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一种快速鲁棒的内河CCTV系统船舶跟踪算法被引量：4: 2014年; 为了解决捕食者算法在内河CCTV(闭路电视监控)系统单船舶跟踪应用中的两个缺陷:1)船舶运动的尺度集合是预先给定的,导致算法不能自适应船舶的尺度变化;2)基于滑动窗的级联目标检测器的搜索策略运算复杂度很高,致使搜索效率极其低下。首先从闭环控制系统角度分析捕食者算法。然后针对尺度自适应问题,基于SAMS(Scale-adaptive via Mean Shift)算法提出了一种新颖的尺度自适应策略。其次,针对搜索效率问题,提出采用基于粒子滤波的运动模型显著提高目标检测效率。实验结果表明,改进后的算法在应用于内河CCTV系统的船舶跟踪中保持了较高的跟踪精度,提高了对船舶尺度的自适应特性,同时算法的实时性相比原算法也有显著提高。; 滕飞刘清朱琳; 关键词：捕食者闭路电视系统尺度自适应粒子滤波

面向内河雾天图像的大气光亮度值估算方法研究被引量：4: 2013年; 在对内河雾天图像进行去雾复原的过程中,大气光亮度值是复原图像的关键参数之一,如何有效地选取天空区域来估算大气光亮度值是内河雾天图像复原的重点。通过对目前不同大气光亮度值的估算方法进行研究分析,提出利用K均值聚类方法分割天空区域,自动确定天空的聚类中心,将天空区域的亮度均值与雾最浓中心亮度值加权作为最终获得的大气光亮度值。采用该方法来提取内河雾天图像的天空并估算大气光亮度值的实验结果表明能有效地自动提取天空区域,从而更加准确地获得大气光亮度值,是一种适合内河雾天图像的大气光亮度值估算方法。; 黄明晶刘清熊燕帆郭建明; 关键词：内河 K均值大气模型

一种基于SVM分类的雾图自动检测方法被引量：4: 2015年; 从图像中自动检测出是否有雾是智能去雾的前提。为此提出一种从室外自然图像中检测有雾图像的方法,把图像的RGB分量和亮度进行规范化处理,使得图像与外界光线强度关联最小。然后通过二维离散傅立叶变换获得图像频谱特征,再结合图像的灰度共生矩一起作为分类的特征。收集大量室外彩色无雾图像,进行模拟加雾,通过训练和评估,获取检测有雾图像的矢量特征库。通过收集到的有雾和无雾的自然图像检测实验证明,上述矢量特征库可信,并且所提出的方法具有良好的雾图检测能力,能为智能去雾提供很好的前置条件和方法。; 胡众义刘清郭建明徐华中; 关键词：支持向量机

TLD框架下的内河船舶跟踪被引量：7: 2014年; 闭路电视(closed circuit television,CCTV)系统是内河海事监管的重要手段.基于跟踪-学习-检测(tracking-learning-detection,TLD)框架研究并改进内河航道CCTV系统的船舶识别和跟踪.在TLD框架下提出特征值约束条件,可对像素的短期跟踪结果进行校验,不仅有效解决了像素对归一化相关系数值求解的繁琐问题,还很好地保留了图像中角点像素的跟踪结果,使船舶的短期跟踪足够可靠.用级联的目标检测器精确定位船舶时,在满足内河应用实时性前提下,提出通过对目标候选区域的模板匹配来保证算法准确性.实验结果表明,改进的算法在应用于内河CCTV系统的船舶识别与跟踪中保持了较高的实时性和鲁棒性,并提高了跟踪精度.; 滕飞刘清郭建明周雅琪; 关键词：内河闭路电视系统

基于SuBSENSE的内河船舶检测波纹干扰抑制算法被引量：2: 2017年; SuBSENSE是一种融合颜色特征和纹理特征的通用运动目标检测算法,同时算法中的参数自适应反馈机制使得背景模型能够良好地适应内河环境的多样性,在多种检测环境下达到参数最优化设置。针对一般运动目标检测算法用于内河船舶检测时,难以克服水波纹干扰这一问题,提出将SuBSENSE与基于全局对比度的显著性区域检测方法结合进行波纹抑制。利用水面显著值较低这一特性,通过设置适当阈值对显著图进行二值化,从而分离船舶与水面区域。将显著图与SuBSENSE检测结果进行与运算滤除背景干扰,即可得到船舶区域。实验证明,该方法能有效抑制内河环境中的波纹干扰,相比原SuBSENSE算法将综合表现提高了14.6%。; 李静刘清颜为朗; 关键词：水路运输船舶检测

指纹电子锁的设计与实现被引量：3: 2013年; 提出了一种指纹锁的硬软件设计方案。设计了硬件电路,包括指纹传感器模块、指纹处理器模块、主控制器模块以及锁头执行模块等;给出了总体的软件设计及主要模块的程序和流程,实现了指纹锁的功能。试验结果表明:系统工作稳定,识别效率高,成本低,功耗低,满足设计要求。; 张素文许诗诗危文豪; 关键词：指纹传感器指纹采集指纹识别电子锁

基于内河单幅图像的去雾算法研究被引量：2: 2014年; 图像景深和天空亮度值的求取是图像复原方法去雾的核心问题,但目前的去雾算法都是基于一定的假设条件来求取这2个值的,对于色彩单调、天空区域较大的内河图像去雾效果不理想.通过对内河航道视频图像的研究,提出将直方图多峰均值法和位平面分解法相结合的方式来求得天空亮度值并分割天空区域;采用分区域的景深计算方法求得图像任意一点的景深值.然后基于大气散射模型,完成内河雾天单幅图像的去雾处理.为了客观评价去雾后图像的质量,从图像的可见边数目比、平均梯度比和图像熵值三方面进行了去雾效果的比较.实验证明,该算法对内河航道图像有良好的去雾效果。; 刘清熊燕帆黄明晶郭建明; 关键词：内河去雾

基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法研究被引量：2: 2015年; 内河航运事业的不断发展对电子巡航闭路电视(CCTV)监控系统的智能化水平提出了越来越高的要求。针对目前CCTV监控系统智能化水平较低、人工参与量较大的局限,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法。该算法将每条运动目标船舶视为一个部分,通过最小生成树模型来建立各个部分之间的联系,并基于可变形部件模型的原理最终实现同时对多条目标船舶的鲁棒跟踪。为了得到精确的目标船舶外观模型,首先对目标区域进行梯度方向直方图(HOG)特征提取,然后利用模糊支持向量机(SVM)算法进行训练得到每条目标船舶的参数化的外观模型。其中,由于模糊SVM中模糊度的引入,对不同的输入训练样本赋予不同的重要性,因此将获得比线性SVM算法更加精确的目标外观模型。结构化的学习方法保证了在目标运动过程中该算法能即时更新目标间的空间相互关系参数,实现鲁棒的跟踪效果。实验结果表明,提出的算法适用于在内河环境下鲁棒、有效的多目标船舶跟踪。; 朱琳郭建明刘清李静; 关键词：内河闭路电视监控系统

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国家自然科学基金(51279152)