摘要：为了提高火灾烟雾识别的实时性和准确性,提出了一种基于视频分析的森林火灾烟雾检测方法。采用高斯混合模型进行背景建模,通过背景差法检测运动目标。充分考虑烟雾的特点,设计了多种静态特征和动态特征。设计了基于支持向量机的分类器,对检测出的运动目标区域进行分类识别,确定其是否为烟雾。分别针对正常情况和雾天情况进行了实验。实验结果显示,该文方法能有效地应用于森林火灾烟雾的检测且对天气的影响具有一定的鲁棒性。检验了使用不同特征组合的识别效果。结果显示选取运动方向、高频能量、紧凑度3个特征组成的特征向量进行识别具有最优的效果,在正常天气和雾天情况下,正确率分别达到了92.7%和76.3%。

摘要：压缩传感深度视频(CSDV)是由深度视频经过压缩得到,它的冗余信息仍然巨大,由此,文中提出基于高斯混合模型和边缘码率分配的深度视频编码方法.在时域方向上,使用压缩传感,压缩八帧深度视频,得到一帧CSDV图像.为了减小量化的计算复杂度,将一帧CSDV图像分割成一系列大小相同且互不重合的视频块,使用Canny算子作为边界提取工具提取视频块的边界.根据每个视频块中非零像素所占的百分比,给不同的视频块分配不同的比特数.在模型中,使用高斯混合模型建模这些视频块,用于设计乘积矢量量化器,再使用乘积矢量量化器量化这些视频块.

摘要：传统图像分割算法存在图像特征信息描述单一、分割效果差等缺点,为此,提出一种基于双特征马尔可夫随机场的图像分割方法。首先,利用像素之间的空间信息对高斯混合模型的先验概率和后验概率进行约束,建立灰度随机场。其次,在利用分数阶微分算子非线性保留图像的边缘轮廓和纹理细节的基础上,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征信息,并建立纹理特征随机场。最后,设计了用于图像分割的双特征马尔可夫随机场,通过条件迭代算法优化求解标号场最大后验概率,实现图像分割。实验验证了分割算法的有效性,分割正确率达到93.9%,所提出的双特征随机场能够提高图像分割算法的鲁棒性和准确性。

摘要：发电机是风电机组中的关键部件,然而由于运行环境恶劣、内部结构复杂,发电机发生故障的概率较高且维修困难.针对此问题,提出了一种基于SCADA(supervisory control and data acquisition)数据的发电机健康状况的评估方法.首先结合专家经验并分析状态变量间的相关性,识别出与发电机运行状态具有较强关系的变量和冗余变量,在此基础上进行合理的特征选择.然后利用历史多维状态信息,采用发电机健康运行时的数据建立基于高斯混合模型(GMM)的健康基准模型.最后设计一种基于马氏距离的健康衰退指标(HDI)用于评判发电机的健康状况.利用上海电气某风场2016年的SCADA数据对本文方法进行验证,结果表明,该方法可以准确地跟踪发电机运行状态的变化过程,起到了很好的故障早期识别作用且具有普适性.

摘要：为提升电力系统服务效率与水平,该文对结构化用电客户互动需求信息提出了新颖的比对方案和比对库设计方案。比对方案以客户互动需求信息的一组统计量作为特征向量,结合特征向量的距离和相关系数构造单一用户之间的差异性指标,对用户集则采用高斯混合模型为统计特征向量集建模,并引用Kullback-Leibler(K-L)散度测量用户集的差异。利用客户互动需求信息、特征统计量以及差异性量化指标设计了一个三级的比对库。文中的比对方案可有效衡量单一用电客户和用电客户集的差异程度,改善比对效率和可靠性,三级比对库可全方位地反映客户互动需求数据的差异,有利于数据的分析和处理。

摘要：为了准确检测交通灯的故障,针对在电磁传感器测量功率序列过程中噪声干扰和状态无法观测的问题,设计了一种无监督的恒虚警率异常检测方法。利用高斯混合模型建模滑动窗口的数据分布,估计高斯混合模型参数的分布从而实现恒虚警率的偏差异常检测。利用聚类算法将功率观测序列转换为状态序列,通过度量滑窗状态序列和序列字典的相似度来检测模式异常,通过经验分布函数拟合相似度的分布实现恒虚警特性。实验验证了本文方法在多种故障情况下的可行性和恒虚警特性。

摘要：设计了一种基于TMS320DM642的单目主动视觉运动目标自动跟踪系统,该系统采用了一种期望极大化(Expectation Maximization,EM)自适应窗口的运动目标跟踪方法。本方法以考虑了像素空间位置信息的混合高斯模型建立目标的灰度特征模板,然后通过EM算法迭代估计出使每帧似然函数最大化的分布参数值,这些参数不但可确定出跟踪目标在图像序列中的位置和形状尺寸,而且为单目摄像机的自动变焦和基于分区逻辑的摇摆运动提供了控制信息。实验表明:系统可以自动而稳定地跟踪具有复杂运动状态的目标,对320 pixels×240 pixels的图像可实现平均约20 frame/s的跟踪速度。

摘要：针对现有的基于机载LiDAR数据的滤波算法未能充分利用数据提供的所有信息及其所采用的数据结构表达复杂、存在信息损失等缺陷,提出了一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法。算法首先以综合利用机载LiDAR数据的高程及强度信息为目的将点云数据规则化为灰度(体素内激光点的平均强度的离散化表示)体素结构,然后基于各体素间的空间连通性和灰度相似性准则,将灰度体素结构分割并标记为若干个3D连通区域,最后依据地面与其它目标的高差特性提取与其对应的3D连通区域。算法优势在于:基于体素结构设计,为3D滤波算法;综合利用了地面目标的几何及辐射特征,对比传统滤波算法可应用于更复杂的场景;滤波结果为3D地面体素形式,可直接用于创建地面3D模型。实验采用国际摄影测量与遥感协会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的不同密度的机载LiDAR基准测试数据测试了邻域尺度参数的敏感性及提出的算法的有效性,并和其他经典滤波算法做对比。定量评价的结果表明,51邻域为最佳空间邻域尺度;点云密度为0.67点/m2的数据集1的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.9611、0.9248及0.8934;点云密度为4点/m2的数据集2的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.8490、0.8531及0.7404;对比其全经典滤波算法本文算法在高密度点云数据滤波时表现更佳。

摘要：快速准确的纸币清分在银行业中具有非常重要的意义。清分系统包括纸币图像采集、图像预处理、特征提取及分类器设计等几个步骤,其中分类器设计是核心技术基础。论文提出了一种用于高速纸币清分的人民币识别方法,该方法基于整张纸币的特征提取,采用了基于结构风险最小化的高斯混合模型(GMM)设计识别分类器。实验结果表明,提出的方法取得了较高的识别率。

摘要：针对清梳棉流程中产出棉含杂高、质量差的问题,结合改进高斯混合模型(Gaussian mixed model, GMM)与帧差法,提出一种局部运动棉杂率控制优化方法。首先针对清棉机除杂原理及棉杂特性进行分析;其次通过提取视频关键帧并改进GMM与帧差法对图像序列“与”运算实现目标的精确提取,进而通过设计GMM分类器获得棉杂率并进行分析;最后与传统的检测算法作对比验证。实验表明,改进后的算法在有效性以及实用性方面优于传统算法。同时,通过引入闭环控制能满足工业高精度、实时性的需求。