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山东大学
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找到 24 条结果
[硕士论文] 钟凡
软件工程 山东大学 2016(学位年度)
摘要:随着国民经济的快速增长,互联网的高速发展,“互联网+”将融入各行各业,通过互联网与各行各业进行交互,这将更有效的提高日常的办公效率以及服务质量。东莞公安部门也是为了促进执法办案的规范化、防范执法安全事故的角度出发,将通过开发东莞市公安局智能化网上督察平台来全方位的提高督察办事。
  东莞市公安局智能化网上督察平台主要采用B/S架构,基于Java语言,并且采用了MVC的设计模式,运用了Struts+Hibernate+Spring技术框架,数据库运用的是SQL SERVER2014等技术。
  东莞市公安局智能化网上督察平台的功能主要包括执法办案督察、网督业务处理、统计查询、系统管理这四个功能。执法办案督察主要包括警综信息质量检测、系统入口、比对条件、自动对比、智能预警以及比对统计报表这六个功能。网督业务处理是对该系统的网督工作的一个流程管理,包括立项、立项审批、实施、处理、办结审批、归档和上报这七个部分组成。统计查询包括操作指引、督察资料和其他文件组成,都是对对应的统计信息提供查询功能。系统管理是对系统进行整体的管理功能,主要包括基本管理、权限管理、数据字典、公安机关和系统日志这五个功能组成。
  东莞市公安局智能化网上督察平台的设计与实现,使得公安局督察办案更加智能化,为东莞市各级公安部门提升服务水平、强化内部管理增添新的动力,也为人们的服务带来了便利。提升了公安局的办事效率,也给人民群众的用户体验达到了最优。
[期刊论文] 王兰忠 赵鹏 李成龙 钟凡
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:针对人脸识别中光照变化、噪声干扰和遮挡等导致识别率下降的问题,提出类独立核稀疏表示的分类算法.利用冗余字典由多个子字典构成的特点,引入核技术用于提高人脸识别率.应用各类子字典和误差矩阵建立类独立核稀疏表示模型,借鉴正交匹配追踪算法思想提出类独立核正交匹配追踪算法,用于求解该模型得到各类的稀疏表示系数.将该系数结合各类子字典计算类相关重构误差,实现测试样本的分类识别.实验结果表明,相比同类算法,该算法具有较高的识别率,鲁棒性较好,能够有效抑制噪声、光照以及遮挡等干扰带来的负面影响....
摘要:单幅图像中物体的定位需要估计物体在3维空间中的位置和姿态,在静态场景中等价于摄像机定标,具有广泛的应用价值。针对具有3维模型,但缺失纹理信息的不规则物体的定位问题,提出一种基于轮廓匹配的定位方法。首先使用基于图像分割的方法提取输入图像中物体轮廓线,然后可以将图像轮廓线与给定位置和姿态参数下渲染3维模型的轮廓线进行匹配,匹配误差可以表示为位置与姿态参数的函数。由于该函数不能解析表达与求解,需要通过离散采样计算导数及目标函数值。位置与姿态参数的最优值可以通过 LM(Levenberg-Marquardt)方法进行求解。实验结果表明,该方法可以快速收敛,并具有很高的精确性和鲁棒性。...
摘要:头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,与现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率....
摘要:基于轮廓匹配的无纹理3D目标跟踪算法需要根据3D模型和2D投影轮廓的3D—2D匹配点连续估计目标的位置和姿态, 但在背景复杂和运动模糊的情况下容易错配导致跟踪失败. 针对此问题, 提出一种基于自适应特征融合的3D目标跟踪算法. 首先在3D模型投影轮廓附近进行轮廓匹配和颜色统计建模, 以提取轮廓特征和颜色特征;然后定义基于轮廓特征和颜色特征自适应加权的能量函数, 并计算其相对于位置和姿态参数的偏导数; 最后通过LM 优化算法求解位置和姿态参数的最优值. 为处理目标和相机的快速运动, 采用由粗到细的策略在多尺度视频帧中迭代跟踪. 定性和定量实验结果表明, 在复杂背景和运动模糊的情况下, 该算法仍能实现快速稳定的跟踪, 具有较高的精确性和鲁棒性....
摘要:为了处理不可解析求导的目标函数, 并克服传统方法对图形绘制解像度敏感, 易陷入局部极值的问题, 提出一种基于模拟求解的三维注册优化方法. 以首先定义基于轮廓特征的目标函数, 并采用 LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解; 在每次迭代过程中, 根据位置与姿态参数特征的不同自适应地调整方向导数计算, 并分别采用解析式增量估计和随机采样式估计方法计算相应梯度方向, 为目标函数模拟出光滑的表达. 定量和定性的实验结果表明,文中方法可以快速收敛, 很好地克服了局部极值问题....
