特征检测

摘要： 智能变形、变色、变温、变谱技术发展趋势下,低特征目标加速实现与自然地物背景的特征融合,导致复杂自然背景环境下低散射、微反射、弱辐射目标的检测与评估愈发困难,特定场景下潜在威胁目标的检测方法快速决策与准确评估成为了难题。为了提升离散目标、伪装目标、弱小目标、异常目标等低特征目标与复杂自然背景环境融合场景下的多特征检测算法的选择效率及其检测准确度,提出了目标与背景环境融合度(FD)参数模型,并设计了植被伪装目标嵌入草地背景、植被伪装目标嵌入土壤背景、植被及水泥路伪装目标嵌入土壤背景以及植被、水泥路、土壤伪装目标分别嵌入草地、水泥路、土壤背景等4种不同波谱特征分布场景的模拟图像数据,以及信噪比为200,400与800的高斯白噪声分别加入场景一的3种不同级别噪声比例的模拟图像数据。通过综合目标波谱信息、背景波谱信息、数据噪声比例等多种因素的综合试验分析,开展了基于目标与环境FD模型的多特征检测算法适应性评估研究。结果表明,在标准差均小于0.08的条件下,MtACE,MtAMF,MtCEM,SumACE,SumAMF,SumCEM,WtaACE,WtaAMF,WtaCEM等9大经典多特征检测算法对于4种波谱分布场景检测结果的FD参数平均值分别为0.3200,0.3502,0.8624,0.3658,0.3658,0.8461,0.6800,0.6800和0.9482;在标准差均小于0.07的条件下,9大经典多特征检测算法对于3种不同级别噪声比例数据检测结果的FD参数平均值分别为0.3135,0.3209,0.7747,0.3696,0.3696,0.8475,0.6956,0.6956和0.9603。通过不同波谱分布场景及不同噪声级别条件下的检测与融合度评估试验分析,实现了多特征检测算法的适应性能排序,大幅提升复杂场景下多种低特征目标的检测效率。综合波谱与噪声因素,对于复杂场景下离散分布的低特征目标检测,9大经典多特征检测算法的优先级顺序为:MtACE>MtAMF>SumACE=SumAMF>>WtaACE=WtaAMF>MtCEM>SumCEM>WtaCEM。

摘要： 本文设计了一种由树莓派作为核心处理器,搭配云台摄像头进行实时处理的安全监控系统。由树莓派作为主控板,操控摄像头收集数据,再通过收集到的数据捕获人像,进而操纵云台进行实时监控,检测其是否摔倒。项目提出了当人在行走过程中的水平速度以及垂直速度的运算,实现判断人员跌倒与否,并对已跌倒的人员进行信息预警。

摘要： 为了提升海杂波背景下小目标探测性能,本文提出一种基于时频域深度网络的特征检测方法。首先,将观测向量转换为归一化时频图(Normalized Time-Frequency Graph,NTFG),实现海杂波抑制。在时频域,建立海杂波、含正多普勒偏移目标回波、含负多普勒偏移目标回波的三分类问题,精细化目标落在主杂波带内外的不同特性。其次,引入Inception-ResNet V2深度网络作为特征提取器,自主学习不同类别在NTFG上的深层差异性,并将差异性浓缩为一个2D特征向量。然后,在2D特征空间中,设计具有引导的三次样条曲线,获得虚警可控的判决区域,实现异常检测。最后,IPIX实测数据验证了所提算法的性能优势,能深入挖掘时频域的特性。

摘要： 针对传统方法在水果品质分级中存在的人工成本高、分级精度低等问题,开发了一种基于机器视觉的类球形水果外部品质分级方法。通过预处理获得采集目标的前景图像,采用最小外接矩阵表征果形指数,结合形态学区域填充分析果面缺陷,同时根据两特征参量大小实现对类球形水果的外部品质分级。利用设计的类球形水果外形尺寸检测系统对脐橙开展了在线检测和分级实验。结果表明,对5个抽样脐橙进行横径检测中,检测值与实际测量值的最大相对误差低于0.8%,对100个脐橙进行品质分级中,总体平均识别率高达94.4%,验证了该方法可应用于类球形水果的外部品质分级。

