简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.
简介:道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.
简介:动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。
简介:不少人有着这样的疑问:驾驶同一种品牌的车,为何别人的车烧油少,而自己的车却相对要多许多呢?倘如此,您不妨从以下几个方面来寻找答案。(1)您所经常行驶的道路状况:车在凹凸不平、坡陡弯多的路面上比在平坦光滑摩擦力小的路面上行驶相同里程所耗的油量要多;沙、土质路面比水泥、柏油质路面耗油要多;在闹市区行驶比在郊区行驶耗油要多;闹市区路况复杂,又经常遭遇交通堵塞,车速较低;而郊区相对路况较好、车少,能保持经济车速行驶。
简介:目前大多数商品化的DNA测序仪的信号检测系统是基于CCD或PMT。基于CCD的系统需要对CCD进行制冷,其造价相对较高且灵敏度相对较低;基于PMT的系统使用机械扫描来实现多通道检测,其工作稳定性相对较低且工作的机械噪音大。本文提出了新型的DNA测序仪,它采用PMT共焦荧光系统,通过f-θ透镜和光学扫描来实现多通道并行检测。在此新系统中采用标准双链DNA样品:pBR322/HaeIII(使用TO染料)进行了毛细管电泳实验,测得系统的检测限可达:1.1841×10-11mol/L。新型DNA测序仪的工作机械噪声相比基于机械扫描的系统要低得多,且工作稳定性和灵敏度也很高。此系统可应用于基于激光诱导荧光的毛细管阵列和多通道微芯片的电泳检测。