基于特征选择集成学习的果蝇求偶行为识别

设计一个机器学习分类算法,实现对果蝇求偶行为的自动识别.在对图片规范化的基础上,提取图像局部二元模式统计特征与沃尔什特征获得果蝇求偶图像纹理几何特征.通过基于特征选择的集成学习来构建一个强分类器,实现对果蝇求偶行为的检测;采用十折交叉验证的方法进行验证,检测结果优于传统的图像处理分割算法.基于特征选择快速选择性集成,效率高于传统集成方法,基于特征选择集成学习识别昆虫的复杂纹理是可行的.通过机器学习方法来识别果蝇行为谱可以实现大规模的行为筛查,这将有助于基因和神经回路控制行为的研究.     

基于边缘计算与改进YOLOv5的群养生猪姿态识别及跟踪研究

针对现有生猪检测跟踪算法参数量多、网络相对复杂、计算量大,不利于部署在嵌入式边缘节点的问题,文章提出一种改进YOLOv5s识别算法,结合DeepSort算法,适用于嵌入式边缘计算部署的群养生猪多目标识别跟踪算法。该算法在YOLOv5s主干网络中引入空洞卷积替代普通卷积,降低网络中参数量与计算量;添加CA协调注意力机制使模型锁定重点关注候选区域,提升模型精确度;对YOLOv5s算法主干网络中BN层进行不同比例剪枝操作,减少模型计算量,最后得到最优识别模型。将优化后识别模型结合DeepSort组成Tracking By Detecting算法并移植到Jetson AGX Xavier边缘计算节点中进行试验测试。结果表明,改进的YOLOv5s相较于YOLOv5s模型减少65.3%,模型识别精确度达到96.6%,跟踪消耗时间46 ms左右,跟踪帧率约21.7帧·s-1。研究改进识别跟踪算法可满足在嵌入式边缘计算节点中稳定实时运行,加速推进深度学习算法在畜牧养殖业中的实际应用,为后期生猪预警疾病及其应对措施奠定基础。     

基于图像处理技术的果蝇求偶行为识别方法研究

利用计算机图像处理技术对果蝇求偶行为识别判断的方法对于生物遗传学实验具有重要作用。该文设计了动态背景恢复的像素替换单元对背景进行恢复算法;在用大津法确定果蝇位置基础上,通过梯度与灰度相结合的方法进行运动目标模糊边缘检测,提取果蝇的身体和翅膀;根据果蝇翅膀和身体的参数数据,判断果蝇的翅膀是否震动,从而识别果蝇的求偶行为;最后基于C#以及emgu开发应用程序予以系统实现。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于特征点的航测影像匹配算法研究

在影像匹配算法中,快速有效的匹配算法是航空摄影测量的关键.基于特征点提取的影像匹配算法具有精度高、适用性广的特点,已经逐渐成为影像匹配研究的主流.该研究分别在测试影像及航空影像中对FAST、Harris、SURF3种快速的经典特征点匹配算法进行分析比较,探讨各自的优缺点,为不同应用情况中特征点匹配方法的选取提供借鉴.     

运动估计块匹配算法分析与研究

视频序列图像存在很强的相关性,采用运动估计和运动补偿技术可以消除时间冗余以提高编码效率,本文介绍了运动估计的原理以及一些常用的块匹配算法,并对这些算法的优劣性作了分析比较.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

基于RANSAC算法的改进特征匹配方法研究

为了提高图像特征点匹配的速度和准确性,提出基于RANSAC算法的极线约束特征匹配算法.首先,将特征点进行规范化处理,并拟选取8个特征点对,利用RANSAC方法计算出包含内点最多的基础矩阵,并优化基础矩阵;接着,求取极线方程,通过最小对极距离准则来寻找准确的匹配点,若匹配点和待匹配点到对应的极线距离小于阈值,且两距离之最...     

