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基于假设检验的室内环境多特征检测方法

哈尔滨工程大学学报 2015年第3期36卷 348-352页

作者：霍光磊赵立军李瑞峰吕明睿哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室黑龙江哈尔滨150001

为解决移动机器人室内环境特征提取适应性问题,提出了基于假设检验的室内多特征检测方法。该方法首先构建多维数据空间。通过定义距离概率函数,结合χ2假设检验理论,在估计采样点的特征区域基础上,通过极值法进行角点检测,然后采用约束... 详细信息

为解决移动机器人室内环境特征提取适应性问题,提出了基于假设检验的室内多特征检测方法。该方法首先构建多维数据空间。通过定义距离概率函数,结合χ2假设检验理论,在估计采样点的特征区域基础上,通过极值法进行角点检测,然后采用约束最小二乘法提取线段与圆弧特征。最后,实验验证了该方法可以提取较稳定的角点、线段以及圆弧特征,同时特征的识别率达到94%以上。

关键词：室内环境假设检验特征机器人多特征检测最小二乘法

基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取算法

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光学技术 2018年第5期44卷 609-616页

作者：杨俊赵林武汉职业技术学院湖北武汉430074 广西电力职业技术学院广西南宁530001

为解决复杂背景中难以有效提取场景文本的问题,提出了一种基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取方案。为有效区分文本与非文本边缘,基于图像边缘,提取场景中三个文本特征。将得到的三个文本特征进行多尺度融合,利用文本融合特征... 详细信息

为解决复杂背景中难以有效提取场景文本的问题,提出了一种基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取方案。为有效区分文本与非文本边缘,基于图像边缘,提取场景中三个文本特征。将得到的三个文本特征进行多尺度融合,利用文本融合特征检测候选文本边界,有助于检测不同大小的文本,提高对不同类型的图像退化的鲁棒性。对于每个检测到的候选文本边界,根据邻域窗口中的像素来估计每个像素的局部阈值,利用局部阈值自适应分割提取候选字符。引入支持向量回归模型对文本像素与图像背景精确分离,消除非文本边界,提取真实字符和单词。实验表明：与当前文章提取技术相比,所提方法具有更好的鲁棒性,能适用各种变化的复杂场景文本提取,具有更优的PrecisionRecall曲线与F测量值。

关键词：文本提取支持向量回归多特征检测局部阈值文本边界图像边缘

基于单目视觉与多特征的前方车辆检测算法研究

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基于单目视觉与多特征的前方车辆检测算法研究

作者：闫巧云中南大学

学位级别：硕士

近年来,随着国内外智能驾驶技术的发展,基于视觉的前方车辆检测作为智能车辆系统的关键技术已成为当前研究的热点之一,其目的是通过检测前方车辆来寻找智能车辆的可通行区域。本文主要研究基于单目视觉的车辆检测算法,利用车辆的阴影... 详细信息

近年来,随着国内外智能驾驶技术的发展,基于视觉的前方车辆检测作为智能车辆系统的关键技术已成为当前研究的热点之一,其目的是通过检测前方车辆来寻找智能车辆的可通行区域。本文主要研究基于单目视觉的车辆检测算法,利用车辆的阴影特征、纹理特征、灰度对称性特征、车尾灯及车牌等多个特征来检测前方车辆。分析和对比了国内外有关车辆检测算法,本文提出了一些相应的改进方法,并设计与实现了前方车辆检测系统。其主要研究内容有以下三点： (1)提出了一种改进的阈值化算法,该算法采用局部灰度值统计与双OTSU算法综合使用的方式来计算分割阈值。首先统计预设区域内的灰度信息,当统计信息有效时,利用局部灰度均值与方差计算分割阈值,而失效时利用双OTSU算法计算分割阈值。 (2)根据分割阈值将灰度图像二值化,并采用膨胀、腐蚀等形态学方法对二值图像进行处理。利用阴影区域的形状特征,在二值图像中初步提取目标区域;最后根据阴影区域与车体之间的位置关系提取感兴趣区域。 (3)综合利用车辆尾部的纹理特征、灰度对称性特征、车尾灯及车牌信息进行感兴趣区域确认。首先统计感兴趣区域的熵值,剔除熵值较小的路面区域;然后计算感兴趣区域的灰度对称性,去除不满足对称性度量的区域;最后将感兴趣区域进行颜色空间转换,在HSV空间中搜索车尾灯对,并在车尾灯对之间搜索车牌,根据搜索结果进行感兴趣区域判定。使用Visual Studio2008开发工具和OpenCV2.2图像处理库,设计并开发了前方车辆检测系统。实验结果表明,本文的车辆检测算法能够有效的检测出前方车辆,并能够满足实时性要求。

