浙江省科技计划项目(2005C11001-02)
- 作品数：13 被引量：55H指数：4
- 相关作者：陈耀武田翔李志华郑雅羽周凡更多>>
- 相关机构：浙江大学浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省科技计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于时空特征融合的视觉注意模型被引量：3
- 2009年
- 为了对人类视觉系统(HVS)中的注意机制进行建模,提出了一种基于时空特征融合的视觉注意模型。该模型以亮度对比度、纹理复杂度和前景物体的运动信息等三种初级视觉特征为基础,在自底向上的可计算架构上,采用空间域和时间域的特征融合方式,计算场景的视觉显著性图。试验结果表明,使用该模型可以对场景各个区域的显著性进行有效分析;与Walther和You视觉注意模型的对比结果也证明了该模型可以更准确地提取出场景的注意焦点(FOA)。
- 郑雅羽田翔陈耀武
- 关键词：计算机应用视觉注意模型
- 基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法被引量：2
- 2010年
- 针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.
- 田翔张亮陈耀武
- 关键词：一致性统计信息
- 视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计被引量：12
- 2008年
- 针对分布式广域视频监控系统,提出了一种基于多摄像头融合的跟踪优化方法.该跟踪优化算法根据目标优先级和目标在各个摄像头中的遮挡状态及其分割图像大小进行数据加权融合,优先分配高优先级目标给具有最佳权值的摄像头进行跟踪,并动态平衡各个摄像头的跟踪负载,将跟踪负载过重的摄像头中的低优先级目标分配给其他摄像头进行跟踪.为了有效地建立重叠摄像头之间目标的对应关系,对于摄像头远离监控地平面和目标的场景,通过摄像头监视背景图像之间的SIFT特征匹配自动生成对应点,利用这些对应的关键点确定重叠摄像头之间的单应性变换矩阵参数,再根据目标质心坐标之间的单应性变换进行一致性匹配;对于摄像头近邻监控地平面和目标的场景,通过目标分割图像之间的SIFT特征进行一致性匹配.实验结果表明:该方法能有效地实现广域监控场景中多摄像头的协同跟踪,达到了较高的跟踪性能.
- 李志华田翔谢立陈耀武
- 关键词：SIFT目标跟踪遮挡
- 基于M-Chord的分布式视觉监控交互检索算法
- 2009年
- 为对城域视觉监控系统产生的海量多媒体数据进行高效索引和检索,提出基于M-Chord的分布式交互检索和负载均衡算法.对象以颜色柱状图、Gabor纹理描述和轨迹系数空间特征组成的特征向量描述,由M-Chord算法进行分布式索引分发和检索.提出基于线性和非线性支持向量机的分布式相关反馈算法,将支持向量机模型建立的度量空间与M-Chord索引所处的度量空间结合,利用分片中心点减少了对节点和对象的访问.实验表明提出的算法可以准确反映用户的查询语义,仅需要检索分布式监控网络中的少部分节点即可达到与顺序扫描接近的查准率,同时较好实现了分布式监控网络中的负载均衡.
