运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下，由于场景的复杂性及目标的多样性，监控视频中的目标存在难以检测的情况，如目标被遮挡、目标尺寸变化等，目标检测任务仍然存在挑战。基于此，提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进，使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在；利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点，在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合，提高特征图可能存在目标区域的响应值；在目标检测算法的检测器中，引入一个定位分支，利用视频帧的运动前景图，学习候选目标的定位置信度，并与目标的分类置信度加权求和，作为目标最终的置信度，再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明，在固定摄像机下采集的数据集中，所提算法能够提升目标检测的准确率。      

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。      

基于视频帧间运动估计的无人机图像车辆检测

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络，可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测，具有重要的应用前景。为此，提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法，并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围，对MobileNet-SSD网络进行裁剪，构建轻量化单帧图像检测器；为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题，引入帧间运动矢量估计，根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围，并利用检测结果进行修正，实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注，搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集；同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证，结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用，具有轻量化的特点；同时相比于单帧检测法，引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度，并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。      

热红外视频监控下行人目标前景区域提取

在热红外视频监控环境下，针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题，提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先，利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征，对所提取的边界特征进行边界填充，并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标，从而获取最终的边界特征提取结果；其次，利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征，对所获取的运动特征进行形态学处理，并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标，从而获取最终的运动特征提取结果；最后，对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明，在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中，所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响，并提高行人目标前景区域提取的精度。      

基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪

针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法。引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述。然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型。利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪。针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑。针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍。可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础。     

一种新的基于信号导频的射频指纹识别方法

现有基于深度学习的射频指纹识别技术大多采用原始数据样本作为网络输入，未考虑信号携带内容对分类结果产生的影响，网络结构相对单一。为此，针将信号导频部分作为网络输入展开了研究，提出了一种新的导频提取算法，对10个ADALM-PLUTO软件定义无线电设备(SDR)辐射出的信号提取其导频，并建立了3种不同距离条件下的导频数据集。提出将Inception网络结构用于射频指纹识别，在10 m无线传输距离下达到了98.58%的分类精度，相较于现有基于AlexNet网络改进的卷积神经网络(CNN)，分类精度有所提升。      

基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响，造成对目标的运动状态估计不够准确，导致目标跟踪失败。基于此，在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率，实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型；联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合，并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新；通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测，当目标遮挡结束时，对目标进行重新跟踪，解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明:所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪，尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下，具有良好的效果，并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高，为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。      

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

基于对抗和迁移学习的灾害天气卫星云图分类

针对卫星云图中的灾害天气数据存在严重不平衡问题,提出一个结合生成对抗学习（GAN）和迁移学习（TL）的卷积神经网络（CNN）框架以解决上述问题进而提高基于卫星云图的灾害天气分类精度。该框架主要包含基于GAN的数据均衡化模块和基于迁移学习的CNN分类模块。上述2个模块分别从数据和算法层面解决数据的类间不平衡问题,分别得到一个相对均衡的数据集和一个可在不同类别数据上提取相对均衡特征的分类模型,最终实现对卫星云图的分类,提高其中灾害天气的卫星云图类别分类准确率。与此同时所提方法在自建的大规模卫星云图数据上进行了测试,消融性和综合实验结果证明了所提数据均衡方法和迁移学习方法是有效的,且所提框架模型对各个灾害天气类别的分类精度都有显著提升。      

基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法

遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容。利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法。首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道路结构化特征描述子,对道路提取结果进行优化;最后,在道路数据集上进行了对比试验,所提出的结构化特征提取方法的精度和F1 score分别达到了85.3%和84.6%。     

复杂交通场景中多运动目标分割算法

针对室外复杂交通场景中多运动目标分割问题,提出了一种由变化检测和运动分割组成的算法,利用水平集算法对帧差图像进行变化检测得到运动窗口,在运动窗口范围内进行改进的k-均值聚类分割,利用运动相似性进行分割区域融合.算法避免了整个图像的分割,减少了运算量,完整的分割出运动目标.试验结果表明,算法不仅能从复杂交通场景图像序列中有效的检测和提取出运动目标并有很强的鲁棒性,而且能够解决运动目标的遮挡问题.      

家庭安全监控的实时异常检测与分类算法

同时具有好的实时性和稳健性是基于视频的安全监控系统异常检测算法的难点问题.在家庭安全监控系统中同时利用像素的亮度分量和色度分量检测变化像素,解决摄像镜头由于大尺寸对象闯入引起的图像背景变化造成运动对象检测失败的问题;提出一种实时运动对象分类算法,综合利用开关灯检测、运动距离分析和皮肤探测多种方法,区分是否出现影响家庭安全的事件;提出3关键值背景维护算法,用于消除背景振动像素,减少虚假报警.实验表明,本文异常探测算法对视频监控系统异常探测和消除虚假异常报警具有较好的实时性和稳健性.      

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

基于运动对象自动检测和查询的监控系统

针对现有的视频监控系统的缺陷,提出基于运动对象自动检测和查询的智能视频监控系统.利用帧间差的4次统计量的假设验证,自动检测运动对象.用形态学腐蚀和膨胀算子对检测的运动对象的二值图像进行处理,以提高检测运动对象的可靠性,降低误警率.为自动跟踪运动对象轨迹,提出检测块概念.依据检测的运动对象和事件,建立相应的监控信息标注数据库,进而由时间段、运动对象及场景中发生的事件来查询监控信息,实现"跳跃"式随机检索监控信息.实验结果证明提出的方法对实现智能的视频监控系统是有效且健壮的.      

基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测

高空下、视复杂背景下弱小目标的检测一直是红外弱小目标跟踪的难点,提出了一种基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测的方法,将复杂背景下的动态弱小目标检测问题看作是帧间复杂背景的运动估计补偿问题,消除了背景杂波对红外目标的影响,进而达到了抑制背景的目的。做出了该算法与现在常用的频域高通滤波、形态学Top-hat滤波两种小目标检测算法的对比,并将目标局部信杂比和目标检测的虚警率作为算法的有效性评价指标。试验结果表明,通过准确的地补偿复杂背景的帧间位移量,再结合帧间差分的方式,后红外弱小目标检测的信杂比提升了2倍以上,检测得到的虚警率低于20%。     

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

车路协同系统下区域路径实时决策方法

为解决车辆行驶数据缺失和滞后造成路径规划系统不稳定问题,建立了基于车路协同系统（CVIS）的新型区域路径实时决策方法。首先,通过获取网联车辆的实时行驶数据,结合交通信号配时和路径转向信息,并考虑车辆在途经交叉口时可能遇到的非自由流行驶情况,动态计算当前路段路阻值;其次,根据当前时刻各路段的路阻统计数据,以及区域路网拓扑结构,实时预测各备选路线的行程时间,选择行程时间最少的路线作为车辆最优行驶路径;最后,选取北京市望京地区的典型区域路网数据进行验证。在150组实验过程中,计算得出不同时段下按所提方法得到的最优路线用时平均比常规导航系统推荐最优路线用时分别短9.52 s、13.39 s及20.65 s,证明了所提方法的有效性。      

实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.