监控视频中异常事件检测技术研究进展

异常事件检测技术是当前智能监控技术研究领域关注的一个热点，作为计算机视觉的重要研究内容，其主要目标是利用计算机自动检测出可被视为异常的事件。传统方法存在低层视频特征描述能力弱，异常检测方法计算代价大，对复杂场景建模时鲁棒性差等方面的限制。本文结合国内外的研究现状和目前的主流方法，介绍了监控视频中异常事件检测涉及的基本技术，分析了各类监控视频特征提取方法、特征学习模型和异常检测方法的优缺点，整理归纳了可用于监控视频中异常事件检测的常用实验数据集，最后讨论了监控视频中异常事件检测技术的难点、挑战及未来发展趋势。     

基于PoolNet显著性和SURF-VIBE模型的林火视频烟雾提取算法

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。     

子波变换平滑的混沌信号检测

将近几年兴起的子波变换、分形理论应用于带观测噪声混沌信号的检测。基于快速子波变换导出了平滑算子，将其对时序信号进行处理，并根据它在一定的尺度范围内具有标度不变的性质，利用改进的Ｇ－Ｐ算法计算其分数维数，对带有观测噪声的Ｌｏｒｅｎｚ吸引子波的混沌运动进行了检测。实验结果表明，该方法具有较好检测混沌现象的能力。     

基于分形的奇异信号的检测

提出了基于分形的奇异信号的检测方法，给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数，判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真，证明该方法能准确有效地检测到突变信号，并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。     

基于光照方向一致性的换脸视频检测

光照条件是视频外部成像环境的重要因素，可反映视频成像时的客观物理条件，即使采用复杂的计算机图形学模型，也难以完全反映光照的真实场景。针对大部分Deepfake换脸视频与真实视频在外部成像环境上的差异，提出一种基于光照方向一致性的换脸视频检测方法。本文利用Lambert光照模型逐帧计算待测视频的二维光照方向，通过判断整段待测视频二维光照方向的角度变化是否平滑确定视频真伪。实验结果表明该方法在公开的测试数据库TIMIT和FaceForensics⁺⁺上具有较好的检测性能，可以有效区分真实视频和换脸视频。由于不需要训练检测模型，该方法具有计算复杂度低、实时性好的优点。     

扩展分形在SAR图像特定尺寸目标检测中的应用

介绍了扩展分形(Extended fractal)技术在合成孔径雷达(SAR)图像特定尺寸目标检测中的应用。与传统的检测特征相比，扩展分形特征不仅可以依靠时比度从背景中识别目标，而且对目标物体的尺寸敏感。文中对扩展分形的定义以及扩展分形的均值和方差进行了分析，表明了扩展分形对目标尺寸和对比度的敏感特性。在扩展分形定义中，通过比较不同的能量增长间隔比值对扩展分形均值和方差的影响，确定了最优能量增长间隔比值，将扩展分形技术用于对实测SAR图像中特定尺寸目标检测，得到了良好的识别效果。实验表明，扩展分形技术对特定尺寸的目标具有很好的检测性能。     

基于YOLOv4的无人机航拍视频实时检测

相对于其他检测器，YOLOv4具有较高的检测准确度和速度。通过对离线航拍视频截取关键帧组成样本图片，按照检测目标类型对图片包含的目标进行分类，再使用labelimg工具对样本图片进行标注，最终形成所需的训练数据集。实验中采用迁移学习方法对数据集进行训练，实验结果表明，训练生成的模型在测试集上平均均值精度（mAP）达到62.77%，召回率（Recall）达到90.25%，在配备NVIDIA P4000显卡的计算机上可达到每秒20帧的检测速度，满足实时目标检测需求，可应用在实际工程实践中。     

基于分形理论的翼面复杂冰形表面粗糙度分析（英文）

模型表面的结冰外形是结冰风洞试验关注的核心信息,现有研究一般采用冰角高度、冰角角度、驻点冰厚等几何参数对二维冰形进行表征,忽略了冰形表面粗糙程度这一重要特征。针对此问题,提出将分形理论应用于结冰冰形的粗糙度表征,建立了基于分形理论的结冰表面粗糙度表征方法。首先在大型结冰风洞开展翼型结冰试验,采用激光线扫描在线测量系统对结冰生长过程中不同时刻翼面结冰的表面轮廓进行测量,获得翼面结冰的三维数值外形;然后结合分形理论对冰形进行分析,提取翼面不同位置冰的截面轮廓曲线,计算截面曲线的分形维数和粗糙度表征参数,以此归纳出分形维数的线性回归公式,并从截面曲线中提取数据点进行分形插值模拟实测冰形。研究结果表明,翼面结冰冰形粗糙表面具有分形特征;分形维数与粗糙度表征参数呈正相关,可作为冰形表面粗糙度的评定参数;分形插值模拟冰形曲线,逼近程度优异;冰形粗糙度的分形表达法为科学量化三维冰形特征提供了新思路。     

