地铁无线系统调度台故障处理

文章结合南京地铁一号线无线系统无线调度台的具体使用情况,介绍了其调维护中遇到的难点问题以及解决办法。     

视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究

提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。     

基于改进光流算法的运动目标检测技术研究

常用的运动目标检测算法有背景减除法、帧间差分法和光流法,针对背景减除法的背景模型需要实时更新,帧间差分法检测到的目标不完整,本文提出将Lucas-Kanade光流法与最大类间方差的图像分割法相结合的算法,即首先对连续两帧图像进行Lucas-Kanade光流计算,再对其进行最大类间方差图像分割,将光流不连续的区域视为运动目标,光流连续的区域视为背景,最后进行形态学处理,完成运动目标的检测过程.通过Matlab实验仿真,验证了本文所提算法能提取更完整的运动目标,检测效果较好.     

视频多运动目标提取的新方法

提出一种利用视频序列的时域和空域信息进行多运动目标检测的新方法.首先对相邻的图像帧进行差分,并利用3σ准则二值化差分图像,得到运动目标的时域信息,然后标记该二值图像的连通区域来消除噪声,结合边缘检测所得到的空域信息得到运动目标模型,最后连接模型的最外围轮廓点即得到目标的完整信息.该算法充分运用了运动目标的时域、空域两方面信息,能够准确的提取出运动目标.     

红外图像中运动小目标的检测

通过对运动点目标的特性分析,讨论几种运动点目标的检测方法。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,然后采用领域判决法实现运动目标的进一步分离,用图像流分法进行目标的最终检测。实验结果表明：该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。     

红外舰船小目标的检测

检测红外小目标常用的方法是先使若干帧图像叠加达到能量积累的效果,能量积累达到一定程度后,目标因能量较高而凸现出来.这种方法比较适合于对加性噪声不敏感或信噪比较高的情况.实验表明,当图像信噪比较低、对比度很差时不宜采用该方法.针对低信噪比小目标的检测问题,提出了两种方法：在天水线以下图像内相邻行、列分别差分结合Kapur最大熵分割目标的检测方法;在时域内用模板平滑结合Kapur最大熵分割目标的检测方法.实验证明,这两种方法简单易行,效果较好.     

运动弱目标检测的一种新方法

分析了噪声背景下弱目标区域的梯度分布特性,采用模糊技术来描述了弱目标边缘区域内灰度变化方向的一致性程度,把灰度变化方向的一致性程度作为各像素点隶属于边缘的模糊隶属度,进行目标初分割.然后利用帧间信息,根据目标的运动特征再分割,并根据现场采集到的数据进行仿真,证明了该方法的有效性.     

基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法

在运动目标的实时检测中常用的方法是背景图像差分法,但因其缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了本方法的适应性.对此,本文首先提出了一种基于光流场等技术的自适应背景逼近更新方法,并根据彩色差值模型得到差分图像;然后引入Gauss模型实现运动目标的自适应阈值分割.实验结果表明:本文提出的背景更新方法可随着光照条件的变化实时、准确地更新背景图像,在此基础上提出的基于Gauss模型的自适应阈值分割方法可以实现运动目标的完整分割,这为运动目标的后续识别与理解奠定了基础.     

基于视频序列的运动目标检测

为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上.     

视频图像中人体运动目标检测算法研究

视频图像中人体运动目标的检测是人体运动视觉分析的主要研究方向之一,在许多方面有着广泛的应用.主要针对摄像头固定即静态背景下的情况,提出一种基于高斯建模的背景减除法来实现运动目标的检测,并对运动目标实现人体分类判别,不仅可以较为精确地从背景中提取出前景区域,获得人体目标信息,又对环境有一定的自适应性,算法具有比较良好的鲁棒性.     

基于隔帧差分向量无穷范数的运动点目标检测

提出了隔帧差分向量无穷范数检测运动目标的数学模型,建立了能够充分发挥该模型能力的并行处理结构体系。由于算法以隔帧差分为基础,所以处理系统不仅能够探测到帧间位移不小于1个像元的点目标,而足可以探测列帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大子1个像元的运动点目标,使算法探测与识别目标的能力大大提高。实验结果表明了算法的有效性。     

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

基于分形模型的人造目标检测技术

介绍一种在红外和可见光图像中，自动检测自然背景中人造目标的方法．该方法以分形结构做为自然背景的数学模型，利用自然背景和人造目标在分形模型上的固有差异检测人造目标．本文还介绍了自适应分形特征的增强及图像检测方法；并以实际图像的处理结果，说明人造目标检测方法的效果．     

运动目标检测与识别方法研究

为了解决低对比度红外序列图像中运动小目标的检测问题,提出了一种基于多级滤波的检测方法.首先,对具有一定空间分布范围(≤5×5)的小目标,可根据目标/噪声/背景的灰度分布模型具体分析其频谱特性范围.由Fourier变换定义可知,噪声能量主要集中在高频段,背景能量主要集中在低频段,而目标能量则主要分布在中频段,所以可以根据目标的大小,由门函数的Fourier变换估算出各种尺寸目标所处的频段,然后选择不同级数的滤波器将不同大小的候选目标从复杂背景中分离出来.经过多级滤波处理后,再对得到的包含候选目标的图像进行图像分割等适当的后续处理,就可以检测出真正的目标.     

基于OpenCV的交通视频运动目标检测与跟踪

智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。     

基于小波多尺度图像配准的运动小目标检测

探讨了一种红外图像序列中独立运动小目标检测的新方法。通过一种鲁棒的小波多尺度图像配准过程消除主场或背景运动的影响。同时,利用改进的Fisher算法及小波变换对低频的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来,并对配准后分割的图像差分,获得目标运动轨迹。实验表明了该方法的有效性。     

强背景杂波条件下运动的弱小目标检测方法

根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异。提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标。实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。     

红外弱小目标检测的方法研究

本文研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。对传统的差分图像预处理方法进行了分析和改进,提出了利用累积效果和形态学滤波的图像预处理方法,简化了似然比检测阈值分割方法,提出了利用目标质心运动特征的目标提取判决方法。仿真实验表明,该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。     

对有背景的图像实现运动目标的边界检测

提出了一种有背景的图像实现运动目标边界检测的方法，用零交叉方法获取宽度为一个像素的边界，应用腐蚀和膨胀算子获得边界强度信息，通过生成目标２模板屏蔽了背景噪声，最后生成了便于边界跟踪的边界图像。