[专利] 发明专利 CN201811093757.4
山东大学 2019-02-12
摘要:本发明涉及一种基于三维几何模型的单目无纹理三维物体姿态跟踪方法。本发明所述方法使用物体的边缘特征进行姿态估计,不依赖物体表面的特征点,适合弱纹理或无纹理三维物体跟踪;本发明所述方法不对三维物体安装标志物或硬件定位传感器的前提下即可实时求解无纹理三维物体的姿态参数(物体相对于相机的旋转和平移参数),使计算机生成的虚拟物体与图像序列中的三维物体画面对齐,生成无缝融合的虚实叠加效果。
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北大核心 CSTPCD CSCD
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摘要:传统的图像块匹配加速算法都要求待匹配的图像块具有预先定义好的形状.但有时候由于数据损坏、丢失等原因,待匹配块的形状是不规则的(如图像修复).针对这种情况,提出了一种无损精度的不规则块匹配加速算法,将不规则块匹配扩展为一求最小加权平方差和(WSSD)的问题,块的形状间接地通过每个像素的权重来控制,这使得图像块都能被统一地当成矩形块.为了进行加速,提出了用快速傅里叶变换(FFT)计算WSSD的方法.并利用待匹配块及其权重在傅里叶变换过程中需大面积补零的特殊性改进了FFT算法,在不损失精度的前提下,进一步降低了其复杂度.最后以图像修复为例,说明WSSD是比SSD更一般的图像块相似度,并为各种图像块匹配的应用提供了一种统一的处理框架....
摘要:针对前景和背景深度交叠或相机运动时基于深度统计的传统视频分割算法中存在的问题,提出一种基于时空测地线的方法,并证明该方法适合基于深度的视频分割。首先使用基于运动检测的方式进行初始化;然后使用基于特征点选择方式定义种子结点,特征点匹配方式构建时域链接,空间上8邻域像素连接形成空域链接,在连续两帧之间构建时空测地线传播图;最后在时空测地线传播图上使用泛化测地线距离变换将前一帧的分割结果传播到当前帧,并自适应地在传播和检测间切换消除累计误差。实验结果表明,该方法能够在复杂场景和相机运动情形下输出稳定的分割结果。...
[专利] 发明专利 CN201710775729.X
山东大学 2017-12-22
摘要:本发明涉及一种基于RGB‑D设备采集的彩色图像和深度图像的配准方法,使用规则镂空的校正板,利用校正板提供的规则性约束,提取彩色图像和深度图像角点,并且利用深度角点对深度相机的偏移模型建模。彩色角点和深度角点分别用来获取彩色相机和深度相机的相机内参以及两个相机之间的相对位置关系。最终,结合偏移模型及相机内参和相对位置关系精确的配准RGB‑D设备采集的彩色图像和深度图像。所得结果可作为输入数据应用于更高级的计算机视觉、增强现实任务中。
[专利] 发明专利 CN201210452433.1
山东大学 2013-03-27
摘要:本发明公开了一种基于方向性狭长跟踪窗口的像素标号传播方法,具体步骤为:步骤一:确定目标图像中的待标记区域;步骤二:在目标图像中布置跟踪窗口,使跟踪窗口覆盖待标记区域;步骤三:以跟踪窗口在输入图像中覆盖的像素为样本,对每类标号建立高斯混合模型;步骤四:计算跟踪窗口所覆盖的每个待标记像素属于每个标号的概率密度;步骤五:计算跟踪窗口对每个待标记像素所估计概率的置信度;步骤六:处理所有方向上的所有跟踪窗口;步骤七:根据每个窗口所覆盖的待标记像素属于每种标号的概率和置信度,确定该待标记像素所属的标号。本发明具有有效利用空间下文关系和减少由二义特征导致的错误。
[专利] 发明专利 CN201110157867.4
山东大学 2011-11-02
摘要:本发明涉及一种基于视频的双参数管道内壁全景图像模型与生成方法,其通过前进式相机拍摄管道内壁图像,将拍摄的图像输入至计算机,由计算机进行处理,然后输出管道内壁的全景图。该过程分为图像采集阶段和全景图构建阶段。针对所得到的视频质量较差的特点,将相机模型进行简化。由于图像的质量可能被亮度变化,镜头模糊和相机不规则运动影响,为得到无缝清晰的全景图,基于马尔可夫随机场建立代价函数,通过置信度算法优化代价函数来自动消除图像拼接中的接缝,得到分辨率统一的高清晰度全景图像。本发明可用于地质工程中岩层结构的探测,或者用作医学图像分析中病变器官纹理的恢复。
摘要:基于室外固定场景的太阳光与天空光基图像分解理论,证明了同一太阳方位在不同天气情况下的3幅图像具有线性相关性,使得基图像方程欠约束,导致基图像无法自动求解.为此提出利用2个太阳方位、2种天气情况下的4幅图像求解基图像的算法,并利用太阳光与天空光基图像在太阳光照区域内点的像素色调一致性,优化基图像及太阳光和天空光光照参数.实验结果表明,该算法自动求解基图像,且根据基图像和光照系数准确重构原图像的均方误差,并将其控制在2像素值以内,从而可用于高品质的增强现实技术....
