- 李元何小海钟国韵卿粼波
- 关键词：帧内预测时域
- 基于粒子滤波的抗遮挡跟踪算法被引量：3
- 2014年
- 现有粒子滤波算法能够实现复杂背景下的目标跟踪,但在目标逐渐被完全遮挡的过程中,由于障碍物的干扰,跟踪的准确度受到很大影响,并且在目标重新出现时难以恢复有效跟踪。作者基于粒子滤波器提出了一种改进的方法:当目标模型变化较大时,利用分块匹配结果进行遮挡判别。当判断目标外观变化时自适应更新模型;当判断目标被全部遮挡后对目标进行全局搜索匹配,以保证目标再次出现时及时恢复跟踪。实验证明,该方法能及时准确地判断目标是否被全部遮挡并且在目标通过障碍物后重新出现时及时恢复有效跟踪,良好地解决了出现全遮挡情况的目标跟踪问题。
- 张琳何小海
- 关键词：粒子滤波目标跟踪全局搜索
- 基于人工蜂群算法的粒子滤波目标跟踪被引量：3
- 2015年
- 针对基于粒子滤波的视频目标跟踪算法中由于粒子重采样过程而导致粒子贫化的问题,提出了一种基于人工蜂群算法的粒子滤波目标跟踪算法,利用群体智能的特点使得粒子集在重采样前得到优化,保持了粒子的多样性,从而解决了粒子贫化问题,同时增加了有效粒子的数目。实验结果表明,基于人工蜂群算法的粒子滤波跟踪算法,比标准粒子滤波跟踪算法所需粒子数更少,对目标遮挡、较复杂背景有较好的跟踪效果。
- 李昀何小海吴晓红高明亮
- 关键词：人工蜂群目标跟踪粒子滤波
- 基于HEA算法的二维最大相关准则图像分割被引量：1
- 2013年
- 针对目前一些算法对于同一图像每次分割得出的阈值不同,存在分割不稳定的问题,提出了一种基于和声五元素算法(HEA)的二维最大相关准则图像分割算法。该算法利用图像目标和背景分布的相关量最大值来选取阈值,并运用HEA算法优秀的全局搜索能力优化运算速度,提高图像分割的稳定性和质量。实验结果表明本文方法有较好的稳定性,分割效果良好。
- 邓上宏邓文何小海王正勇
- 关键词：最大相关准则阈值分割图像分割
- 基于多尺度训练库与多特征融合的人脸识别被引量：4
- 2015年
- 针对光照差异、表情变化、遮挡等因素造成人脸识别率低的问题,提出一种基于多尺度训练库和加权特征的鲁棒性人脸识别算法。首先根据不同大小的图片具有不同信息量的特点定义并建立多尺度训练库,然后采用RPCA方法对人脸图像进行分解,之后进行HMLBP特征和Eigenface特征提取,最后引入一个权重因子将两种特征进行加权融合,并采用基于稀疏表达的方法对人脸图像进行识别。实验结果表明,相比其他人脸识别算法,本文提出的算法对标准人脸库保持较高识别率,最高可达99%,同时对遮挡人脸库也具有较好的识别效果,鲁棒性较高。
- 王瑶王正勇何小海雷翔
- 关键词：人脸识别
- 基于运动目标的快速背景建模算法被引量：1
- 2013年
- 针对智能交通车流量检测系统,提出了一种适用于嵌入式系统的快速轻量背景建模方法。该方法先由帧差法过滤视频序列,抽取运动物体少的帧进行存储,再利用改进的高斯模型快速学习获得基础模型,并结合帧差和像素统计的方法对背景模型进行自适应更新,对传统混合高斯模型的缺陷进行了改善,在基于TMS320DM648的图像处理客户端上表现出较好的实时性和天气适应性,以及更高的处理效能。
- 吴边卿粼波王正勇何小海
- 关键词：帧差法高斯模型自适应
- 针对空中监控平台的异常行为检测方法被引量：2
- 2018年
- 空中监控平台拍摄的视频具有背景移动、视距较远等特点,结合其特点提出适用于空中监控平台的人群异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息,适当修正特征点的光流矢量,以减小透视现象导致的对特征点运动速度的估算误差;然后对特征点的光流矢量聚类,并结合背景运动一致性规律检测出前景特征点。通过双高斯混合模型检测异常特征点,用最大期望(EM)算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判;并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类,去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。多个场景下的实验结果验证了方法的有效性。
- 黄彬何小海卿粼波郑新波
- 关键词：异常行为检测深度信息
- 基于FCM的雨天视频图像复原被引量：2
- 2012年
- 恶劣天气条件下图像退化的复原方法,对提高户外视觉系统的稳定性和实用性极为重要。雨作为其中一种场景,影响了户外图像或视频进行可靠目标检测、物体识别和跟踪、特征提取等基本操作,极易造成处理偏差,因此有必要对去雨方法进行研究,复原该类图像,消除降雨对图像质量的影响,以保证图像的清晰度。基于视频中雨滴的时域特性和像素直方图的全局特性,借助FCM(模糊C均值)聚类算法,提出了检测与去除视频中雨滴的方法。通过视频中4种不同场景的实验,验证了该方法的有效性。同时,该算法也可应用于其它类似雨的场景检测中。
- 胡巍何小海崔煜
- 关键词：图像复原
