1 南京邮电大学 通信与信息工程学院 江苏省氮化镓光电子集成国际合作联合实验室, 江苏 南京 210003
2 南京邮电大学 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室, 江苏 南京 210003
在自然界中，物体运动无处不在，随着智能汽车、6G移动通信的高速发展，对通信和运动探测传感融合的高集成度通感一体器件的需求日益增加。本文基于氮化镓多量子阱结构发光和探测并存的特点，提出了一种基于蓝宝石衬底外延生长氮化镓多量子阱材料的集成式光电子芯片，该芯片具有灵敏的运动探测功能及可见光通信功能。该光电子芯片发射器向运动的目标物体发射蓝光波段可见光信号，经目标物体运动调制的可见光信号反射回光电子芯片的接收器部分，激发变化的光电流。通过分析接收器的光电流变化，可探测以不同速度旋转的目标物体的运动情况，光电流曲线变化周期与目标物体旋转周期一致。本文还研究了光电子芯片的各项光电指标及可见光通信性能，该芯片可用作可见光通信系统的收发终端，可以处理和传输芯片采集到的运动探测信号。基于氮化镓多量子阱材料的光电子芯片是一种具有实用价值的高集成度通感一体终端器件。
运动探测 多量子阱 三族氮化物 光电子芯片 可见光通信 motion detection multiple quantum wells III-nitride optoelectronic chips visible light communication
1 天津大学微电子学院，天津 300072
2 天津市成像与感知微电子技术重点实验室，天津 300072
针对脉冲图像传感器，提出一种高精度高稳定性的高速目标追踪算法。首先，介绍脉冲图像传感器的原理；其次，结合传感器脉冲密度特性改进传统视觉背景提取（Vibe）算法，去除传统Vibe算法中存在的鬼影和空洞问题，提高运动检测的完整性；然后，结合运动检测，对传统均值漂移（MS）追踪算法进行改进，提高目标追踪的精度和稳定性；最后，通过图像重构完成场景再现与目标追踪。在3个高速场景的实验中：与直接应用于图像序列的传统MS算法相比，所提算法对高速目标的最大追踪误差分别从11.0454降低至2.2361，从14.1421降低至5.0000，从26.1725降低至5.0990；目标追踪的位置标准差从7.9879降低至2.0393，从12.0790降低至2.7454，从14.4591降低至3.5654。综上所述，所提算法能够有效提高目标的追踪精度和追踪稳定性，能更好地适用于脉冲图像传感器。
传感器 脉冲图像传感器 运动检测 鬼影去除 高速目标追踪 图像重构 脉冲密度 激光与光电子学进展
2023, 60(6): 0628008
1 江西理工大学 电气工程与自动化学院，江西 赣州 341000
2 江西省磁悬浮技术重点实验室，江西 赣州 341000
近年来民用无人机领域发展迅猛，导致无人机“黑飞”事件频出，给****及社会稳定带来了不小的挑战，迫切需要发展反无人机技术。对此，提出一种跟随式定向干扰方案，设计了一套基于视觉的无人机入侵检测与自动跟踪拦截系统。采用HOG+非线性SVM方案来识别无人机，加入ViBe运动目标检测算法来提高识别速度，并通过KCF算法实现无人机目标跟踪。设计制作无人机拦截系统的硬件设备主要包括跟踪伺服系统、底座和托盘等。实验表明，该系统的识别准确率达到90.54%，识别速度为20.56 fps，拦截平台能够在0.5 s内实现对目标无人机的瞄准，跟踪效果良好。在搭建的实物平台上进行系统测试，结果表明，该系统可实现对入侵无人机的运动检测、识别、跟踪与干扰，且识别准确率高，实时性好，能够对入侵的无人机进行自动拦截。
反无人机 图像识别 人工智能 运动检测 自动拦截 anti-UAV image recognition artificial intelligence motion detection automatic interception 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210750
贵州电网有限责任公司电力调度控制中心， 贵州 贵阳 550002
在电力系统中，变电站顺序控制已经成为了调度任务的主要方式。为解决变电站隔离开关顺控操作中确认时间长的问题，使用网络摄像机将隔离开关实时视频接入到顺控系统中，通过核相关滤波算法对隔离开关进行实时跟踪，并通过检测运动区域检测到隔离开关的形状变化，进行及时更新跟踪目标，使得核相关滤波对尺度和形状变化的目标具有稳定的跟踪能力。提出的方法能为变电站操作人员提供直观的隔离开关状态信息，将隔离开关顺控操作中的确认时间从近1 h减少到2 min，大幅提升了调度工作的效率。
顺序控制 变电站 图像跟踪 核相关滤波 运动检测 sequence control substation image tracking kernelized correlation filter motion detection
西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
在场景复杂、干扰较多的情况下,传统的火灾烟雾识别方法的识别性能不高。针对该问题,提出了一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法,构建两层的火灾烟雾识别模型,利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾图像进行烟雾目标区域的提取,快速去除复杂场景的大量无关干扰信息,并将提取的烟雾目标区域输入火灾烟雾识别层,通过卷积神经网络精细提取烟雾的深层特征后进行分类,完成火灾烟雾的识别。实验结果表明,所提方法在复杂环境下的数据集中,抗干扰能力较强,能够有效降低误检率,提高烟雾识别的准确率。
