基于稠密光流轨迹和稀疏编码算法的行为识别方法 被引量：17

1

作者 赵晓健 曾晓勤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期181-187,共7页

针对现有行为特征提取方法识别率低的问题,提出了一种融合稠密光流轨迹和稀疏编码框架的无监督行为特征提取方法(DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)轨迹提取的基础上,对以轨迹为中心的原始图像块进行采样作为轨迹的原始特征;其次,对轨迹原... 针对现有行为特征提取方法识别率低的问题,提出了一种融合稠密光流轨迹和稀疏编码框架的无监督行为特征提取方法(DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)轨迹提取的基础上,对以轨迹为中心的原始图像块进行采样作为轨迹的原始特征;其次,对轨迹原始特征基于稀疏编码框架训练稀疏字典,得到轨迹的稀疏特征表示,利用词袋(BF)模型对稀疏特征聚类得到轨迹的码书,再根据码书对每个动作中出现的所有轨迹所属的码书类别进行投票,统计该动作中每个码书出现的次数,得到行为特征;最后,对行为特征利用基于直方图交叉核函数的支持向量机(SVM)进行训练得到行为识别模型,再利用该模型对行为进行分类预测,得到最终行为识别的结果。在对轨迹采样10%的情况下,DOF-SC算法得到的行为识别准确率在KTH数据库上高出采用运动边界直方图(MBH)作为特征的行为识别准确率的0.9%,在You Tube数据库上高出MBH作为特征的行为识别准确率的1.2%。实验数据表明了所提方法对行为识别的有效性。 展开更多

关键词 行为识别 稀疏编码 稠密光流 词袋模型 支持向量机

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基于稠密光流的鲁棒运动估计与表面结构重建 被引量：5

2

作者 张聪炫 陈震 黎明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期218-225,共8页

提出了一种基于稠密光流的鲁棒运动估计与表面结构重建方法。首先在透视投影模型下推导出图像光流与三维运动速度的对应关系式;然后构造出一个未知参数是图像中运动物体表面像素点三维运动速度的逐点线性估计模型,再通过引入范数定理对... 提出了一种基于稠密光流的鲁棒运动估计与表面结构重建方法。首先在透视投影模型下推导出图像光流与三维运动速度的对应关系式;然后构造出一个未知参数是图像中运动物体表面像素点三维运动速度的逐点线性估计模型,再通过引入范数定理对该模型进行分析,证明了估计模型具有较好的鲁棒性;最后利用计算得到的像素点三维运动速度重建运动物体表面稠密结构。多组合成与真实图像序列实验表明,该方法具有较高的重建精度和较好的鲁棒性,并且适用于多种运动形式。 展开更多

关键词 鲁棒性 运动估计 表面结构重建 稠密光流

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基于稠密光流法的平原河网区视频测流技术 被引量：4

3

作者 杜红娟 王文种 +2 位作者 唐炜 陈志峰 陶然 《水电能源科学》 北大核心 2022年第12期47-49,88,共4页

针对平原河网区河道低流速条件下自动测流设备选型和应用难的问题,以平原河网低流速测流为目的,构建了基于稠密光流法的平原河网区视频测流技术方法,同时结合平原河网区水流流速缓慢、往复流及易受风扰动的特征,应用阈值分割技术改进稠... 针对平原河网区河道低流速条件下自动测流设备选型和应用难的问题,以平原河网低流速测流为目的,构建了基于稠密光流法的平原河网区视频测流技术方法,同时结合平原河网区水流流速缓慢、往复流及易受风扰动的特征,应用阈值分割技术改进稠密光流视频测流方法,并应用于江苏宜兴试验站。结果表明,该视频测流方法一定程度上消除了风和倒影给河道表面测流带来的影响,河道表面粒子捕捉效率高,计算的河道流速流向合理,在一定程度上能够满足平原河网河道低流速测流的需求。 展开更多

关键词 视频测流 稠密光流 平原河网 Farneback

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基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现 被引量：11

