顾苏杭
- 作品数：20 被引量：61H指数：4
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金常州市科技计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法被引量：4
- 2016年
- 针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法;该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标;实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。
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- 关键词：CAMSHIFT算法OTSU算法SNAKE模型目标跟踪
- 基于轮廓和ASIFT特征的目标检测与跟踪算法被引量：8
- 2017年
- 复杂背景环境下,在对目标检测与跟踪过程中,极易产生光照变化、目标遮挡以及目标旋转等因素干扰。由于传统目标检测与跟踪方法,在干扰下目标检测精确度较低,导致目标跟踪性能极不稳定,甚至跟踪丢失的问题。为此提出一种基于轮廓和ASIFT特征匹配的目标检测与跟踪算法。首先,采用K-Means无监督聚类算法对视频序列图像进行分割,得到初步的分割目标;其次,在基于区域的基础上利用动态阈值OTSU法进行二值化处理,去除目标边界的噪声,经轮廓检测提取比较连续且明显的目标轮廓;最后,通过ASIFT算法提取目标轮廓特征,利用ASIFT特征匹配实现前后两帧序列图像间的精准匹配,采用CamShift算法实现目标跟踪。多组实验结果表明,改进算法提高了目标检测的效率和精度,跟踪性能稳定、可靠,实时性较好。
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- 关键词：目标检测动态阈值
- 高校招生网上录取安全问题研究及对策建议被引量：1
- 2017年
- 网上录取即计算机网上远程录取,是实现招生录取信息化、科学化、现代化管理的重要举措,本文结合高等院校远程录取的实际情况,以互联网安全技术为依据,分析了网络招生录取存在的安全问题,并从管理、物理环境、网络安全三个方面给出了相应的对策建议。
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- 关键词：网上录取
- 低成本四旋翼高清图像采集功能的研究与实现被引量：2
- 2018年
- 为实现低成本四旋翼飞行器可以拍摄500万级像素的高清图片的效果,研究并设计一款高清图像采集系统。采用高清摄像头+SDRAM(synchronous dynamic random access memory)+CPLD(complex programmable logic device)的缓存模式,在尽量不影响主控MCU(microcontroller unit)内存使用效率和运算速度的情况下,使以中低端单片机为MCU(microcontroller unit)的四旋翼飞行器依然可以拍摄500万级像素的高清图片。拍摄高清图片时要求四旋翼达到平稳的飞行状态,故采用时间片轮的任务调度方式改进飞控算法。实际测试结果表明,四旋翼在自稳飞行的同时,可利用该图像采集系统拍摄高清图片,以无线的方式传送给电脑,整个系统具有成本低、稳定性高、可移植性强等特点,满足开发要求。
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- 关键词：四旋翼飞行器单片机无线传输
- 无人机运动目标跟踪方法及无人机的工作方法
- 本发明涉及一种无人机运动目标跟踪方法及无人机的工作方法，其中，本无人机运动目标跟踪方法包括如下步骤：步骤S0，通过无人机机载摄像机拍摄图像；步骤S1，确定前一帧与当前帧图像中目标区域质心的移动方向；以及步骤S2，在当前帧...
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- 文献传递
- 基于显著性轮廓的苹果目标识别方法被引量：6
- 2017年
- 正确地将苹果从图像中识别出来是苹果采摘机器人实现自动采摘的前提,在对该问题研究的基础上,提出一种基于显著性轮廓的苹果目标识别方法。利用K-means无监督聚类算法将图像分割为背景和目标区域;由于光照等因素,目标区域内部存在大面积空洞,引入ASIFT特征,将完整的目标与存在空洞的目标进行特征匹配记录与空洞相对应的特征,由这些特征恢复成像素填补空洞;在基于区域的基础上,采用g Pb轮廓检测器进行轮廓检测,生成较长、较明显的灰度轮廓图像;通过动态阈值Otsu法对灰度轮廓图像进行自动阈值处理,去除目标周围大量的边缘噪声,确定连续的显著性轮廓,完整地提取目标轮廓。实验结果表明,该方法具有更好的准确性与鲁棒性,对苹果目标的正确识别率在98%以上。
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- 关键词：图像分割苹果动态阈值
- 基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法被引量：3
- 2019年
- 在运动目标检测与跟踪的过程中,实际环境下的目标旋转、目标遮挡以及光照变化等因素时常出现,而目标检测与跟踪的性能对这些复杂环境因素极为敏感,甚至易导致目标跟踪丢失。为了提高复杂环境下运动目标跟踪的鲁棒性和稳定性,提出一种基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法。该算法首先在保留目标关键信息的ASIFT特征中级联目标轮廓信息作为正样本,训练正样本生成随机森林分类后续序列图像特征;在此基础上将CamShift算法确定的目标搜索窗口中的非目标特征作为负样本,训练负样本并更新随机森林以改善特征分类性能;最后通过对正负样本特征加权计算目标搜索窗口质心以改善跟踪性能。实验结果表明,该算法能够在光照突变、遮挡以及目标旋转等复杂环境下有效地实现运动目标跟踪。
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- 关键词：复杂环境
- 基于F-S-TSK的EEG信号分类提升方法
- 本发明涉及TSK模糊分类器技术领域，尤其涉及基于F‑S‑TSK的EEG信号分类提升方法，包括构建S‑TSK模糊分类器；对S‑TSK模糊分类器进行快速训练，得到F‑S‑TSK模糊分类器模型；利用F‑S‑TSK模糊分类器对E...
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- 基于数据点本身及其位置关系辅助信息挖掘的分类方法被引量：13
- 2018年
- 挖掘除数据点本身以外的信息并以此引导和提高数据分类的精度是值得研究的课题.由此,文中提出建立与数据集对应的网络方法挖掘数据点之间的位置关系及关联信息.依据网络节点连接特性确定节点及子网络效率,赋予节点浓度概念,迭代计算节点的真实影响力,充分挖掘并处理蕴含在数据点关联作用中的信息作为数据点物理特征之外的辅助信息,构建基于数据点本身及其位置关系辅助信息挖掘的分类方法.在保证较高数据分类精度的前提下,文中方法具有较低的时间复杂度.在人造数据集和真实数据集上实验验证文中方法的有效性,该方法尤其与经典的分类方法存在显著区别.
- 顾苏杭顾苏杭
- 基于AD-TSK的数据处理方法及系统
- 本发明涉及TSK模糊分类器技术领域，尤其涉及基于AD‑TSK的数据处理方法及系统，包括利用TSK模糊分类器训练包含主动对抗样本的训练集，生成ATSK模糊分类器；逐层训练ATSK获得潜在的类别信息，基于攻击标签以dropo...
- 石航鸣史兵顾苏杭