摘要： 在高分辨体制下海杂波与海面小目标具有复杂的特性,特别是对于雷达散射截面积较小的海面漂浮目标,传统的检测方法性能不佳。为了突破临界信杂比情况下的检测性能,可以提取雷达回波的一种或者多种特征,从而进行特征检测,该方法是实现临界信杂比情况下有效检测的重要途经。目前,在3维及以下的特征空间中可以使用凸包学习算法计算判决区域并有效地控制虚警概率,但是在3维以上的特征空间中凸包学习算法计算复杂度提高,难以进行检测。针对这个问题,该文提出一种基于标签传播算法的海面小目标检测方法,它突破了凸包学习算法的维数限制和决策域必须为凸集的形状限制,能够在高维特征空间进行检测并有效地控制虚警。经过实测数据集验证,基于标签传播算法的海面小目标检测方法在0.512 s和1.024 s的观测时间内分别获得了88.4%和92.0%的检测概率,相比于基于K近邻(KNN)的检测器有了3.3%和2.8%的检测概率提升。

摘要： 针对传统ORB特征点提取分布密集的问题提出均匀化orb特征点提取以及针对经典二进制描述符鲁棒性差,特征点相似度高的问题提出使用局部差异二值(LBD)描述子,实现特征提取及匹配。首先构造图像金字塔,在金字塔每层使用四叉树的方法均匀提取特征点;之后采用LBD描述子,对特征点及其邻域采用网格的形式得到灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度信息;在提升辨别能力的同时,继承二进制描述子运行速度快和低存储的特点,最后在均匀化ORB特征点和LBD描述子的基础上对图像特征点进行提纯,匹配操作。实验结果表明,该方法计算的特征点更加均匀,区分度高,速度快,为后续的其他图像算法的应用提供了更加准确的匹配数据。

摘要： 针对电路板自动测试系统中相机畸变、镜头视野有限所造成的图像失真、模糊不全等问题,文中提出一种基于AKAZE特征检测算法的大尺寸电路板图像拼接方法。首先通过AKAZE特征检测算法分别提取多张局部重合的电路板图像的关键点并对其描述;然后采用随机抽样一致性算法对关键点进行筛选(达到亚像素级别),再经暴力匹配对电路板图像进行视角变换后,匹配各局部电路板图像的特征点;最后对已匹配的各电路板图像的重合部分按权重进行融合,从而拼接成完整的电路板图像。实验结果表明,经图像拼接后的大尺寸电路板图像与原图像相比,图像更富有细节,无畸变且图像高度完整。文中的图像拼接方法所产生的误差小于0.1 mm,拼接图像与原图像的重复率达98%以上,并且拼接后的大尺寸电路板图像更富有细节、更加清晰,说明该方法可提高电路板自动测试系统的准确率,并为后续的数据识别工作提供有效支持。

摘要： 为了解决在无人指导下体育舞蹈自主训练时,对体育舞蹈动作规范性的监督问题,提出了一种基于Kinect的体育舞蹈动作检测系统的研究。借助Kinect三维传感器采集体育舞蹈自主训练者的运动画面,获取体育舞蹈训练现场的原始运动信息。通过目标检测、特征提取、人体关节点检测、姿态匹配计算4个部分,来实现人体姿态估计算法的构建,进而完成体育舞蹈动作检测系统的设计。实验结果表明,所设计系统能自动化的对体育舞蹈动作进行检测,且检测准确度较高,说明所设计系统能实现直观地对体育舞蹈训练进行运动分析指导,有助于提高体育舞蹈训练的便捷性和科学性。

摘要： 该文针对探地雷达(GPR)2维剖面图像中目标特征提取困难及其识别精度较低等问题,采用深度学习方法来提取2维剖面图像中目标的特征双曲线。根据GPR工作的物理机制,设计了一种级联结构的卷积神经网络(CNN),先检测并去除回波数据中的直达波干扰信号,再利用CNN得到B扫描(B-SCAN)图像的特征图,并对特征信号进行分类识别以提取目标的特征双曲线。同时,为处理各种干扰信号影响目标特征双曲线结构完整性的问题,提出了一种基于方向引导的特征数据补全方法,提高了目标特征双曲线识别的准确率。与方向梯度直方图(HOG)算法、单级式目标检测(YOLOV3)算法和更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)算法相比,在综合评价指标F上该文方法的检测结果是最优的。