[专利] 发明专利 CN201110160739.5
山东大学 2011-10-19
摘要:本发明公开了一种基于摄像机实时定标的可视遥在装置及其工作方法。该装置由两台计算机、一台头盔显示器和一台云台控制转动的双目相机构成。其基本工作方法是通过对头盔显示器摄像头进行摄像机定标,计算出操作者头部的朝向和运动轨迹;通过对双目相机的摄像机定标,计算出云台精确位置和朝向,两者结合生成云台转动控制指令,使云台和操作者头部具有相同的运动轨迹,并将双目相机获得的左右眼图像实时传回本地计算机,在头盔上实时显示,实现在本地看到符合人体头部运动姿态的远程立体场景。除了可以远程场景的真实立体显示,还可用作虚拟现实等其他应用。
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北大核心 CSTPCD CSCD CBST SA
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摘要:在线视频分割的应用通常都需要对分割结果进行后处理,以消除误分割和边沿闪烁.基于图像抠图的方法太慢,而简单的对(前/背景)边界进行模糊不仅不能消除误分割,而且会导致清晰的边界被过度模糊.为了解决上述问题,文中提出了一种新的后处理方法.对边界附近的每一像素,首先通过一种新的专门用于颜色聚类的快速聚类算法得到该像素周围的局部颜色模型,并用来重新估计像素的alpha值,以消除误分割.为了改善结果的一致性,再采用一种自适应的边界函数作光滑性约束.边界函数可根据像素的局部属性自适应地调整过渡区域的中心和宽度,这样就防止了将清晰的边界过度模糊.文中的算法速度很快,可以很好地满足在线视频分割的要求....
摘要:民族文化图案的分割是数字化分析民族文化的关键步骤之一.现有的图像分割方法虽然能够较好地分割自然图像,但分割民族文化图案时依然存在着难以保持主要结构和依赖大量手动交互等问题.本文提出一种基于多层次块匹配的民族图案分割协同优化方法.首先,充分利用民族文化图案的重复性特点,通过全局块匹配自动检测多个相似目标图案;接着,通过局部块匹配估计图案之间的相对朝向,再利用带约束的块匹配建立准确的稠密对应;最后,构建分割图元之间的协同优化模型,获得保持结构特征的分割结果.本文方法能够将相似图案自动分割为相互关联的细节图元,不仅交互少、精度高,还能改善矢量化等民族文化图案数字化分析的质量,大量的实验证明了其有效性....
摘要:针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)和Snake活动轮廓模型相组合的舌体分割算法.首先,以信息熵与Kapur算法相结合作为自适应函数来改进BFOA算法,通过改进的BFOA算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于B-样条插值算法由关键点集合插值得到闭合的B-样条曲线,作为Snake模型的初始轮廓;最后,通过Snake模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线.实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出舌体图像,并能消除基本Snake模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体图像的自动分割....
摘要:图像补全是数字图像处理领域的重要研究方向,具有广阔的应用前景.提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像补全方法.生成式对抗网络模型由生成器模型和判别器模型两部分构成,通过采用卷积神经网络(CNN)实现.首先,通过生成器模型对图像的缺失区域进行补全;然后,利用判别器模型对图像的补全效果进行判别.采用马尔科夫随机场(MRF)与均方误差(MSE)相结合的损失函数训练生成器模型,加强对图像纹理细节的处理能力.实验结果证明,基于生成式对抗网络的图像补全方法,相较于其他现有的方法,具有更好的补全效果....
摘要:图像补全是数字图像处理领域的重要研究方向,具有广阔的应用前景.本文提出了一种基于生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)的图像补全方法.生成式对抗网络模型由生成器模型和判别器模型两部分构成,通过采用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)实现.首先,本文通过生成器模型对图像的缺失区域进行补全,然后利用判别器模型对图像的补全效果进行判别.本文采用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)与均方误差(Mean square error,MSE)相结合的损失函数训练生成器模型,加强对图像纹理细节的处理能力.实验结果证明,基于生成式对抗网络的图像补全方法,相较于其他现有的方法,具有更好的补全效果....
摘要:三维场景漫游是三维场景设计中常见的交互需求,在用户漫游的时候,需要生成很多帧画面,这些帧画面并不需要完全由用户指定,用户只需要指定关键帧,然后通过相机外部参数的插值,从而得到中间帧画面。本文提出了一种基于李代数表示(Lie Algebra,LA)的相机外部参数插值算法,首先通过用户指定的两幅关键帧,确定起始相机变换矩阵Ms和终止相机变换矩阵Mt,求出相机坐标系变换矩阵T;然而把相机坐标系变换矩阵通过李代数表示(X)从刚体变换矩阵空间(流形空间)转换到参数空间(线性空间);最后将参数空间的插值结果逆变换回刚体变换矩阵空间。
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