- 周凡曲琳陈耀武
- 关键词：视觉监控支持向量机分布式检索负载均衡
- 基于多摄像头的目标连续跟踪被引量：22
- 2009年
- 针对广域视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于多摄像头的目标连续跟踪方法。摄像头前端通过网络连接将各自监控场景的背景图像和运动目标的特征数据传输给中心计算机服务器。中心服务器通过背景图像的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配检测出摄像头视域FOV(Field of View)之间的重叠区,并根据相匹配的SIFT关键点(Keypoints)计算地平面单应性变换矩阵(Homography Transformation Matrix),以建立重叠摄像头之间的视点对应关系。为了对应多个摄像头中的同一个目标,中心服务器在重叠摄像头之间使用运动目标的质心坐标单应性映射和SIFT特征进行匹配,在非重叠摄像头之间仅使用SIFT特征进行匹配。实验结果表明,该方法在广域监控场景中能实现鲁棒的多摄像头间目标连续跟踪。
- 李志华陈耀武
- 关键词：目标跟踪多摄像头单应性FOVSIFT
- 基于实时视觉分析算法的智能图像传感器系统设计被引量：1
- 2008年
- 设计了一种智能交通图像传感器系统以实现对监控场景的快速移动侦测和对象识别。该系统具有有线以太网和无线GPRS双重网络接入功能,硬件由基于Au1200嵌入式处理器的网络接口端和基于BlackFin 533 DSP处理器的图像分析端组成。软件系统包括运行于Au1200处理器上的基于嵌入式Linux架构的网络收发软件和运行于BlackFin 533 DSP上的视觉分析算法。本系统引入了基于区域分割的背景模型和基于特征的对象识别算法。实验结果表明该系统能够实时高效地进行自动移动检测和对象分类识别。
- 李志华陈耀武
- 关键词：移动侦测
- 基于局部图像描述的目标跟踪方法被引量：1
- 2008年
- 针对视频目标跟踪问题,介绍了一种基于局部图像描述的目标跟踪方法.以高斯差值函数图像金字塔中的空间极值点作为图像关键点,在关键点邻接域中,以基于局部二进制模式(LBP)的纹理统计和色彩分布作为特征量,应用特征量在视频序列中的匹配实现目标跟踪.当视频序列中存在目标全局运动、有限度的尺度变化、旋转等复杂因素时,采用纹理和色彩分布得到的局部图像描述具备一定的稳定性,运用权值调整算法寻找稳定特征量集合,能够进一步自适应跟踪目标的外观变化.测试了不同条件下的视频序列,该方法具备良好的跟踪效果和一定的稳定性.
- 周昌郑雅羽周凡陈耀武
- 关键词：目标跟踪局部二进制模式
- 移动机器人在未知环境下的同步定位与地图重建方法被引量：6
- 2010年
- 在标准FastSLAM中,随着重采样次数的增加会出现十分严重的粒子退化现象,从而导致机器人位姿估计的一致性很差.针对FastSLAM算法的这一缺陷,提出一种改进的FastSLAM算法.此算法在标准FastSLAM的重采样条件判断中,额外考虑了粒子权重协方差和每个粒子的测量残余一致性,并且使用指数等级选择算法进行新粒子的生成.通过仿真实验可以看出,改进的FastSLAM算法不但可以明显地提高机器人位姿估计的一致性,而且能够很好地保持粒子多样性.
- 张亮蒋荣欣陈耀武
- 关键词：同步定位与地图创建一致性
- 基于运动矢量对消和差分原理的快速全局运动估计被引量：2
- 2009年
- 该文针对全局运动估计计算复杂度过高的问题,提出了一种基于运动矢量对消和差分原理的快速全局运动估计方法。基于不同象限运动矢量对之间存在的对称抵消特性,首先估计出平移运动参数分量;再使用运动矢量对的差分原理,并结合一种置信判断的策略,估计出变换运动参数分量。在5组几何全局运动模型和真实视频序列上的实验结果表明,与基于迭代最小二乘(ILS)和基于偏导数(PD)的估计算法相比,该方法在保证估计精度的情况下,所需的平均计算时间只要它们的50%左右。
- 郑雅羽田翔陈耀武
- 关键词：运动矢量场全局运动补偿参数估计
- 一种新型的嵌入式智能图像传感器设计被引量：4
- 2007年
- 提出并设计一种新型的嵌入式智能图像传感器,该传感器具备一定的室外场景(主要为道路和公共场所)状态感知能力,适用于分布式智能视频监控系统.本文采用基于统计学习的方法实现了运动前景图像检测和阴影消除,并在此基础上完成运动目标行为分析,实现了关键区域保护、监控目标移动检测以及镜头遮挡保护等智能视频监控功能.本文所设计的视觉分析算法适用于复杂的室外环境,适合于实时计算.在算法的实现中充分利用了该嵌入式智能图像传感器硬件设计的优点,在实验中取得了良好的效果.
- 周昌陈耀武刘辉
- 关键词：智能视频监控运动目标检测
