张洪斌 作品数:16 被引量:116 H指数:7 供职机构: 四川大学计算机学院 更多>> 发文基金: 四川省重点技术创新项目 国家科技型中小企业技术创新基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 一般工业技术 电气工程 更多>>
基于综合背景提取方法与阴影抑制的智能监控系统 被引量:1 2012年 为实现智能监控中有效的目标检测,提出了一种综合的动态背景提取和阴影去除方法。该方法应用多层次信息对混合高斯背景模型进行更新以获取高质量的彩色场景背景;同时,在前景提取过程中,结合RGB和HSI彩色信息对像素进行递进式分类,实现对阴影的去除。以此为基础实现的智能监控系统,实现了目标的跟踪与异常行为检测。经过不同场景的实验证明,本文所提方法能够满足实际应用的要求,具有良好的性能。 石红波 黄山 张洪斌 田坤关键词:智能监控 面向实时交通视觉监控的综合动态背景更新方法 被引量:14 2007年 为了从复杂的交通场景中获取高质量的背景图像,提出了一种综合的动态背景更新方法。同时使用了帧差信息和提取的高层对象状态信息对混合高斯背景模型进行选择性更新,克服了因较长时间停车对背景的影响,并能及时消除由于背景物体移出造成的鬼影。对实时交通视频的处理效果表明,该方法兼具良好的自适应性与鲁棒性。 张洪斌 黄山关键词:混合高斯分布 面向图像目标提取的改进连通域标记算法 被引量:15 2014年 传统连通域标记算法应用在智能视觉监控系统过程中,每次连通域标签合并都要从头开始逐一扫描整幅画面,导致不必要全局性重复处理,同时图像像素点增加和噪声干扰,严重影响了目标提取的处理速度。为此,提出了一种面向图像目标提取的改进连通域标记算法。通过对图像画面进行分块,根据各个小块中前景点所占比例来区分前景目标区域块,减少了待标记的数据量,增加了抗噪力;记录标签范围,减少了计算机搜索的时间。在不同应用场景的实验结果表明,该算法提高了抗噪性,缩短了处理时间,平均处理速度约为改进前的212.36倍。 王凯 黄山 赵瑜 张洪斌关键词:智能视觉监控系统 连通域标记 图像像素 基于交通视频分析的自适应摄像控制系统 被引量:2 2018年 为在高动态光照和复杂路况环境中实现准确的视频检测与数据采集,构建了一套有效的自适应交通摄像控制系统.首先,针对全天候大场景综合检测需求设计高清交通摄像系统,并通过系统辨识确定了核心摄像参数的控制特性;接着,基于车辆号牌和交通场景特点,提出了以车牌亮度中点值和标线区块中点值作为反馈控制指标的视频质量分析算法;最后,使用自适应控制架构综合底层图像质量反馈信息和高层视觉分析检测结果,实现了光照模式的感知适应和控制状态的自主切换.实验与应用结果表明:该系统控制过程快速稳定,能够自动适应不同光照环境,兼顾高清晰车牌识别和大视野交通监控需求,保持良好的全天成像效果,实现了平均97.0%的车流准确度和96.3%的车牌识别率. 张洪斌 黄山 印月关键词:成像系统 自适应控制 车辆检测 车牌识别 智能交通系统 人体摇摆步态动力学图像建模与仿真 2014年 研究下肢疾病人体摇摆步态的准确建模问题。摇摆步态是下肢疾病患者行走时重要的步态特征,这种步态特征虽然带有一定的规律性,但是这种规律导致特征对应呈现凌乱性。传统的基于视觉图像建立的摇摆步态模型,没有考虑这种疾病人体步态特征的凌乱问题,以牺牲误差为代价,导致摇摆步态识别度较低。为此,提出一种考虑病态人体动力学的凌乱摇摆步态建模方法,将病态患者的步态特征视作多刚体连接系统,利用人体动力学原理建立动力学模型,得到摇摆步态的肢体特征;对摇摆步态的周期性进行分析,建立病态脚步模型并确定行走时的脚步方位,得到摇摆步态的脚步特征。实验结果表明,该方法建立的模型能够快速准确地识别摇摆步态特征,误差较小,识别率更高。 陈非 黄山 张洪斌关键词:下肢疾病 动力学模型 一种基于Mean Shift和Kalman预测的带宽自适应跟踪算法 被引量:9 2013年 Mean Shift算法是视觉监控领域广泛应用的经典目标跟踪方法,但对于速度过快或尺度变化大的目标的跟踪存在较大的缺陷。针对这一问题,提出了一种基于Mean Shift和Kalman方法预测的带宽自适应跟踪算法。该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的位置作为Mean Shift迭代初始位置,以高效锁定各类运动目标;同时采用增量试探法自动调节带宽以适应目标的尺度变化。通过对行人和车辆等不同监控对象的实验表明,该跟踪算法具有良好的鲁棒性。 王文江 黄山 张洪斌关键词:SHIFT 目标跟踪 卡尔曼预测 通用学习框架改进核PCA的单样本人脸识别 2015年 针对传统的人脸识别算法在每个人只有单个训练样本时识别性能严重下降的问题,提出了通用学习框架改进核主成分分析的单样本人脸识别算法。首先,选取一个合适的通用训练样本集,将各个单训练样本与通用训练样本集中某人的多训练样本按比例叠加;然后,利用经典的KPCA算法进行特征提取,将所有叠加后的训练样本和测试样本投影到特征子空间;最后,使用最近邻分类器完成最终的人脸识别。在Yale及FERET两大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别算法,该算法取得了更好的单样本识别效果。 陈非 黄山 张洪斌关键词:人脸识别 最近邻分类器 核主成分分析 基于视频的运动目标检测与识别 被引量:8 2009年 为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法。该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu′s阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别。该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性。实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性。 张建军 黄山 张洪斌 杨权 汪勤关键词:混合高斯模型 运动目标检测与识别 基于视频处理的无人值守变电站在线检测 被引量:5 2013年 介绍了基于视频图像处理的无人值守变电站在线检测技术原理。针对目前无人值守变电站监控不能进行及时检测、易误报、缺乏智能化处理等不足,提出了一套基于视频图像处理在线检测的智能算法。采用图像处理技术及时检测出无人值守变电站内异常情况,并报警和视频保存,方便查看,节省人工,为调度指挥抉择提供准确及时有效的信息,使电网更坚强和智能。与传统的检测系统相比,更直观、方便、可靠和实用。 汪勤 张洪斌 王长江关键词:无人值守 变电站 视频图像处理 在线检测 基于肤色和器官定位的实时人脸检测 被引量:4 2014年 基于肤色和器官的人脸检测是视觉监控领域中广泛应用的经典方法,但是辨别每个肤色像素和提取候选区域非常耗时且对噪声敏感,很多时候不能满足实时人脸检测的需要。通过引入肤色单元的概念,提高了该方法的快速性和鲁棒性,最终将其应用于实时视频序列中。首先,采用单元化的方法进行肤色分割,提取出人的肤色部分;接着,根据人脸长宽比例的范围,确定出候选人脸;然后,再对候选人脸区域分别进行眼睛和嘴巴的定位;对眼睛和嘴巴定位之后,我们可以利用眼睛和嘴巴呈倒三角关系的几何特征反过来进行人脸的精确定位。实验结果表明,该方法的识别率较高,并能满足实时视频人脸检测的快速性要求。 黄禹馨 黄山 张洪斌关键词:人脸检测 肤色分割 器官定位