4

作者 欧阳玉梅 《现代电子技术》 2021年第1期78-82,共5页

在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(D... 在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用Sobel算子进行边缘检测以提高检测效果。实验结果表明,在运动目标与背景对比度低的场景中及速率不同的多运动目标场景中,所提算法皆能实现准确识别与追踪,而且避免了“重影”“空洞”及“拖尾”问题,具有很好的抗干扰能力和识别精确性。 展开更多

关键词 运动目标检测 稠密光流算法 光流矩阵计算 光流信息转化 边缘检测 系统设计

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基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法 被引量：6

5

作者 林成忠 张为 +1 位作者 王鑫 刘艳艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1213-1220,共8页

为了克服传统火灾烟雾检测技术的缺陷,提高视频烟雾检测算法的检测率,通过观察烟雾运动的特性,提出一种基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯背景建模和帧差相结合的方法提取运动区域,然后将此运动区域池化为... 为了克服传统火灾烟雾检测技术的缺陷,提高视频烟雾检测算法的检测率,通过观察烟雾运动的特性,提出一种基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯背景建模和帧差相结合的方法提取运动区域,然后将此运动区域池化为上、中、下三部分,并在每个池化区域提取光流矢量特征和边缘方向直方图。考虑到烟雾运动在时域中的连续相关性,提取相邻三帧的烟雾特征向量以提高算法的鲁棒性。最后使用支持向量机进行训练和烟雾检测。实验结果表明,该算法在测试视频集上准确率超过94%,与现有方法相比,能更好地适应实际应用中复杂的环境条件。 展开更多

关键词 烟雾检测 稠密光流 边缘方向直方图 支持向量机

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一种基于众核架构的稠密光流并行计算方法 被引量：1

6

作者 喻津 周浩杰 柴志雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期186-191,共6页

光流法是计算机视觉中的一个基础性算法,可广泛应用于运动检测、运动估计、视频分析等领域。但高质量光流法最大的问题是计算复杂、速度慢,限制了它在实际系统中的应用。针对一种混合亮度和梯度模型的高质量光流法,为其设计了一种高效... 光流法是计算机视觉中的一个基础性算法,可广泛应用于运动检测、运动估计、视频分析等领域。但高质量光流法最大的问题是计算复杂、速度慢,限制了它在实际系统中的应用。针对一种混合亮度和梯度模型的高质量光流法,为其设计了一种高效、可扩展的并行计算方法。通过在具有代表性的网络众核架构—Tilera上进行验证,对于分辨率为640×480的图片,提出的并行计算方法在具有36核的Tilera处理器上执行时间为0.80秒,比主频3.40 GHz的CPU i3-3240快2.56倍,但功耗不到其1/6。当用于嵌入式环境时,其速度比ARM9处理器快33倍,而功耗只有它的一半。实验表明该并行算法具有良好的扩展性,可通过选择不同核数的处理器满足系统对性能、功耗的综合需求。 展开更多

关键词 稠密光流法 可扩展性 并行算法 网格 多核架构 Tilera

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基于显著性与稠密光流的红外船只烟幕检测方法研究 被引量：5

7

作者 杨子龙 朱付平 +1 位作者 田金文 田甜 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期109-116,共8页

船只目标是海上的一种重要目标。红外成像系统由于其可白天、夜间同时工作的特点已被广泛应用于船只检测系统中。但是,红外成像系统容易受到烟幕干扰,导致船只检测系统失效。因此及时有效地检测到红外船只图像中的烟幕干扰区域,对于提... 船只目标是海上的一种重要目标。红外成像系统由于其可白天、夜间同时工作的特点已被广泛应用于船只检测系统中。但是,红外成像系统容易受到烟幕干扰,导致船只检测系统失效。因此及时有效地检测到红外船只图像中的烟幕干扰区域,对于提高船只目标检测系统的准确性具有重要意义。针对红外图像中船只释放的烟幕区域的检测问题,提出了一种基于显著性与稠密光流融合的烟幕检测方法。由于舰船释放的烟幕有明显区别于背景的特性,因此首先采用多尺度邻域滤波的AC算法对图像进行显著性区域检测,提取显著的烟幕区域;然后利用烟幕扩散的运动特点,对图像前后帧进行稠密光流计算得到图像的运动信息,通过设置阈值筛选得到明显的运动点、扩充运动点区域、合并分裂的运动区域,得到运动的烟幕区域;最后对显著性区域与运动烟幕区域进行合并得到最终的烟幕区域。实验结果表明,该方法能有效检测到烟幕区域,并且能够很好地适应烟幕反射光以及背景亮度的变化。 展开更多

