基于智能视觉的车辆事故预警监控系统设计

针对车辆行驶中驾驶员视觉盲区或注意力不集中而造成的交通事故问题,提出采用智能视觉技术对车辆行驶过程中四周的异常物体进行视频监控,对动态视频场景中的运动目标进行检测、识别与实时测距,通过车辆智能视频监控系统最大程度的为驾驶员提供更多预警信息,预防交通事故的发生。本文介绍了车辆智能视觉监控系统的硬件设计方法与软件工作流程,并研究了运动目标检测算法与单目视觉测距算法,通过仿真实验,验证了本智能视觉车辆监控系统对于运动目标进行检测、识别与智能测距判断的实验结果。     

多通道复合式光学成像系统中运动点目标的自动检测

单纯对单孔径光学成像系统的图像数据进行检测处理,来实现对运动点目标的自动检测和判别是非常困难的.本文根据多通道复合式光学成像系统多个通道视场有重叠的固有特点,建立了应用于该系统的运动点目标自动检测和判别方法.实际系统上测试证明了所设计检测方法有效地提高了运动点目标检测的概率,减少了误判和虚警,检测方法可行有效.     

运动目标的检测技术研究

在图像跟踪系统中 ,图像目标的快速检测识别是至关重要的。基于目标的形状特性以及目标与背景的关系 ,提出了目标的四个特征量。结合序列图像中目标的运动特点 ,给出了一个目标快速识别的方案。以两类飞机为研究对象 ,对所求得的四种特征量值进行了详细的分析 ,并将所提出的识别方案在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明 ,该方法能有效地实现运动目标的快速检测识别 ,基本上达到了实时跟踪的要求     

基于运动目标尺寸检测的实时图像处理与显示

运动目标尺寸实时检测与显示是运动图像检测和应用视觉研究领域的一个重要课题,而图像处理则是其核心内容;文章针对采集到的图像进行一系列的处理,最终实时显示图像并获得运动目标的尺寸等信息;首先针对采集图像时电子设备的不稳定性和检测模块的不一致性,进行中值滤波和增益校正同时将处理图像实时显示出来;然后对其整体图像进行分割与二值化、角点检测和边缘拟合处理,获得目标的尺寸信息;最后利用VC++将整体处理图像及尺寸信息显示出来,以便于图像理解和模式识别;实验证明,文章提出的算法、软件的设计很好地滤除不相关的目标,保存感兴趣目标,具有良好的实时性、精确性,能够满足当代工业检测设备中的要求。     

动态帧差法及其FPGA设计与实现北大核心CSCD

帧间差分法是运动目标检测的经典方法,但当运动目标速度低到一定数值时,难以检测到运动目标。针对其可检测目标速度的限制,在帧间差分法的基础上,提出了动态帧差法。结合FPGA处理的特点,进行了动态帧差算法的FPGA设计与实现,并构建了一个新的实时运动目标检测系统。系统能够根据目标运动情况自适应调整用于差分图像的帧间距,既适用于较快运动目标的检测,也适用于低速运动目标的检测,扩大了系统可检测运动目标的速度范围。对DDR3端口进行区域划分,解决了在资源有限的FPGA上对图像的多帧存储的问题。多组实验结果证实了动态帧差法及其FPGA设计模块的有效性和实时性。相比其他系统,所研究系统在检测低速运动目标方面具有明显的优势,且可处理1080p@30Hz的彩色视频流。     

实时图像记录与处理系统

针对图像记录与处理的实时性问题,设计并实现了实时图像记录与处理系统,同时实现了对高速图像采集、海量数据存储和实时图像处理功能。介绍了系统的硬件组成和图像实时记录、处理的软件设计,在实时图像处理中将最小二乘法应用于角点检测,实验结果表明该方法检测精度能达到亚像素级,而且对噪声不敏感,检测稳定性好。     

光电经纬仪多目标实时交会方法

为实现实时计算多个目标飞行轨迹,并引导设备跟踪目标,根据目标运动特性和光电经纬仪跟踪测量的固有特性,设计了一种多目标实时交会方法,解决了同名目标点的排序和假目标轨迹剔除问题,最终得到正确的目标轨迹.试验证明,对于跟踪目标N≤3,通信周期50ms的光电经纬仪测量系统,利用该多目标实时交会算法处理测量数据,可实时、精确、稳定引导测量设备进行跟踪工作.     