多重分形谱在材料分析中的应用研究

基于多重分形谱的物理意义，通过图像分析与处理技术，利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定，实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能，并计算了它们的多重分形谱。分析表明：在对材料的组织结构进行研究的问题中，多重分形谱是一种有意义的表征参数，能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。     

基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

气动声学风洞试验过程中，针对目标声源特性进行麦克风相位阵列改进时，为保证风洞试验效率，必须在较短的时间内完成阵列优化设计工作。为满足这一试验需求，最大限度提升麦克风相位阵列设计效率，引入了基于Kriging代理模型的优化设计方法。采用基于点扩散函数的计算程序进行阵列性能分析，获取阵列最大旁瓣水平和分辨率。通过对样本点响应值进行计算，建立Kriging代理模型，进而以计算速度极高的Kriging代理模型作为阵列性能分析方法开展优化搜索，避免了大量调用阵列性能计算程序导致计算耗时过高的问题，显著提升了麦克风相位阵列设计效率。该阵列设计方法能够有效改善麦克风阵列的测量性能，满足声学风洞试验的特殊应用需求。     

一种数据无损压缩技术的研究

分析了目前数据压缩技术中最常用的ＬＺＷ算法，并针对压缩字典的建立过程和字典填满老化后如何更新处理提出了新的设想。在实现过程中，用原ＬＺＷ算法中新加入字典的词条作为辅助前缀来产生较多较长的词条，用以加速压缩字典的建立过程，增加从字典中找到词条匹配的概率，在字典填满并老化后，采用部分更新字典的办法加速字典的重建，从而对原ＬＺＷ算法作了两点改进。本文举例说明了两种算法的不同之处，并经实验比较证明，改进后的算法在数据压缩率方面优于原ＬＺＷ算法。     

基于可移动代理的RPC实现机制研究

基于客户机－服务器的超大规模分布计算和可移动计算模式在数据量大、网络带宽较窄、且延迟较大的情况下,难以获得更高的工作效率。本文提出了基于可移动智能代理的ＲＰＣ实现机制,即基于可移动代理技术的三种方案：ＭＩＡ并行执行方案、ＭＩＡ携带服务器列表串行“移动－执行”方案、ＭＩＡ自适应“移动－执行”方案,并给出了查找网络中各服务器上运用用户情况的ＲＰＯ例程。     

语言文字的层次生成切分

本文提出一种通过人工考察字形、词形层次生成过程,确定汉语字形、词形层次切分的方法。该方法应用于汉字字形分析,揭示了汉字字形系统内部的关系。研究结果将有助于发展检索技术,开发情报检索系统、电子辞典以及中文输入系统等。     

面向网络机群系统的结构有限元并行分析

提出了基于网络机群的有限元并行分析方法,结合网络机群体系的特点,分析了这一方法所应具有的基本特点:分布式并行建模;子区域间计算任务弱相关;节点负载平衡。在自建的网络并行平台上,实现了无重叠区域分解直接算法的并行处理,并进行了算例验证。     

基于被动复制方式的容错CORBA模型

容错CORBA(Common object request broker architecture,公共对象请求代理体系结构)是OMG(Objectmanagement group,对象管理组织)为了给分布式系统带来容错特性而对通用CORBA所作的一个扩展。文中首先介绍了基于被动复制方式的容错CORBA模型——PFORBUS,针对其中主服务器的重要性,该模型提出了一个主服务器选择算法,该算法基于三角模糊数对不同服务器的可靠性进行评价,从而找出可靠性评价值最高的服务器作为主服务器。然后详细介绍了PFORBUS模型在该算法支持下的相关工作,包括系统初始化、正常工作流程及主服务器失效后的处理等。最后对该模型采用不同主服务器选择算法的情况进行了仿真,并取得了较好的效果。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

基于WWW的分布式计算

介绍了基于ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ ｗｉｄｅ ｗｅｂ）服务，在Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算模式上采用分布对象技术和ＣＯＲＢＡ（Ｃｏｍｍｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｑｕｅｓｔ ｂｒｏｋｅｒ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ），并采用分布式计算语言Ｊａｖａ进行编程实现的企业分布式计算模型。Ｊａｖａ增强了ＷＷＷ的交互性，但它并不是一种解决Ｃ／Ｓ系统中互操作对象透明性的有效方法。当Ｊａｖａ和分布对象技术结合起来时，形成了