摘要：针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优.

摘要：利用天气雷达三维网格拼图资料,并针对正负样本数据不平衡问题,使用SMOTE方法进行处理,通过设计多层卷积神经网络,在网络末端加入SVM判别器,实现对雷电监测;使用改进的变分光流方法反演风场,利用半拉格朗日方法对雷达回波进行外推,使用设计的卷积神经网络进行雷电预报;实验表明通过卷积神经网络识别雷电的准确率为76.4%,外推30 min的预报准确率为54.0%,比传统的机器学习方法预报准确率有一定提高,对业务应用有一定的帮助。

摘要：在基于机器视觉检测的客运车辆日趟故障安全例检自动化设计中,针对子空间聚类算法对汽车刮刷总成摆杆摆幅检测中因玻璃复杂背景导致光流轨迹过于稀疏的缺陷,提出了一种双粒度光流流形学习的汽车刮水器总成主副摆杆运动分割算法。首先将摆杆满幅等长LDOF变分光流轨迹作为粗粒度光流进行稀疏子空间聚类,获得可靠的种子样本;然后通过构建稠密细粒度光流与粗粒度光流的轨迹时空相似度流形拓扑图,并在图上利用调和函数将种子轨迹样本邻接节点标签凸松弛为高斯随机场进行半监督标签扩散,从而获得稠密的雨刮运动区域,以便进一步做RANSAC直线拟合和摆角计算;最后,将该算法模块经过ocx插件封装后以回调函数体的形式嵌入客运站的车辆跟踪模块进行同步,并在客运站现场采集了6种不同照度下4种车型共153车次的进站安检视频,用于分析比较同步后的两种粒度流形学习算法对摆杆的运动分割后直线拟合误差与摆角误差。实验结果表明:本算法对运动摆杆的拟合与其摆角计算的精确率均可以达到85%以上,具有进一步推广应用前景。