动态复杂背景下的智能视频监控系统设计与实现

本文采用二重对称帧间差分目标检测算法和基于压缩感知的目标跟踪算法,设计并实现了一种可适应动态复杂背景下的智能视频监控系统。基于目标检测该系统能提取本地视频文件中局部运动目标并进行视频压缩,减少回放、查看视频时间,可实时播放并处理本地或网络摄像头数据,也可根据光照变化动态调整二值化阀值,实现实时区域入侵检测与报警。基于目标跟踪本系统能在动态背景下对选定目标进行跟踪,可通过客户端手动控制监控云台跟踪,也可对入侵目标实现云台自主大角度追踪。实验表明,本系统能在日常复杂环境下对运动目标准确检测和大角度跟踪,在智能家居和移动安防领域有很好的实用性。     

基于FPGA的运动目标实时检测跟踪算法及其实现技术

运动目标检测跟踪有关的算法及其基于PC平台的实现已经比较成熟,但实时性较差。将采集的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频用于目标检测,彩色视频流用于跟踪显示。以经典的帧间差分法和背景差分法为基础,根据现场可编程门阵列(FPGA)的特点及片外同步动态存储器的存取控制要求,对这两个算法用FPGA逻辑单元进行了设计和实现。对原始彩色视频流和转换后的灰度视频流的存取使用乒乓操作,在滤波和形态学处理时使用了并行的流水线操作,极大地提高了算法的实时处理能力。在FPGA开发板上构建了一个彩色视频图像中运动目标检测跟踪系统,对系统性能进行了测试。实验结果表明,系统可在多种分辨率和帧率下进行运动目标进行实时检测跟踪;固定背景差分法对目标运动速度无限制,但当使用帧差法对快速运动目标进行有效的检测时,应使目标的帧差间距大于3.2像素。     

畸变校正与帧差法相结合的运动目标检测

提出了一种图像畸变校正与帧差法相结合的运动目标检测方法。首先利用实验测量和曲线拟合的方法对光学成像系统的畸变进行测量校正,以满足运动目标检测的精度要求;然后将畸变校正方法应用在实时获取的视频图像帧中,利用帧差法实现光学成像系统旋转运动时的运动目标检测。实验表明,该算法可行、抗噪性好,能够满足实时性需求。     

一种基于数字图像的多目标检测方法

为使武器系统具备同时对多个目标进行精确打击的能力,在光电系统中可采用多目标视频跟踪器辅助激光照射器、伺服稳定平台实现多个潜在目标同时捕获跟踪并打击。研究了一种运行于多目标视频跟踪器的目标检测方法,针对数字图像分辨率高、数据量大及难以在嵌入式系统中实时运行的难点,基于TMS320C6455 DSP处理器,提出基于小波金字塔的全局运动光流估计算法图像配准实现运动图像的背景补偿以获取差分图像,相比传统的块匹配、灰度投影配准及基于特征点的配准算法,具有配准精度高与可嵌入式系统实时处理等优点,在差分图像中采用区域生长结合管道滤波算法提取图像中多个运动目标。经实验验证,该方法在复杂地面场景对汽车、自行车及行人目标检出率可达95%,计算时间仅为25 ms,具有良好的实时性和检测效果。     

基于DSP的实时数字图像处理平台

以TI公司TMS320C6711DSP为核心处理单元,设计了一套实时图像处理系统。该系统可以满足远程监控、电视电话等诸多实时视频/图像处理的需求。从视频采集模块、图像处理模块和视频输出模块对整个系统的构成和设计进行了描述,分析了系统设计时的各个关键技术环节。使用了许多图像算法对系统的性能进行了实验,证明该系统完全可以完成常用算法的实时处理。     

数字信号处理器红外弱小目标搜索算法

提出了一种基于数字信号处理器（DSP）的红外弱小目标搜索高速实时算法。算法主要针对天空中不规则云团在预处理过程中残留的边缘而设计,是在背景预测算法基础上改进的一种基于陷波滤波器的搜索算法。在DSP实时处理平台上实现并经实际场景试验验证,该算法能有效削弱残留边缘的影响,使最远探测距离指标上升至前向迎头26 km,实时处理速度达到75 Hz,满足系统要求。采用信噪比增益指标对算法进行了评价,结果显示,该算法能够显著提高图像信噪比,利于检测出目标。     

