王志刚
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学航空宇航学院更多>>
- 发文基金：航天科技创新基金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于局部多特征的机场跑道检测算法被引量：5
- 2014年
- 确定描述机场跑道属性的特征是机场检测的关键问题。针对此,研究了机场跑道区域的特征,利用统计矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Zernike矩、傅里叶频谱、Gabor频谱、HSV颜色空间构建123维特征向量描述跑道。采用CART-Adaboost算法检测机场跑道区域,在检测结果的二值图上进行长直线提取,实验结果表明机场跑道检测算法在复杂背景下具有较高的检测率。利用Adaboost确定跑道的最佳描述特征,实现特征降维,实验结果表明使用选择出的14维特征在检测性能相近时,能大幅提高特征提取和分类器训练的效率。
- 闫钧华许俊峰艾淑芳李大雷王志刚
- 改进的基于局部联合特征的运动目标检测方法被引量：20
- 2015年
- 背景减除是机器视觉中运动目标检测最常用的方法。针对复杂场景中传统单特征算法检测精度不高、多特征检测算法实时性较差的问题,提出了一种改进的联合纹理、颜色和位置特征的局部联合特征,并对局部联合特征混合高斯建模,采用多重判定进行学习和更新的目标检测算法。为更好地抵抗阴影和光照变化影响并减少计算量,改进了LBP算子,Lab局部颜色特征在处理纹理缺乏情况时,有更好的效果,而位置特征能减缓场景抖动等噪声影响。实验结果表明,该算法能准确地检测上述影响下的目标,检测效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性并且基本达到实时性要求。
- 王顺飞闫钧华王志刚
- 关键词：背景减除LBP混合高斯模型
- 基于ICT算法的复杂状态目标实时跟踪被引量：1
- 2015年
- 针对压缩跟踪(CT)算法不能解决跟踪目标形变、被遮挡、光照变化等问题,提出改进的压缩跟踪(ICT)算法.采用卡尔曼预测下一帧中的目标状态,从而减小搜索域,并在目标被遮挡时估计运动轨迹;采用定向二进制特征(ORB)匹配算法,跟踪形变目标和判断目标是否被遮挡;采用ORB匹配跟踪、CT检测和贝叶斯学习相结合的方法,融合ORB匹配跟踪和CT检测,输出最优结果,减弱光照变化的影响,提高跟踪帧率的同时增强鲁棒性.实验结果表明:ICT算法能准确地跟踪形变及被遮挡目标,跟踪效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性,平均帧率达到74.137Hz,具有良好的实时性.
- 闫钧华王志刚艾淑芳李大雷
- 关键词：卡尔曼预测遮挡形变