摘要： 针对车道线检测技术在车道偏离预警、自动泊车和车道变换等各种辅助驾驶系统中的重要作用,国内外专家学者对车道线检测技术做了较多的研究,但是近年来少见有关于车道线检测的综述,因此本文主要阐述了近几年国内外机器视觉的车道线检测研究进展。首先简单介绍了机器视觉的车道线检测的基本流程;其次重点阐述了基于特征、基于模型和基于深度学习三种典型方法的基本检测原理和研究现状,并对比三种典型研究方法;最后,提出了机器视觉的车道线检测方法主要存在的问题,并针对问题提出未来的发展方向。

摘要： 数字图像特征检测与匹配乃是数字图像分析与理解和计算机视觉领域中最为基本的问题.数字图像的特征检测是通过检测算子实现的,特征描述则是由特征描述子实现,目前已经有了多种常用的检测算子与描述子并且各具特点.本文介绍了SUSAN边缘检测算子的算法描述.对DAISY描述子的构造、定义进行介绍,阐述了DAISY主方向分配的方法.使用FVD梯度特征向量描述子的特征向量场与特征向量描述子,通过实验验证了FVD描述子的性能,并实现了该描述子的可视化.

摘要： 无人机影像在匹配过程中多采用基于特征的方法,目前广泛应用的SIFT和SURF算法可以稳定地获取具有局部不变性的特征点.近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,产生了一批新的特征检测算法.针对无人机影像特点,选取有代表性的ORB和AKAZE算法,通过设计研究方法并选取评价指标,对算法的性能进行对比验证.结果证明,ORB与AKAZE算法具备良好的性能,可以满足不同类型的无人机影像特征检测需求.

摘要： 网络入侵特征的伪装程度越来越高,使得入侵特征与正常数据特征在分类效果上的倾斜度越来越接近.传统的采用特征分类的入侵检测方法对训练入侵特征数据集的最佳类分布未知,都是假定误分类代价均等,只注重分类的精度敏感,忽视了类型间的区别,造成入侵检测不准.提出了一种敏感性数据挖掘的网络入侵特征检测算法.利用主成分分析方法,提取网络操作数据中的主成分,去除冗余数据,将网络入侵特征的敏感性引入到检测过程中,利用敏感性数据挖掘方法,获取网络操作数据中的恶意入侵操作行为的特征,从而完成网络入侵特征检测.实验结果表明,利用改进算法进行网络入侵特征优化检测,能够准确获取网络操作行为中的异常特征.

摘要： 本文对比了两种基于局部不变特征提取算法SURF和MSERs的图像匹配技术在原子核迹图像防伪应用中的效果.首先分别使用SUFR和MSERs算法对两幅待匹配图像进行特征检测,然后采用SURF算法生成特征描述符对特征点进行描述形成两个特征向量集合,最后采用改进的K-d树算法对两个特征集合进行搜索寻找最近邻,完成两幅图像的匹配.最后经试验证明,基于SURF的图像匹配算法对原子核迹图像有很高的匹配精度,并且在图像尺度缩放、旋转变化、光照变化等条件下均能得到很好地图像匹配结果.

摘要： 回转窑内物料颗粒运动特性的研究对于回转窑的设计和运行是十分重要的。本文采用准二维回转筒模拟工业回转窑的横截面,提出一种基于图像处理技术跟踪物料颗粒轨迹的方法。根据颗粒的运动轨迹及其运动速度,得出颗粒在泻落层的速度曲线呈现出二次曲线的规律。对颗粒在泻落层不同运动轨迹的比较表明,随着轨迹逐渐远离料床表面,其加速度和速度逐渐减小,而且速度曲线的波动逐渐增大。实验结论对于完善回转窑物料颗粒动力学的理论模型具有积极意义。

