航天科技创新基金(CASC201104)
- 作品数：24 被引量：146H指数：7
- 相关作者：曲仕茹杨红红夏余李珣丁松涛更多>>
- 相关机构：西北工业大学空军工程大学中国人民解放军95856部队更多>>
- 发文基金：航天科技创新基金中国航空科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于稀疏约束深度学习的交通目标跟踪被引量：7
- 2016年
- 针对车辆视觉跟踪过程中普遍存在背景复杂、光线变化、尺度旋转等干扰,而现有跟踪算法抗扰动能力差、鲁棒性低的问题,构造了一种基于稀疏约束及深度学习的车辆目标跟踪算法,采用去噪自编码神经网络对包含正负样本的训练集进行特征提取。在正向传播过程中对隐层进行稀疏约束,反向传播微调阶段,对连接矩阵进行权值衰减的稀疏调整,增加神经网络的鲁棒性,实现神经网络不同隐层特征的高效提取,将网络的输出作为Logistics分类器的输入,学习获得车辆分类器,并采用粒子滤波在线跟踪目标。试验结果表明:对连接矩阵和隐层进行稀疏约束的去噪自编码神经网络具有较高的跟踪精度和较强的跟踪鲁棒性,在场景光照剧烈变化、车辆发生遮挡、三维旋转、尺度变化及快速移动时都能进行较好的跟踪,平均中心位置误差远小于对比方法,仅为2.3像素;而增量式学习(IVT)跟踪、在线自适应增强(OAB)跟踪、多示例学习(MIL)跟踪算法的平均中心位置误差分别为17.52像素、28.76像素和17.66像素;该方法的平均重叠率达83%,较IVT跟踪、MIL跟踪和OAB跟踪算法分别提高24.5%、42.2%、28.8%,满足智能交通监控的实际需求。
- 杨红红曲仕茹
- 关键词：交通工程智能交通目标跟踪
- 改进的SSDA图像匹配算法被引量：4
- 2012年
- 在目前的图像匹配中,SSDA实时性好,但对图像灰度的线性变化非常敏感。鉴于此,提出一种基于SSDA(序贯相似度检测算法)的新算法。新算法提出差值矩阵的概念,消除了灰度线性变化的影响。首先将两幅图像同行的相邻像素进行灰度差值计算,获得差值矩阵,再将差值矩阵的元素按照隔点提取的方式进行序贯相似度计算,阈值自适应更新,获得最小阈值的子图像即为匹配图像。实验结果表明,该方法对图像灰度的线性变化有良好的鲁棒性,便于实时性的实现。
- 贾凯曲仕茹
- 关键词：图像匹配
- 改进的粒子滤波在四旋翼姿态估计中的应用被引量：7
- 2013年
- 针对四旋翼飞行器非线性模型的姿态估计问题,提出了一种基于重要密度函数优选的改进粒子滤波(IDOPF)姿态估计算法。该算法通过扩大重要密度函数的覆盖范围,主动从众多重要密度函数中选择更优初始化粒子群。结合动力学模型和基于反步法控制器的相关控制数据,进行了IDOPF粒子滤波算法在四旋翼飞行器姿态估计中的仿真实验。与EKF算法相比,该算法具有更高的估计收敛速度和估计精度,避免了不稳定滤波,改善了滤波效果,验证了IDOPF算法在四旋翼姿态估计的可行性和有效性。
- 曲仕茹马志强
- 关键词：粒子滤波扩展卡尔曼滤波
- 球极平面逆投影迭代谱聚类算法
- 2014年
- 提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法,分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步.首先将数据谱分解,得到低维距离矩阵;然后投影到双随机矩阵,隐式进行一次球极平面逆投影,几何对称分离数据;最后解算投影后坐标,得到新相似矩阵.实验在人工合成数据和自然数据上进行,结果表明所提出算法修正了数据的相似度,并获得了正确的聚类个数,对尺度参数变化有较强的鲁棒性,聚类性能比修正前有较大提升.
