教育部科学技术研究重大项目(311024) 作品数:14 被引量:111 H指数:7 相关作者: 严云洋 吴小俊 夏瑜 杜静 刘以安 更多>> 相关机构: 江南大学 淮阴工学院 常州大学 更多>> 发文基金: 教育部科学技术研究重大项目 国家自然科学基金 江苏省高校自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 航空宇航科学技术 更多>>
一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法 被引量:7 2012年 针对传统视觉跟踪算法在目标发生遮挡时容易发生偏离或失败的缺陷,提出了一种新的抗遮挡自适应粒子滤波(PF)目标跟踪方法。在粒子传播过程中,利用目标SSD(sum of squareddifference)残差所生成的高似然区域能自适应地调整状态空间中的粒子采样区域范围和采样粒子数量,使跟踪中粒子采样覆盖目标的各种状态可能性,全面提高状态空间质量。预测状态和粒子估计状态通过噪声协方差很好地融合起来,能够较有效地解决遮挡情况下的跟踪问题,使目标定位更加精确。粒子数量的自适应不仅能很好提高跟踪精度,而且在一定程度上降低了计算代价。实验结果表明,本文算法对跟踪目标遮挡具有较好的容错性和跟踪鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。 夏瑜 吴小俊 王洪元关键词:视觉跟踪 视频火焰检测综述 被引量:6 2013年 基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术,已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程,着重分析火焰的图像特征,包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征,并探讨了典型的特征提取算法,对多特征融合算法进行了分类比较,最后展望了视频火焰检测的发展趋势。 吴茜茵 严云洋 杜静 刘以安关键词:火焰检测 特征提取 多特征融合的火焰检测算法 被引量:38 2015年 视频火焰检测是复杂场景下预防火灾的重要方法。为了提高火焰的检测效率和鲁棒性,基于RGB和HSI颜色空间改进了火焰的颜色特征模型,有效地提取了疑似火焰区域;实验对比分析了火焰不同的形状结构特征,及其特征组合对火焰检测有效性的影响,提出了一种融合圆形度、矩形度和重心高度系数的火焰检测算法,然后将融合后的火焰特征输入支持向量机(SVM)中进行分类。在Bilkent大学火灾视频库上的实验结果表明,该方法高效、快速,且能适用于多种场景。 吴茜茵 严云洋 杜静 高尚兵 刘以安关键词:特征提取 支持向量机 火焰检测 圆形度 基于改进融合策略的多特征跟踪算法 被引量:3 2016年 针对复杂场景中多特征融合视觉跟踪算法存在的问题,提出了一种基于改进融合策略的多特征跟踪算法.该算法在粒子滤波跟踪框架下通过改进融合方式,修正融合算法中常见的计算问题和量纲缺陷.在新的融合策略中引入目标状态关系图,可以提高跟踪的定位精度和稳定性.当目标状态存在偏差时,利用稀疏度对特征不确定性进行度量,在线选取最优状态,保证粒子状态空间质量,提高目标跟踪算法性能.实验结果表明,该算法比单特征跟踪、其他多特征融合策略跟踪算法具有更高的跟踪稳定性和更强的鲁棒性,3组实验的均方根误差小于1.2像素. 夏瑜 吴小俊 李菊 周立凡关键词:视觉跟踪 粒子滤波 多特征融合 稀疏度 一类多频带主分量分析方法 被引量:1 2016年 主分量分析是模式识别领域使用较广的一种特征抽取方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵时需要将图像展开成向量形式,使得计算量很大。本文提出了一种多频带主分量分析方法,该方法不仅减少了运算过程中的计算量,而且在一定程度上提高了整体性能。首先通过二维离散余弦变换将图像转变成频率数据,再按照频率变化将数据分成多个频带,然后在此基础上设计了针对多个频带数据的主分量分析方法。通过对ORL和NUST603图像库进行实验证明,本文方法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的主分量分析。 郭志波 严云洋 庞成关键词:主分量分析 特征抽取 基于局部特征组合的目标跟踪算法 被引量:7 2012年 为了克服目前大多数观测模型在小样本空间中鲁棒性不高的弱点,文中在粒子滤波框架下提出基于局部特征组合的粒子滤波视频跟踪算法。局部特征能更有效描述目标模板细节信息,可降低特征匹配中目标形变、光照变化和部分遮挡的影响。该方法借鉴混合高斯模型思想,采用多模式描述有效局部观测信息,这种融合策略更加准确可靠,能够较好地通过最新观测减轻了粒子退化现象,从而提高目标跟踪效率。小样本空间一定程度上降低了粒子数量和计算代价。实验结果表明该算法相比单一特征或一般多特征融合跟踪算法具有优越性,并能实现复杂场景下的目标跟踪。 夏瑜 吴小俊 王洪元关键词:视觉跟踪 粒子滤波 混合高斯模型 利用显著边界点的图像自动分割算法 被引量:1 2013年 图像分割是图像分析的必须步骤,提出一种利用显著边界点和局部化区域型轮廓模型将显著性目标从自然图像中自动分割的新颖模型。首先通过颜色提升的Harris算子得到显著的边界点,其次提出核心显著图从显著边界点中得到目标种子点,然后目标显著边界点由这些种子点确定,最后目标显著边界点作为凸包的种子点产生初始轮廓。大型的自然图像库的实验结果令人满意。 高尚兵 严云洋 周静波关键词:图像分割 自然图像 基于试探采样的自回馈目标跟踪算法 被引量:1 2018年 针对粒子传播过程中因欠缺观测信息而导致退化现象和异常粒子,提出一种基于试探采样的自反馈目标跟踪算法。该算法在当前帧完成采样后向前试探采样粒子,并且反馈到当前帧,此举是利用未来帧提前采样形式把观测信息融入到状态转移模型中,从而使概率密度分布逼近真实值。分析上下帧间粒子权值关系,舍弃异常元素,进行不完全重采样,在缓解退化问题的同时保持样本集多样性。目标状态估计采用加权—最大后验准则,提高了目标跟踪精确度与稳定性。实验结果表明,所提算法提高了状态空间质量,相比其他算法具有更好的跟踪性能。 夏瑜 周立凡 李菊关键词:目标跟踪 粒子滤波 香农熵加权稀疏表示图像融合方法研究 被引量:9 2014年 针对传统稀疏表示同步超分图像融合模型中对于LL(Low-low frequency)、LH(Low-high frequency)、H(High frequency)三部分等比例加权,不能突出重点信息之不足,本文提出一种香农熵多视角加权稀疏表示同步超分图像融合方法.该方法引入香农熵加权技术,针对LL、LH、H三部分根据图像特征进行自适应加权,突出重点频率段的影响,从而提高了图像融合的效果.在多组不同类型图像上进行了实验,实验结果表明所提方法无论从融合视觉效果还是评价指标上均显示出有效性. 李奕 吴小俊关键词:图像融合 多区域采样目标跟踪算法 被引量:3 2014年 针对传统粒子滤波算法中容易发生的退化现象和粒子贫化问题,提出多区域采样目标跟踪方法。该算法将目标模板用多个重叠子区域划分,每个子区域对应一个采样窗口,根据采样子区域置信度能有效估计出跟踪目标的真实状态,子区域的互补性和阶段唯一性能很好地保证采样粒子有效性和状态空间质量,从而提高目标跟踪的精确度。实验结果表明,本文所提出算法能有效缓解目标跟踪中的粒子退化和贫化问题,提高粒子利用率,并且对目标形变、光照变化和部分遮挡等复杂情况具有较好的跟踪性能。 夏瑜 吴小俊关键词:粒子滤波 多样性