徐珩
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：昆明理工大学国土资源工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 道路网络示意图的多边形生长算法被引量：4
- 2015年
- 道路网络示意图是实体网络的抽象表示,因其更加符合人的认知习惯,在地图服务与地图制图领域已得到初步应用。以路径为单位的网络示意图自动生成算法只顾及节点与线段的局部布置,且较难以维护网络拓扑一致性。本文以闭合多边形(网眼)为基本单位,利用网眼的独立性与邻接性,提出了多边形生长算法,核心思想是将道路网络分类为闭合多边形与非闭合线段,以闭合多边形提取、映射、优化为主线,辅助组合非闭合线段。算例分析验证,本算法在网络均衡分布及拓扑一致性方面具有优势。
- 张蓝李佳田徐珩贺飞越徐燕竹王红梅
- 关键词：网眼映射
- 模板匹配跟踪的哈希增强算法被引量：7
- 2016年
- 基于平方差匹配SSD(Sum of Squared Difference)、标准相关系数匹配NCC(Normalized Cross Correlation)的传统模板匹配跟踪算法十分依赖灰度信息。图像灰度剧烈变化或光照强度改变明显的情况下容易被图像的高频信息影响,导致产生目标偏移的现象,跟踪精度降低。提出一种模板匹配跟踪的哈希增强算法,用于减小灰度与亮度变化的影响,增强目标跟踪的精度。其具体过程是:以感知哈希提取感知特征,对提取的特征二值化生成跟踪目标的哈希序列;将哈希序列作为匹配跟踪的模板,通过比较汉明距离在每一帧中寻找最为相似的目标以达到跟踪的效果;运用抽屉原理缩短汉明距离比较的时间。给出一种基于汉明距离的自适应模板更新算法,保证了跟踪的连续性。仿真实验结果与基于SSD、NCC的模板跟踪算法比较,在目标灰度或亮度变化情况下匹配精度高出一个数量级,跟踪速度能够满足实时性需求。
- 徐珩贺飞越
- 关键词：目标跟踪汉明距离
- 晃动目标抑制的拟周期背景算法
- 2014年
- 准确的背景模型是目标提取与跟踪的重要基础。针对复杂场景中出现的局部拟周期变化的晃动目标,在多高斯背景模型基础上,提出一种拟周期背景算法(QPBA),用以抑制晃动目标,建立准确而稳定的背景模型。具体过程是:根据多高斯背景模型建立场景目标分类模型,分析晃动目标对高斯模型各参数产生的影响;以颜色分布值为样本建立高斯模型保留晃动所在像元,并以出现频次、时间间隔为权重因子,使晃动像元中的晃动模型融入背景模型。将拟周期背景算法与高斯混合模型(GMM)、背景建模算法(ViBe)、CodeBook等典型背景建模算法进行比较,通过定性、定量与效率三个方面的评估结果表明:拟周期背景算法对晃动目标抑制作用明显,误检率小于1%,可以很好地应对场景中晃动目标干扰;同时正检个数与其他算法保持一致,能够完整地保留运动目标;算法效率高,解算时间与CodeBook算法近似,满足实时性的计算要求。
- 贺飞越李佳田徐珩张蓝徐燕竹王红梅
- 关键词：高斯混合模型拟周期
