牛武泽
- 作品数:3 被引量:27H指数:3
- 供职机构:第二炮兵工程学院更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 增量式特征基背景模型目标运动检测被引量:3
- 2010年
- 背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新。针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型。首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标。算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性。在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓。
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- 关键词:智能交通
- 基于AR模型和谱峭度法的滚动轴承故障诊断被引量:18
- 2011年
- 自回归(AR)模型是平稳信号分析的重要工具,利用峭度最大原则确定AR模型最优阶次,然后利用此AR模型对滚动轴承故障信号进行预处理,剔除可线性预测的平稳成分,得到的残余分量中理论上只包含了噪声信号和信号的非平稳部分,从而降低了后期数据分析难度。谱峭度对于非平稳信号非常敏感,它可以将非平稳信号从噪声中检测出来,因此将两者结合起来可以更有效地对滚动轴承故障进行诊断,实验结果验证了此方法的有效性。
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- 关键词:滚动轴承AR模型峭度故障诊断
- 融合时空信息的运动目标检测算法被引量:6
- 2011年
- 传统运动目标检测算法在处理诸如树叶晃动、水面波纹等动态场景时效果不理想。为此,针对动态场景下所存在的背景扰动问题,提出一种融合时间和空间信息的运动目标检测算法。该算法通过增量式主成分分析提取空间上图像的背景信息,结合三帧差分法所提取的时域信息进行融合决策以提取运动目标。实验结果表明,该算法能够在动态场景中有效提取运动目标,且检测结果优于混合高斯模型算法。
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- 关键词:智能视频运动目标检测时空信息三帧差分法