摘要： 设计并实现基于规则匹配的分布式僵尸网络检测系统。重点讨论规则匹配、特征检测及规则管理、大流量数据包高速捕获及其分布式处理等方法。系统采用分布式架构分析数据报文，利用Web框架显示界面与统计数据。

摘要： 提出了一种基于DSP(Digital Signal Processor)的心电检测及自诊断系统的设计方法。该系统以“DSP+手机”为构架，通过对心电信号的采集、处理、存储、传送以及基于小波变换的心电信号特征检测，来实现用户心电信息的自动诊断，并且可通过GPRS(General Packet RadioService)实现在线诊断，由医生给出更专业的诊断结果。该系统节约存储空间，心电检测准确率高，节省诊断时间，并方便用户家庭使用。

摘要： 针对课题中复杂背景下机器人末端操作器难以检测的问题,提出了基于类Haar特征的AdaBoost算法用于检测机器人Logo标志,进而可定位操作器位置。实验结果表明,对于不同角度、光照条件、大小、倾斜等各种情况,该算法能很好地对Logo进行识别,这将有助于对机器人末端操作器的准确定位和跟踪。

摘要： 针对空间非合作目标的视觉测量问题，提出一种基于单目视觉的特征对应和位姿估计方法。首先将角点和直线检测相结合得到强角点特征，然后利用SIFT得到特征向量描述并建立稳健的特征对应关系，最后利用Kalman预测滤波缩小搜索范围，提高检测准确性。经过试验，提出在连续图像帧中可得到稳健的特征点对应，同时跟踪测量时间控制在250ms以内，可满足星上实时测量要求。与已有方法相比，仅使用单目视觉更符合空间交会系统的实际载荷限制。同时算法可在目标形状及几何尺寸未知的情况下工作，具有更好的适应性。

摘要： 针对空间非合作目标的视觉测量问题，提出一种基于单目视觉的特征对应和位姿估计方法。首先将角点和直线检测相结合得到强角点特征，然后利用SIFT得到特征向量描述并建立稳健的特征对应关系，最后利用Kalman预测滤波缩小搜索范围，提高检测准确性。经过试验，提出在连续图像帧中可得到稳健的特征点对应，同时跟踪测量时间控制在250ms以内，可满足星上实时测量要求。与已有方法相比，仅使用单目视觉更符合空间交会系统的实际载荷限制。同时算法可在目标形状及几何尺寸未知的情况下工作，具有更好的适应性。

摘要： 本申请公开了一种生物特征检测装置(103)、生物特征检测方法和电子装置。所述生物特征检测方法用来在脉冲重复周期(TPF)中，控制光源(108)向待检测对象(101)进行N次发光操作；每进行一次所述发光操作，控制光电转换器(110)相对应地进行至少2次采样操作，使在所述脉冲重复周期中，至少进行2N次所述采样操作；以及依据所述至少2N次所述采样操作采集的电信号处理得到所述待检测对象的生物特征，其中N为大于1的整数。

摘要： 本申请公开了一种PPG电路(103)、生物特征检测装置和生物特征检测方法。所述PPG电路用来控制光源与N个光电转换器，以感测待检测对象(101)的生物特征，所述PPG电路包括：发射信道(102)，K个接收信道(104_1～104_K)，且所述N个光电转换器被分为K组光电转换器组,所述K个接收信道分别对应K组光电转换器组；以及控制器(106)，用来控制所述PPG电路操作在部分采样阶段或全部采样阶段，以在每一所述脉冲重复周期产生J个或K个生物特征采样结果(D

摘要： 本申请公开了一种生物特征检测装置(103)、生物特征检测方法和电子装置。所述生物特征检测装置用来控制光源(108)及光电转换器(110)以感测待检测对象(101)的生物特征，所述生物特征检测装置包括：控制器(106)，包括：光源控制模块(1062)，用于在N阶操作时，控制所述光源进行发光操作；光电转换器控制模块(1064)，用于每进行一次所述发光操作，控制所述光电转换器进行N+1次采样操作，以采集所述光源发出的光信号(EL)经过所述待检测对象后且被光电转换后形成的电信号；以及信号处理模块(1066)，用于根据所述N+1次采样操作采集的电信号处理得到所述待检测对象的生物特征。