关键词：车辆检测阈值分割阴影检测多特征检测

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基于多特征的语音活动检测技术分析

无线电工程 2011年第10期41卷 24-26页

作者：杨咏剑冀峰河北远东哈里斯通信有限公司河北石家庄050200

针对高强度噪声背景下活动话音无法准确检测的问题,提出了基于多特征的语音活动检测算法,详细论述了该算法中语音信号的采样量化、预加重、分帧和加窗等预处理技术,分析了检测算法设计中的动态门限更新、短暂停顿平滑等关键因素,并总结... 详细信息

针对高强度噪声背景下活动话音无法准确检测的问题,提出了基于多特征的语音活动检测算法,详细论述了该算法中语音信号的采样量化、预加重、分帧和加窗等预处理技术,分析了检测算法设计中的动态门限更新、短暂停顿平滑等关键因素,并总结出了多特征语音活动检测算法的流程图。通过基于硬件平台的算法测试和仿真分析,结果验证了该算法的合理性和有效性,对于复杂背景噪声环境下的活动话音检测有着重要的实用意义。

关键词：语音活动检测(VAD) 语音预处理语音检测算法多特征检测

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基于多特征的APT攻击检测关键技术研究

中国高新科技 2021年第22期 29-30页

作者：胡伟洪熠靳志成国家计算机网络与信息安全管理中心新疆分中心新疆乌鲁木齐830000

APT攻击者在攻击和数据获取过程中,往往会对数据进行压缩、加密等处理,使其没有明显的指纹特征。文章通过研究APT攻击检测特征选取的方法,研究APT攻击在网络流量、网络连接、网络数据访问、域名请求等多维度的行为特征,可以在一定程度... 详细信息

APT攻击者在攻击和数据获取过程中,往往会对数据进行压缩、加密等处理,使其没有明显的指纹特征。文章通过研究APT攻击检测特征选取的方法,研究APT攻击在网络流量、网络连接、网络数据访问、域名请求等多维度的行为特征,可以在一定程度上解决APT攻击的检测问题。

关键词：多特征检测 APT攻击攻击检测

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基于姿态分析的摔倒检测研究与实现

基于姿态分析的摔倒检测研究与实现

作者：高苗上海师范大学

学位级别：硕士

随着人口老龄化问题的加重,摔倒检测的研究具有十分重要的意义。基于视频的摔倒检测方法因为其便捷高效的特点,已成为摔倒检测领域的研究热点。本文通过分析人体姿态特征,对基于人体姿态特征的摔倒检测方法进行了研究。在运动目标提取方... 详细信息

随着人口老龄化问题的加重,摔倒检测的研究具有十分重要的意义。基于视频的摔倒检测方法因为其便捷高效的特点,已成为摔倒检测领域的研究热点。本文通过分析人体姿态特征,对基于人体姿态特征的摔倒检测方法进行了研究。在运动目标提取方面,本文研究分析Vi Be算法后,采用改进的Vi Be算法进行前景目标提取。该改进算法能有效克服原Vi Be算法中出现的“鬼影”和“空洞”现象等缺陷。该算法是以多帧图像求平均的方法来构建虚拟背景,然后再进行背景建模,以自适应的半径阈值代替原Vi Be算法中的固定阈值,然后把检测到的闪烁像素点剔除并填充前景区域。对比原Vi Be算法,该改进算法能有效消除“鬼影”现象,提取前景目标也更加完整。对人体姿态特征进行分析,选取人体宽高比、高度变化率、方向角度和运动历史图这四个特征来进行摔倒判断。先通过宽高比这一特征来排除掉正常行走的情况,大大降低了算法的复杂度;然后利用人体高度变化率来进一步检测,能避免偶然磕碰未摔倒情况带来的误检现象的发生;接着通过方向角度的大小进一步判断人体的姿态;最后通过运动历史图的相关特点,判断人体的整体运动方向以及运动的速度,最终判断摔倒情况是否发生。在算法实现的基础上,本文基于MFC设计一个可视化显示界面,使实验结果图显示在同一个界面,具有良好的稳定性和扩展性。通过选择按键来进行操作,人机交互方便,便于操作和管理。实验结果表明,本文提出的摔倒检测方法准确率达92.5%,每帧耗时39ms,具有较好的实时性,能应用于智能家居中,有一定的实用价值。

关键词：摔倒检测改进的ViBe算法姿态分析多特征检测