赵雪专
- 作品数：18 被引量：29H指数：3
- 供职机构：河南广播电视大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种新的有效模拟不可压缩流体的SPH方法被引量：3
- 2015年
- 提出了一种基于光滑粒子流体动力学(SPH)来模拟不可压缩流体的有效方法。传统的SPH方法是针对可压缩流体设计的,而该方法是传统SPH方法的一个扩展。提出了一种新的可以满足不可压缩性的压强计算方法,讨论了压力和粘性力的新型计算方法。实验结果表明,提出的方法与以前的方法相比,能够更真实地模拟不可压缩流体。
- 张中兴李冬梅李涛李涛
- 关键词：流体模拟光滑粒子流体动力学
- 基于线性拟合的多运动目标跟踪算法被引量：3
- 2015年
- 提出了一种基于线性拟合的多运动目标跟踪算法.该算法首先利用新的DG_CENTRIST特征和颜色特征,进行似然计算;然后计算跟踪目标与当前帧目标的重合度,利用重合度进行目标度量和遮挡判断,当存在遮挡时,通过线性拟合来预测相互遮挡时目标的轨迹,对跟踪结果进行校正,实现多目标的正确跟踪.该算法具有很好的鲁棒性和稳定性,实验结果表明该方法能有效提高多目标跟踪的准确性.
- 李涛李涛黄仁杰李冬梅赵雪专
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 一种基于小波神经网络的图像融合方法被引量：2
- 2013年
- 图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术.通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述.神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题.通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计.仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性.
- 龚庆凯曾黄麟赵雪专
- 关键词：图像融合小波神经网络小波变换
- 基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法被引量：1
- 2016年
- 为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出目标特征,最后对目标特征进行RANSAC估计跟踪目标位置。将算法在不同场景的视频数据集上进行测试,分别从准确率、召回率和综合评价指标F1-Measure三个指标分析算法性能,实验结果表明所提出的算法提高了目标跟踪的准确性,克服了长时间目标跟踪产生的跟踪漂移。
- 勾承甫陈斌赵雪专陈刚
- 关键词：局部不变特征目标跟踪
- 基于团块分析的人数统计(英文)
- 2015年
- 为了提高视频监控领域人数统计的准确性,提出一种基于团块分析的人数统计方法.首先通过光流算法获取前景团块的方向及能量强度信息,并结合团块大小等相关信息形成团块特征;然后针对人数统计提出一种新的目标跟踪算法;最后基于SVM对该团块特征进行训练分析,得到人数估计模型.实验结果表明,该方法正确率达到95%以上,能准确实现人数统计.
- 李涛李涛李冬梅黄仁杰
- 关键词：光流算法人数统计目标跟踪支持向量机
- 基于梯度离散化改进的DG_CENTRIST行人检测
- 2014年
- 针对复杂背景下的行人检测,从边缘信息入手,提出了一种新的基于梯度离散化的改进的中心对称统计变换(DG_CENTRIST)的行人检测方法。首先根据原始图像的梯度方向的分布,离散地形成多张梯度图;然后进行中心变换(CT)获得改进的DG_CENTRIST特征,最后提出的新的计算方法,结合线性和HIK-SVM,通过级联方式实现实时的行人检测。实验结果表明,该算法取得了较高的检测精度。
- 乔芃喆李涛李涛赵雪专
- 关键词：行人检测梯度信息
- 一种新的基于模板匹配的车型识别被引量：1
- 2014年
- 为提高当前车型检测在交通场景下的实时性和准确性,提出了一种新的基于模板匹配的车型识别方法。首先,基于车辆区域的显著性设计了非均匀采点,然后采用梯度量化,二进制图像,线性化内存等手段实现模板的并行化匹配,最后通过kmeans聚类产生多层次的车型模板索引,实现快速查表的车型匹配算法。实验表明,该算法能实时高效地实现交通场景下的车型识别。
- 李涛李涛李冬梅唐红强赵雪专
- 关键词：车型识别
- 基于独立子空间网络的行为识别方法
- 本发明公开了一种基于独立子空间网络的行为识别方法；其具体包括以下步骤：预处理并学习空间特征、提取时空特征、将视频表征为直方图向量、训练SVM分类器和行为识别。本发明的基于独立子空间网络的行为识别方法通过从视频数据中提取空...
- 叶茂裴利沈赵雪专李涛包姣窦育民李旭冬向涛
- 文献传递
- 基于上下文信息的多目标检测方法
- 本发明公开了一种基于上下文信息的多目标检测方法，包括线下训练和线上匹配模型，利用输入图片的Gist该特征通过与场景聚类中心的距离，选择该图片所在的相应场景，并获得相应的选择概率；通过运行所有目标类已有的单一目标基础检测器...
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- 基于姿态转换网络的行为识别
- 2015年
- 为了有效地表征行为,提出了一种基于姿态转换网络的行为识别算法。首先对人体进行自动定位,并对人体区域进行形状与运动特征提取;然后对特征进行层次聚类,构建姿态二叉树,并将运动序列表示为姿态序列后,将其表征为姿态转换网络的权重;最后利用K近邻的方法对行为进行分类识别。实验结果表明,该算法对动态嘈杂背景、人体执行行为速度的快慢具有一定程度的鲁棒性。该算法在两个公用数据库上获得了较好的结果,验证了其有效性。
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