数字信号处理器红外弱小目标搜索算法

提出了一种基于数字信号处理器（DSP）的红外弱小目标搜索高速实时算法。算法主要针对天空中不规则云团在预处理过程中残留的边缘而设计,是在背景预测算法基础上改进的一种基于陷波滤波器的搜索算法。在DSP实时处理平台上实现并经实际场景试验验证,该算法能有效削弱残留边缘的影响,使最远探测距离指标上升至前向迎头26 km,实时处理速度达到75 Hz,满足系统要求。采用信噪比增益指标对算法进行了评价,结果显示,该算法能够显著提高图像信噪比,利于检测出目标。     

无人机对地目标自动检测与跟踪技术

针对无人机图像帧序列具有平台高速运动,视角旋转强烈,需要实时处理等特点,提出一种基于双级旋转不变特征空间检测（粗匹配-精细匹配）与并行特征提取跟踪的无人机对地目标图像帧序列自动快速目标检测与跟踪算法。采用图像子块的平均灰度值、灰度值方差、灰度值梯度构建特征空间。通过构造图像特征空间的方法来快速筛选待匹配图像的可疑区域,删除大量的背景区域,检测算法使用全局初步匹配加局部精细匹配的方法来规避算法复杂度的缺陷。理论及实验分析表明:该算法实时性强,对图像的旋转畸变具有抵消作用,对异常情况可以恰当处理,且全局初步匹配流程具有可移植性,可以在其他图像匹配跟踪算法中充当预处理器。实验结果表明:该算法在无人机对地的情况下可以保证对地面目标的稳定跟踪,配套检测算法具有较好的实时性,满足无人机图像目标检测跟踪实时处理的需要。     

基于UV光谱技术的高压电晕放电检测

通过分析高压电晕放电的光谱特性,提出应用紫外光+可见光的双光谱实时视频图像处理系统来探测高压电晕放电.该双光谱系统以高性能数字信号处理器TMS320DM642为核心,为了采集紫外信号而设计了光路、光谱转换和图像增强等技术,同时采用多种优化设计的硬件结构、快速融合算法及管理多进程的嵌入式实时操作系统DSP/BIOS,实现具备手动像素平移配准功能的双通道数字图像的实时融合处理.系统可以实时检测和定位高压电晕放电紫外信号,且具有响应速度快、作用距离远、不受日光和雨雾的干扰等优点.     

电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法

为解决电视经纬仪跟踪测量系统中对运动目标快速识别定位的要求,在深入分析运动目标特性和电视经纬仪跟踪测量系统特点的基础上,利用经纬仪角度变化信息,对运动目标图像序列进行帧间差值计算以获得目标残差图,并基于残差图提出了一种新型的运动目标快速识别方法,大大减少了运算量. 结合中值滤波和图像二值化,实现了运动目标的快速定位. 通过对目标实测图像序列的实验, 结果证明：该算法具有快速、稳定、有效等优点,能够满足电视经纬仪跟踪测量系统对运动目标快速识别定位的要求.     

利用AOTF多光谱成像系统实现伪装目标的识别

针对传统分光器件存在移动部件以及不能快速实时选择波长的不足,搭建了用声光可调滤光器(AOTF)作为分光器件的多光谱成像系统。系统由光学镜头、AOTF、AOTF驱动器、CCD摄像机和图像采集系统组成。本系统能够在(500~1000)nm的光谱范围内成像。通过对AOTF的控制可以任意选择系统的光谱,从而有目的地选择具有典型目标特性的不同波段的光谱波长,形成同一目标在不同光谱波长下的不同图像。采用迷彩布、头盔以及自然花草进行多次目标特性识别试验,得到了能突出目标特性的具有典型光谱特性的图像。证实了基于AOTF的多光谱成像系统灵敏度高、体积小、无移动部件,并且能够快速实时地改变和选择光谱波段,在所成的多光谱图像中能提高目标与背景的对比度,对伪装目标有明显的探测和识别能力,能将伪装目标与背景区分开。     

远距离多源图像融合系统实时配准设计

为了实现全天候多波段远距离实时图像监控,设计了具有微光、红外和可见光融合的光学前端,对多源图像进行实时配准研究。在平行光轴的基础上,通过计算不同视场图像的成像视差,计算仿射变换需要的参数,采用双线性内插算法弥补红外在成像方面与可见光图像的差别,将红外图像的变换制作成查找表存储在图像处理器DM642中,系统通过硬件查找表可以快速实现不同图像的配准变换,实现同步视频的实时配准与融合。实验表明:该设计能够准确地实现多源图像的实时配准,系统经过图像配准、图像融合和伪彩变换处理后的时间约为24.3 ms,系统探测距离大于3 km。