关键词 红外成像 烟幕干扰 烟幕检测 显著性检测 稠密光流

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基于深度匹配的由稀疏到稠密大位移运动光流估计 被引量：2

8

作者 陈震 张道文 +1 位作者 张聪炫 汪洋 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2316-2326,共11页

针对非刚性大位移运动场景的光流计算准确性与鲁棒性问题,提出一种基于深度匹配的由稀疏到稠密大位移运动光流估计方法.首先利用深度匹配模型计算图像序列相邻帧的初始稀疏运动场;其次采用网格化邻域支持优化模型筛选具有较高置信度的... 针对非刚性大位移运动场景的光流计算准确性与鲁棒性问题,提出一种基于深度匹配的由稀疏到稠密大位移运动光流估计方法.首先利用深度匹配模型计算图像序列相邻帧的初始稀疏运动场;其次采用网格化邻域支持优化模型筛选具有较高置信度的图像网格和匹配像素点,获得鲁棒的稀疏运动场;然后对稀疏运动场进行边缘保护稠密插值,并设计全局能量泛函优化求解稠密光流场.最后分别利用MPI-Sintel和KITTI数据库提供的测试图像集对本文方法和Classic+NL,DeepFlow,EpicFlow以及FlowNetS等变分模型、匹配策略和深度学习光流计算方法进行综合对比与分析,实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更高的光流计算精度,尤其在非刚性大位移和运动遮挡区域具有更好的鲁棒性与可靠性. 展开更多

关键词 稠密光流 深度匹配 邻域支持 图像网格 全局优化

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基于地基云图数据多维特征融合的光伏功率预测算法

9

作者 吐松江·卡日 吴现 +3 位作者 马小晶 雷柯松 余凯峰 司伟壮 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期84-94,共11页

针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征... 针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征。其次,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在特征提取上的优势和残差网络在模型学习中抑制信息丢失上的优势,提升预测模型对光伏功率与图像数据间长期映射关系的学习能力。此外,引入注意力机制弥补模型训练过程中关键信息利用不充分的缺陷。实验结果表明,地基云图与光流数据的加入为多云天气提供了更多时空特征。与基准模型相比,其晴天与多云情况下均方根误差(root mean squared error,RMSE)指标和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标分别降低了15.50%、11.65%、4.05%与5.15%,有助于充分利用云层运动状况来实现准确可靠的光伏电站输出功率预测,提升光伏电站调度工作的及时性与准确性。 展开更多

