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基于CLAHE增强的GIS局放脉冲序列识别算法

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高电压技术 2021年第11期47卷 3836-3844页

作者：王辉宋思蒙钱勇臧奕茗盛戈皞江秀臣上海交通大学电气工程系上海200240

为了研究气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)的特高频局部放电脉冲序列识别算法,进而提高其绝缘故障诊断的正确率,提出利用限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法对... 详细信息

为了研究气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)的特高频局部放电脉冲序列识别算法,进而提高其绝缘故障诊断的正确率,提出利用限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法对脉冲序列分布(phase resolved pulse sequence,PRPS)图谱进行预处理,实现放电脉冲目标的强化,从而增强数据集视觉特征的方法;然后计算增强图谱的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)作为特征向量,利用Adaboost级联分类器不断提高识别率直至收敛,从而实现GIS内部绝缘故障类型的识别。实验结果表明:CLAHE增强将识别率的上限从93.36%提高到了96.09%;在变化的外施电压下,ULBP特征向量比传统图像特征的识别率提高了10.71%~15.72%;adaboost强分类器在训练时对样本数量的要求降低了约1/3。故所提算法进一步扩大了优化空间,增强了传统算法的泛化能力,提高了训练效率。

关键词：气体绝缘组合电器局部放电脉冲序列分布限制对比度自适应直方图均衡化均匀局部二值模式 Adaboost级联分类器

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光纤缺陷实时检测与分类方法研究

西安交通大学学报 2014年第9期48卷 1-5,18页

作者：刘小勇郑琨西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

针对人工检测高速运动光纤表面缺陷的效率低、准确性差、难以实时检测等问题,设计实现了一套基于机器视觉的快速光纤缺陷检测系统。定义光纤缺陷,建立分类数据库和分类标准;设计全方位数据采集系统自动连续获取光纤表面图像信息,输入工... 详细信息

针对人工检测高速运动光纤表面缺陷的效率低、准确性差、难以实时检测等问题,设计实现了一套基于机器视觉的快速光纤缺陷检测系统。定义光纤缺陷,建立分类数据库和分类标准;设计全方位数据采集系统自动连续获取光纤表面图像信息,输入工控机进行处理;提取光纤目标区域,获得光纤缺陷形态学特征数据;针对光纤缺陷特点和adaboost分类器的优缺点,设计了一种改进的基于形态特征的Adaboost级联分类器用于光纤缺陷检测与分类,实现了光纤质量的实时监控。最后,将改进算法与标准adaboost算法在实际工业环境下进行对照实验,实验数据表明,改进算法的准确率达到99%以上,同时能大幅减少检测耗时,证明了所设计的检测系统具有很好的实时性和准确性。

关键词：光纤缺陷快速检测形态特征 Adaboost级联分类器

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一种基于多分类器融合的人数统计算法

南开大学学报（自然科学版） 2019年第1期52卷 15-20页

作者：黄雯张为付晓梅张泰天津大学电子信息工程学院天津300072

基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Ad... 详细信息

基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整.通过与现有算法进行对比,算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求.

关键词：人群计数 SURF特征点 BP神经网络 Adaboost级联分类器多分类器融合

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图像分区域多特征融合斜向车辆检测算法研究

公路交通科技 2020年第8期37卷 99-107页

作者：曾娟李守义张洪昌现代汽车零部件技术湖北省重点实验室湖北武汉430070 交通物联网技术湖北省重点实验室湖北武汉430070

目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车... 详细信息

目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法,提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法,并结合ROI区域提取,缩小检测范围。针对车辆检测,提出对车辆检测算法的两级优化:首先利用车辆阴影特征和图像垂直边缘特征融合,生成疑似目标区域,提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法用于改善阴影特征提取的效果;其次,通过HOG特征与Haar-like特征结合,与adaboost算法联合训练Adaboost级联分类器,生成目标验证区域,并提出基于高斯核函数的核主成分分析法,对图像特征降维处理,改善实时性。基于上述算法优化,对斜向车辆的检测试验结果表明:采用阴影特征与边缘特征融合的优化算法对斜向车辆的识别准确率达90%;在良好天气条件下,HOG+Haar-like融合特征的Adaboost级联分类器检测的准确率达95%;采用核主成分分析降维后检测时间缩短了26%;二者融合的综合效果改善明显。

关键词：智能交通 Adaboost级联分类器双阈值分割算法斜向车辆核主成分分析

基于Haar-like特征分类器的列车受电弓智能定位研究

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科学技术创新 2023年第26期 47-51页

作者：邱岳吴连军中车工业研究院(青岛)有限公司山东青岛

弓网系统在高速行驶的动车组运行过程中发挥着至关重要的作用,列车在运行过程中,受接触网高度变化、列车运行线路复杂背景等因素影响,给受电弓的准确定位及后续故障检测带来巨大干扰。本文提出了一种基于Haar-like特征分类器的列车受电... 详细信息

弓网系统在高速行驶的动车组运行过程中发挥着至关重要的作用,列车在运行过程中,受接触网高度变化、列车运行线路复杂背景等因素影响,给受电弓的准确定位及后续故障检测带来巨大干扰。本文提出了一种基于Haar-like特征分类器的列车受电弓智能定位方法。该方法采用积分图方式来高效计算受电弓监测视频帧下的Haar-like特征,利用adaboost算法训练受电弓分类器,从而得到级联boosted分类器,以完成受电弓的实时位置检测。上述方法的有效性和泛化性在2段真实的受电弓监控视频流中得到验证,实现了在复杂背景噪声下的受电弓区域的准确有效定位。