Horn-Schunck光流算法在运动目标检测及跟踪中的运用研究

光流技术是提取图像序列全局的或特征点的运动信息并对运动信息加工处理以完成目标的跟踪和检测的方法。具体分析了Horn-Schunck光流算法（简称HS光流算法）,并将该算法应用到视频图像序列中。研究表明,利用HS光流法计算能近似得到图像中每个像素点的运动矢量,通过找到其中光流值不为零的像素点组成的最大连通区域,可以实现运动目标的检测和跟踪。     

主动搜索耦合图案匹配的PCB板基准点识别算法

以2009～2013年沪深两市A股上市公司为样本,研究应计盈余管理和真实盈余管理对审计师风险感知的影响,研究结论表明,审计师既能感知到应计盈余管理行为带来的风险,同时还能感知到真实盈余管理行为的风险,并会从审计意见类型和审计费用两个方面采取风险应对措施。相较于有限责任制会计师事务所,特殊普通合伙制会计师事务所的审计师对盈余管理行为的风险感知更敏感。     

基于投影算法和活动轮廓模型的真实叶面积指数计算

为了准确获得树木的真实叶面积指数（LAIa) ,提出一种基于投影算法和测地线活动轮廓模型的计算方法。首先对激光扫描仪获取的树木点云数据通经一定比例缩放在一个球的上表面,再通过球极平面投影和Lambert方位角等面积投影将上球面图像投射到平面上,借助地理学上纬度线的概念来表征不同高度叶子的天顶角,通过统计学方法获取叶倾角,然后用测地线活动轮廓模型对投影后的图像进行叶面部分分割,获取孔隙率。根据Beer-Lambert定律即可计算有效叶面积指数（LAIe）。真实叶面积指数的获取则通过有效地分层处理,解决叶子的重叠问题。最后将得到数据与实测叶面积指数进行比较,证明该方法的准确性、可行性。     

一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能.     

滑动平均法和分形理论结合的稻瘟病发病特性研究

通过文献分析稻瘟病发生与气象有着密切的关系,利用滑动平均法将云南省凤庆县稻瘟病病情指数分解成趋势及气象波动病情指数,分析结果表明趋势病情指数总体呈下降趋势,而气象波动病情指数具有一定的混沌特性,并利用相空间延拓及G-P算法验证了气象波动具有一定混沌特性。     

基于激光传感器的自动巡迹智能车控制系统

本智能小车控制系统以MC9S12G128控制器为核心,利用一排18个激光发射管与6个接收管作为路径识别传感器,通过MC9S12G128的I/O口获得传感器信号,并利用特征提取方法提取赛道类型,实现起跑线、十字交叉线识别。根据道路信息,采用模糊控制算法输出PWM波形来控制舵机的转向,完成对小车的方向上的控制,采用光电编码器提取小车速度,经过与当前设定值进行比较得到速度偏差,采用PID算法计算并输出PWM脉冲来控制电机调节小车速度,完成对小车运动速度的闭环控制。实验验证,该系统达到了预期设计效果。     

改进的Canny算法对猪胴体特征有效分割的研究

对猪胴体的图像分割是实现猪胴体自动分级技术实现的基础,针对猪胴体图像的特点,提出了一种基于改进Canny算法的分割方法,改进Canny算法中阈值选取和边缘连接,实现了图像分割的自动化。并与根据阈值分割的局部阈值分割方法的效果进行比较,实验表明对于猪胴体改进Canny算法的分割方法优于局部阈值的分割方法,取得较好的分割结果。     

基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割

针对传统方法直接采用图像特征参与图像分割时存在的特征冗余且分割准确率低的问题，提出了一种基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割方法.采用运动结构特征、纹理和HOG特征描述交通场景，并利用协方差描述子进行特征融合以消除特征冗余；采用多类LogitBoost分类器进行图像分割，提高了交通场景分割的精度.在公共测试视频数据库CamVid中测试和评估了所提出的算法，结果表明了该方法的有效性.     

基于点匹配的区域拷贝篡改检测

图像区域拷贝是一种常见的数字图像篡改技术,目前的大部分数字图像区域拷贝取证技术未考虑旋转和缩放因素。提出一种新的基于点匹配的图像区域篡改检测算法。首先利用尺度不变旋转变换（SIFT）寻找图像中的关键点,使用主成分分析法(PCA)对关键点进行降维描述,然后利用关键点特征向量的相似度寻找关键相似点。实验表明,该算法不但能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,还能有效抵抗噪声污染、有损压缩以及旋转等攻击,并有效地减少运算量,提高了检测效率。