关键词 深度学习 功率预测 地基云图 注意力机制 稠密光流算法

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基于无监督深度学习光流法的超声图像运动肌肉分割

10

作者 李扬 李金 栾宽 《中国生物医学工程学报》 2025年第4期435-446,共12页

准确的图像分割是图像引导治疗脑卒中后痉挛肌肉的基础。本研究提出了基于无监督深度学习的光流算法对运动的靶肌进行分割。由于运动肌肉的超声图像数据集并不具备以往静态超声图像数据集的标签,因而构建了一个无监督光流估计框架。通... 准确的图像分割是图像引导治疗脑卒中后痉挛肌肉的基础。本研究提出了基于无监督深度学习的光流算法对运动的靶肌进行分割。由于运动肌肉的超声图像数据集并不具备以往静态超声图像数据集的标签,因而构建了一个无监督光流估计框架。通过增强的自我监督从未标记的图像序列中学习光流,同时为了避免视图合成的目标影响增强后数据的精确性,在转换图像中添加另一个前向传递来扭曲基本学习框架,其中监督来自原始图像的转换预测,最后借助高斯滤波,速度阈值过滤,边框检测过滤和凸包分割等技术从光流场中提取分割运动肌肉。在公开数据集MPI Sintel、KITTI2012、KITTI2015、Flying Chairs和CityScapes(共6 000个基本模型的样本和3 600个多帧模型的样本)进行了基本测试、跨数据集泛化测试,在600张超声图像上进行了迁移测试。结果表明,该光流算法在不借助数据集光流标签的前提下可以有效地提取稠密光流场信息,平均端点误差为5.80,模型参数量降低到2.35 M,且具有较好的跨数据集泛化能力。在迁移测试中,与人工分割结果相比中心点偏移差值均值限制在1 mm以内,交并比评价指标均值高于0.9。实验结果表明该方法可以有效分割超声图像下的运动肌肉。 展开更多

关键词 靶肌分割 稠密光流 卷积神经网络 无监督学习

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基于多元离群点检测的动态目标去除SLAM方法

11

作者 王磊 张茗宇 +2 位作者 潘明然 张永鑫 郝涌汀 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期64-70,共7页

考虑动态环境下的目标移动对同步定位与建图(SLAM)位姿估计精度的影响,提出一种通过稠密光流计算像素运动并经过离群点检测的动态目标SLAM算法。采用稠密光流法计算图像序列的每个像素的运动信息进行动态目标判断,利用离群点检测对动态... 考虑动态环境下的目标移动对同步定位与建图(SLAM)位姿估计精度的影响,提出一种通过稠密光流计算像素运动并经过离群点检测的动态目标SLAM算法。采用稠密光流法计算图像序列的每个像素的运动信息进行动态目标判断,利用离群点检测对动态目标进行提取,通过均值滤波对动态目标进行模糊剔除,消除动态目标对SLAM精度的影响。在TUM数据集与定制数据集上进行实验,在TUM数据集测试中,与基于特征点法的Orb-slam3标杆算法进行对比分析,在动态目标影响条件下,该算法得到的轨迹误差降低43.25%;搭建开放式四旋翼无人机测试系统,在定制数据集中,进行飞行试验,得到的估计轨迹位置误差控制在1 m内,满足使用场景要求,进一步验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 同步定位与建图 稠密光流 位姿估计 动态目标 离群点检测

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基于深度学习的人体动作识别方法 被引量：10

12

作者 沈西挺 于晟 +2 位作者 董瑶 董永峰 张泽伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1153-1157,共5页

对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作... 对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。 展开更多

关键词 人体动作识别 深度学习 KTH数据集 卷积神经网络 稠密光流

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基于改进CNN框架的人体动作识别 被引量：4

13

作者 于华 智敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2071-2075,共5页

针对视频中人体复杂的动作识别问题,提出融合改进的时间和空间网络的人体动作识别算法(spatio-temporal STCNN)。在特征提取阶段,空间网络采用改进的卷积神经网络(CNN)框架,将空间仿射变换网络(STN)与CNN框架进行融合,时间网络结合改进... 针对视频中人体复杂的动作识别问题,提出融合改进的时间和空间网络的人体动作识别算法(spatio-temporal STCNN)。在特征提取阶段,空间网络采用改进的卷积神经网络(CNN)框架,将空间仿射变换网络(STN)与CNN框架进行融合,时间网络结合改进的多帧稠密光流算法,采用与空间网络相同的CNN结构;在分类识别阶段,采用加权求和的方式对时空特征进行融合,通过softmax分类器进行分类识别;在标准的人体动作数据集HMDB51和UCF101上进行实验,实验结果表明,该算法相比其它人体动作识别算法能达到更好的识别效果。 展开更多

关键词 人体动作识别算法 卷积神经网络 空间仿射变换 稠密光流算法 分类器

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