关键词：受电弓区域定位 Haar-like特征 Adaboost级联分类器

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ASM的手骨提取方法研究

计算机工程与应用 2016年第3期52卷 164-168,219页

作者：黄飞尤启房杨晋吉华南师范大学计算机学院广州510631

骨龄自动评估面临的困难是骨骼准确定位与骨骼兴趣区域提取。由于手骨X光图像存在光照不均及骨骼发育程度不规则等因素影响,传统的图像分割方法在骨骼上的分割效果不太理想;为了实现对手骨边缘的精确提取,结合Ada Boost级联分类器,提出... 详细信息

骨龄自动评估面临的困难是骨骼准确定位与骨骼兴趣区域提取。由于手骨X光图像存在光照不均及骨骼发育程度不规则等因素影响,传统的图像分割方法在骨骼上的分割效果不太理想;为了实现对手骨边缘的精确提取,结合Ada Boost级联分类器,提出基于ASM(主动形状模型)算法的手骨边缘提取方法,丰富了骨龄自动评价系统的应用研究。实验表明,基于ASM算法的手骨分割能有效对手骨X射线图像进行准确的定位,为骨龄自动化评价系统的下一步工作奠定基础。

关键词：骨龄 Adaboost级联分类器主动形状模型手骨提取

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融合多特征的人脸检测方法

半导体光电 2013年第5期34卷 868-871,875页

作者：蔡波杨艳武汉大学物理科学与技术学院武汉430072

针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。... 详细信息

针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。

关键词：人脸检测肤色模型皮肤纹理特征 Adaboost级联分类器

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基于多分类器融合的人数统计算法研究

基于多分类器融合的人数统计算法研究

作者：黄雯天津大学

学位级别：硕士

当今社会,随着经济的高速发展,城市化进程不断推进,城市人口数量也急剧增加,尤其是像中国这样的人口大国,许多一线二线城市,一系列高密度人口问题愈发突出。大型商场、露天广场、候车大厅等许多公共场所,人群拥挤现象频频发生,对于公共... 详细信息

当今社会,随着经济的高速发展,城市化进程不断推进,城市人口数量也急剧增加,尤其是像中国这样的人口大国,许多一线二线城市,一系列高密度人口问题愈发突出。大型商场、露天广场、候车大厅等许多公共场所,人群拥挤现象频频发生,对于公共场所的人群数量和人群密度进行估计有着重要的社会意义和应用前景。传统的人群数量统计方法是人工统计的方法,也就是通过人的肉眼去识别和计数。这种方法存在的弊端是显而易见的:人工统计方法将耗费大量的人力物力财力,成本较高,造成极大的资源浪费;当工作人员处于疲劳状态,统计结果的准确性将明显受到影响。而在基于智能视频监控的人数统计算法下,上述问题都可以得到很好的解决,而且只需要利用现有的摄像头,无需另外大量添置设备,成本低廉,实时性好,使用便捷。本文提出了一种基于多分类器融合的人数统计算法,在利用现有的摄像机采集到视频图像的基础上,首先提取图像中行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整。通过与现有算法进行对比实验,证明本算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求。

关键词：人群计数 BP神经网络 Adaboost级联分类器多分类器融合

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远程教育系统中的人眼定位算法研究

远程教育系统中的人眼定位算法研究

作者：夏慧卿大连交通大学

学位级别：硕士

远程教育是当代教育领域中不断演化出一种新的教育形式,在互联网教育平台的推动下使得这种教育形式蓬勃发展。本文所研究的人眼定位算法为远程教育系统中监测模块提供了人眼位置的依据。定位人眼的主要目的是通过某个时段内定位到人眼... 详细信息

远程教育是当代教育领域中不断演化出一种新的教育形式,在互联网教育平台的推动下使得这种教育形式蓬勃发展。本文所研究的人眼定位算法为远程教育系统中监测模块提供了人眼位置的依据。定位人眼的主要目的是通过某个时段内定位到人眼的时间判定其学习状态。本文主要对ASEF人眼定位算法、LBP积分投影人眼定位算法和adaboost人眼定位算法进行了研究和MATLAB仿真,并将adaboost算法进行OpenCV实现。本文主要工作如下:(1)ASEF算法通过对大量的图片采用手动标注人眼位置,将所有样本所对应滤波器取平均并命名为平均合成精确滤波器,再进行人眼定位操作。ASEF算法的优点是运算速度快,但训练工作量太大,导致后期更新样本库麻烦。(2)LBP积分投影法是利用LBP算子提取特征,再做水平和竖直两个方向积分投影确定人眼位置。LBP算法易受环境因素影响,可导致定位不准确。(3)adaboost算法利用Haar-like特征计算特征值并生成弱分类器,弱分类器训练成强分类器再联级,最后构建两层结构分类器定位人眼。adaboost算法能够有效地提高人眼定位的速度以及较好的鲁棒性。(4)综合上述方法比较,本文将效果最好的adaboost人眼定位算法在MITCBCL库和自建库采用C语言进行OpenCV平台实现,实验结果验证了本文算法的有效性和实时性。

关键词：人眼定位 Adaboost级联分类器 LBP ASEF