- 何力曲仕茹
- 关键词：谱聚类模式识别
- 基于改进2D-2DPCA的图像融合算法被引量：1
- 2014年
- 针对基于主元分析的图像融合算法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,同时考虑到色彩图像融合时空间变换产生的色彩畸变以及RGB色彩空间各通道间的强相关性,提出一种基于改进双向二维主元分析的图像融合算法。针对RGB色彩图像的结构特点,以待融合图像行、列方向的RGB分量作为基元进行二维主元分析得到各级主元,采用线性权重分配方法对待融合图像进行重构,依照重构图像第一主元的结构特性进行主元替换后,经加权逆变换得到融合图像。为验证算法的有效性,选取校园近红外光谱图像与对应的清晰彩色图像,以及彩色可见光图像与对应的红外图像进行实验,实验结果表明使用文中方法得到的融合图像可取得理想的融合指标和较好的空间分辨率。
- 夏余曲仕茹李珣
- 关键词：主成分分析红外图像
- 改进（2D）2PCA的彩色图像融合框架被引量：4
- 2014年
- 针对彩色图像融合时空间变换产生的色彩畸变以及红绿蓝(RGB)色彩空间各通道间的强相关性,同时考虑到基于主元分析(PCA)的图像融合算法存在图像结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于改进双向二维主元分析[(2D)2PCA]的图像融合框架。针对RGB色彩图像的结构特点,以待融合图像行、列方向的RGB分量作为基元进行二维主元分析(2DPCA),采用基于协方差的线性权重分配方法对融合图像进行重构,依照重构图像的结构特性进行主元替换,经基于协方差的加权逆变换得到融合图像。为验证算法的有效性进行了二次实验:1)是选取模糊彩色图像与对应的清晰灰度图像;2)是彩色可见光图像与对应的红外图像进行实验。实验结果表明使用该方法得到的融合图像可取得较好空间分辨率和理想的融合指标。
- 夏余曲仕茹
- 关键词：图像处理彩色图像融合红外图像
- 基于脊波的红外图像自适应增强算法被引量：3
- 2012年
- 图像增强是目标检测和识别中的基本问题,为了在红外图像中能够更好地检测出目标,根据多尺度几何分析工具脊波特别适合表示各向异性和奇异性的特性,结合红外成像的特点,利用脊波对图像进行增强,并利用统计学原理对脊波系数变换原则进行自适应改进,利用统计学原理构造了目标细节特征量和脊波子带系数特征量,将这些特征量进行匹配,并且评估匹配效果,从而找出子带系数中与目标特征关联度高的部分,有针对性地对该部分系数进行放大,其余部分系数进行抑制处理,处理后的系数进行脊波逆变换还原的图像。检测结果与对比度增强、线性滤波等方法进行比较说明:该方法效果良好。
- 石爽曲仕茹赵海游培寒
- 关键词：小波变换RADON变换
- 基于细胞响应模型的红外背景抑制
- 2013年
- 为检测复杂背景红外图像中的小目标,解决红外弱小目标检测易受复杂背景干扰的问题,提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和细胞响应模型的红外图像背景抑制算法。首先采用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到各子带系数;然后根据目标、背景的不同特点以及子带的方向性,选取细胞响应模型的参数对中频各个子带系数进行处理;最后对处理后的子带系数进行重构得到背景抑制图像。实验结果表明:本文算法取得了更好的背景抑制效果,提高了单帧红外图像的处理能力,降低了后续检测与跟踪的难度。
- 曲仕茹孟锦豪
- 关键词：红外图像信号处理
- 基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪被引量：2
- 2016年
- 针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。
- 杨红红曲仕茹米秀秀
- 关键词：多示例学习权值分配目标跟踪分类器
- 多车道环境下车辆运行状态的一种决策方法
- 2014年
- 城市道路解决拥堵手段之一为拓宽道路,但它导致车辆运行所受影响因素增多,驾驶员在这一状态下难以及时获取完备信息并做出快速和准确的判断。针对这一问题,多车道车辆运行的一种决策方法被设计提出,利用机器决策方式提高多车道环境下驾驶员进行决策的准确性和快速性。为此分析了多道环境中车辆间的制约关系,利用粗糙集理论构造了运行状态信息表,并基于制约关系设计了启发式互信息约简算法。为解决边界域内状态决策值不精确和收敛速度慢的问题,根据车辆行驶过程中驾驶员的心理和精神因素,建立了多车道车辆运行的模糊意图模型。仿真试验表明,模糊意图模型能够对基于粗糙集的多车道车辆运行决策方法进行有效补充,改进方法能够在多车道环境中对车辆运行的状态给予快速、准确的决策值,其决策精度大于90%,最大决策时间小于0.81 s。
- 李珣曲仕茹赵征凡
- 关键词：智能运输系统交通控制粗糙集
