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基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割
被引量：
22
1
作者
贺航
马小晶
+2 位作者
王宏伟
宋帆
刘寒
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11263-11270,共8页
为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高...
为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。
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关键词
森林火灾图像
麻雀搜索
算法
精英反向学习
莱维飞行
指数熵
多阈值
图像
分割
算法
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职称材料
基于视觉的低空跟踪系统
被引量：
3
2
作者
丁卫
龚振邦
+1 位作者
谢少荣
邹海荣
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期957-965,共9页
构建了一个以无人飞行器为载体的基于视觉的低空跟踪系统。该系统由地面站和机载模块两部分组成,构建了机载自动跟踪与地面人工干预两个并联的控制回路;采用了基于灰度直方图的自适应容忍度多阈值分割算法,并在此基础上采用了基于双重...
构建了一个以无人飞行器为载体的基于视觉的低空跟踪系统。该系统由地面站和机载模块两部分组成,构建了机载自动跟踪与地面人工干预两个并联的控制回路;采用了基于灰度直方图的自适应容忍度多阈值分割算法,并在此基础上采用了基于双重子窗口的动态聚类目标提取方法;用目标的形心脱靶量作为云台的控制参数,根据目标的运动趋势对速度参数进行调整。系统通过用鼠标对监控视野中心的坐标替换目标的形心脱靶量实现机载自动跟踪和地面人工干预的平滑切换;保留不同照度下目标的灰度阈值,使得运动区域在阴影下也能被分割。经过2～3次的聚类迭代,较精确地计算出目标的形心位置,排除了干扰目标的影响,系统的处理速度达到15 frame/s。结果表明,上述算法和方法是可行的,系统具有较大的实用性。
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关键词
低空跟踪
并联控制回路
多阈值分割算法
双重子窗口
动态聚类
脱靶量
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职称材料
题名
基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割
被引量：
22
1
作者
贺航
马小晶
王宏伟
宋帆
刘寒
机构
新疆大学电气工程学院
大连理工大学控制科学与工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11263-11270,共8页
基金
新疆自治区自然科学基金(2017D01C085)
新疆大学博士启动基金(BS160248)。
文摘
为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。
关键词
森林火灾图像
麻雀搜索
算法
精英反向学习
莱维飞行
指数熵
多阈值
图像
分割
算法
Keywords
forest fire image
sparrow search algorithm
elite opposition-based learning
Lévy flight
exponential entropy multi-threshold image segmentation algorithm
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于视觉的低空跟踪系统
被引量：
3
2
作者
丁卫
龚振邦
谢少荣
邹海荣
机构
上海大学机电工程与自动化学院精密机械系
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期957-965,共9页
基金
上海市科学技术委员会国际合作项目(No.045107031)
教育部高等学校重点学科建设项目(No.Y0102)
上海市重点学科建设项目(No.BB67)
文摘
构建了一个以无人飞行器为载体的基于视觉的低空跟踪系统。该系统由地面站和机载模块两部分组成,构建了机载自动跟踪与地面人工干预两个并联的控制回路;采用了基于灰度直方图的自适应容忍度多阈值分割算法,并在此基础上采用了基于双重子窗口的动态聚类目标提取方法;用目标的形心脱靶量作为云台的控制参数,根据目标的运动趋势对速度参数进行调整。系统通过用鼠标对监控视野中心的坐标替换目标的形心脱靶量实现机载自动跟踪和地面人工干预的平滑切换;保留不同照度下目标的灰度阈值,使得运动区域在阴影下也能被分割。经过2～3次的聚类迭代,较精确地计算出目标的形心位置,排除了干扰目标的影响,系统的处理速度达到15 frame/s。结果表明,上述算法和方法是可行的,系统具有较大的实用性。
关键词
低空跟踪
并联控制回路
多阈值分割算法
双重子窗口
动态聚类
脱靶量
Keywords
low altitude tracking
parallel control loop
multi-threshold segmentation algorithm^double sub-windows
dynamic clustering
miss distance
分类号
V556 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割
贺航
马小晶
王宏伟
宋帆
刘寒
《科学技术与工程》
北大核心
2021
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于视觉的低空跟踪系统
丁卫
龚振邦
谢少荣
邹海荣
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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职称材料
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