摘要： 本发明揭露一种生理特征检测装置、生理特征检测系统及照护系统。生理特征检测装置包含带体、心电传感器、动作传感器及处理模块。带体用以设置于使用者的身体。心电传感器用以感测使用者的心脏的电生理状态，并产生心电感测信息。动作传感器用以感测使用者的姿态，并产生动作感测信息。处理模块能依据先后接收的多笔动作感测信息，判断使用者的姿态是否改变，且处理模块判定使用者的姿态改变时，处理模块将依据心电感测信息，判断使用者是否发生心律不整的情况。当处理模块判定使用者发生心律不整的情况，则发出心律异常警示信息。

摘要： 本公开涉及生物医学工程技术领域，具体涉及一种心电特征检测装置和方法以及心电特征检测系统，装置包括：用于采集被检测对象的初始心电信号以及阻抗变化值的信号采集模块；连接于信号采集模块用于根据阻抗变化值生成参考信号的参考信号生成模块，运算放大模块的第一输入端连接于信号采集模块用于接收初始心电信号，第二输入端用于接收抵消信号；运动伪影估计模块包括第三输入端和第二输出端，第三输入端连接于参考信号生成模块和第一输出端，第二输出端连接于第二输入端，用于根据运算放大模块的输出信号以及参考信号生成抵消信号并反馈至运算放大模块的第二输入端。本公开技术方案节约了计算资源，减少信号采集的设计成本，降低信号采集的能耗。

摘要： 本发明公开了一种工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置，工件圆孔特征检测方法，包括：获取相机标定参数和标准工件的CAD模型信息；根据相机标定参数和CAD模型信息生成模板图像数据；对模板图像数据进行特征提取，以获得模板特征点信息；获取待检测工件的实际图像数据；对实际图像数据进行特征提取，以获得实际特征点信息；将模板特征点信息与实际特征点信息进行匹配，以获取目标模板特征点信息；以实际特征点信息为基准，对目标模板特征点信息进行迭代优化对齐算法处理，获得处理后的目标模板特征点信息；根据处理后的目标模板特征点信息确定目标圆孔的特征值。采用该方法可以实现对工件圆孔的检测，且可以提高检测精度。

摘要： 本申请公开了一种生物特征检测装置(103)、生物特征检测方法和电子装置。所述生物特征检测方法用来在脉冲重复周期(T

摘要： 本申请公开了一种PPG电路(103)、生物特征检测装置和生物特征检测方法。所述PPG电路用来控制光源与N个光电转换器，以感测待检测对象(101)的生物特征，所述PPG电路包括：发射信道(102)，K个接收信道(104_1～104_K)，且所述N个光电转换器被分为K组光电转换器组,所述K个接收信道分别对应K组光电转换器组；以及控制器(106)，用来控制所述PPG电路操作在部分采样阶段或全部采样阶段，以在每一所述脉冲重复周期产生J个或K个生物特征采样结果(D

摘要： 本申请公开了一种生物特征检测装置(103)、生物特征检测方法和电子装置。所述生物特征检测装置用来控制光源(108)及光电转换器(110)以感测待检测对象(101)的生物特征，所述生物特征检测装置包括：控制器(106)，包括：光源控制模块(1062)，用于在N阶操作时，控制所述光源进行发光操作；光电转换器控制模块(1064)，用于每进行一次所述发光操作，控制所述光电转换器进行N+1次采样操作，以采集所述光源发出的光信号(EL)经过所述待检测对象后且被光电转换后形成的电信号；以及信号处理模块(1066)，用于根据所述N+1次采样操作采集的电信号处理得到所述待检测对象的生物特征。

摘要： 本发明涉及一种生物特征检测装置、一种电子设备以及一种生物特征检测方法，所述生物特征检测装置：包括光学结构，包括结构化透光层，所述结构化透光层包括至少两种透光区域，分别用于透过不同的特征光，不同的特征光用于表征物体的不同特征，其中，至少包括第一特征光，用于表征物体的生物特征；传感结构，位于所述光学结构下方，用于接收透过所述光学结构的光信号并产生对应的光学传感信号，以及对所述光学传感信号进行处理，获得与被测物体特征对应的特征检测信号。