国家自然科学基金(61075012)
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 相关作者：周越王小念刘佳孙宸施鹍更多>>
- 相关机构：上海交通大学中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于广义霍夫变换的多目标跟踪算法被引量：1
- 2012年
- 提出了一种融合局部特征匹配与概率外观模型的多目标跟踪方法。引入局部特征可以减轻外观模型跟踪算法对前景提取质量的过度依赖,并提高对目标姿态变化和遮挡情况的适应性。首先利用目标局部特征构建描述目标特征信息与空间信息的码书。然后建立基于目标全局特征的颜色与概率外观模型。最后经过广义霍夫变换迭代过程预测目标的可能位置。实验结果表明,本文算法能在目标姿态变化、严重遮挡等情况下,取得可靠而高效的跟踪效果。
- 孙宸王小念刘佳周越
- 关键词：多目标跟踪位置估计霍夫变换
- 用于复杂场景背景减除的拮抗方向能量时空显著性
- 2012年
- 本文基于生物视觉启发构建了一种用于复杂场景下的无监督时空显著性检测方法。为了紧致描述场景局部动态纹理运动,首先提出分布式拮抗方向能量导出的动态纹理描述子获取局部运动信息。然后,本文探索了利用该表达结合扩展的自相似显著性框架得到时空显著性检测器。在多个极端动态背景和摄像头运动的图像序列中,利用本文提出的算法进行了背景减除实验。广泛的定性与定量实验结果表明本文方法快速且高效。在检测精度与计算代价平衡性方面,本文算法与最先进算法具有一定竞争力。
- 施鹍周越
- 关键词：计算机视觉
- 民机试飞中基于图像分割和水雾模型FOD检测被引量：2
- 2020年
- 机场外来物(FOD)给机场带来安全隐患。针对FOD雷达检测成本高以及环境因素限制等问题,以民机试飞跑道为对象,提出采用图像分割和水雾模型法对试飞跑道上的FOD进行智能识别,为试飞安全提供保障。研究了灰度检测、主动轮廓检测和大津法检测对FOD的识别效果。结果表明:图像灰度检测FOD轮廓存在较多的不连续区域,主动轮廓检测对单个FOD识别效果较好,采用大津法时,跑道线会对自适应阈值产生较大干扰,FOD图像轮廓与背景区别不明显。水雾模型法可以快速检测试飞跑道内的多个FOD,检测时间小于5 s,识别准确率95.67%。
- 刘天畅周越
- 关键词：智能检测模式识别图像分割