图像处理 火灾烟雾识别 目标区域 卷积神经网络 运动检测 抗干扰能力 激光与光电子学进展
2020, 57(16): 161004
1 重庆大学 微电子与通信工程学院, 重庆 400044
2 中国科学院光束控制重点实验室, 四川 成都 610209
为了提升对光学遥感图像中弱小运动目标的检测能力, 提出一种基于鹰眼视网膜视觉系统层次结构的运动检测方法。首先, 基于鹰眼视网膜的分层特性, 结合各层主体细胞的生理结构与功能, 构建各层相应的滤波器, 抑制背景微位移和杂散噪声; 然后, 在Reichardt运动检测模型的基础上增加时域高通滤波与ON-OFF双通道滤波来估计目标运动矢量, 这样不仅能克服传统Reichardt运动检测器对阶跃边界响应复杂, 而且能有效增强运动检测的敏感性; 最后利用高级视觉神经系统的分层特点, 以空域相似度大小为基准进行多尺度映射与运动矢量显著图融合, 构建多尺度处理精细检测运动特征。试验结果表明, 本文算法的平均信杂比改善为56.20 dB, 正确率为99.71%, 综合评价指标F1值为3.63e-02, 相较于传统Reichardt模型的F1值提升了27.82%。本文方法较传统运动检测算法不仅能提高复杂背景的干扰抑制性能, 而且能显著提升小目标小位移的检测能力。
遥感图像 运动检测 运动显著图 鹰视觉通路 Reichardt运动检测器 remote sensing image motion detection motion saliency map eagle vision system Reichardt motion detector 光学 精密工程
2019, 27(10): 2251
1 安徽农业大学 信息与计算机学院, 安徽 合肥 230036
2 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
相邻两片成像传感器的拼接区能够形成具有相同目标景物的图像, 是提炼像移信息的关键, 具有相同目标景物的图像并非贯穿于每次成像任务全程, 无相同目标景物期间的像移估计问题仍然存在。提出基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法, 试图对包含无相同目标景物期间在内的像移进行全覆盖探测。根据拼接区成像特点, 将成像过程分为无相同目标景物和有相同目标景物两个阶段: 在无相同目标景物阶段, 利用工程参数计算像移的低频分量, 建立基于拼接区图像和像移低频分量的目标函数, 衡量像移曲线与低频分量之间的偏离程度; 采用最速下降法搜索偏离度最小值点, 作为无相同目标景物期间像移的最优估计; 推导有相同目标景物期间的像移计算公式, 利用无相同目标景物期间的估计值求解像移。以XX-1号空间光学遥感器为实验对象, 检测到0.133 Hz、7 pixels左右的像移, 可探测的时间范围包含最初226 ms的无相同目标景物阶段, 且显著削弱了盲点处的像移测量偏差。实验结果证明, 提出的算法能够对包含无相同目标景物期间的全局像移进行有效测量。
遥感图像 工程参数 全局像移 像移探测 remote image engineering parameters global image motion image motion detection
1 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
2 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心, 甘肃 兰州 730070
针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变对前景目标提取的影响,提高了对光线突变和复杂场景的稳健性,减少了运动目标的孔洞和像素漂移产生的假前景。
机器视觉 视频处理 Census变换 运动目标检测 背景建模
Author Affiliations
Abstract
School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
By improving the long-term correlation tracking (LCT) algorithm, an effective object tracking method, improved LCT (ILCT), is proposed to address the issue of occlusion. If the object is judged being occluded by the designed criterion, which is based on the characteristic of response value curve, an added re-detector will perform re-detection, and the tracker is ordered to stop. Besides, a filtering and adoption strategy of re-detection results is given to choose the most reliable one for the re-initialization of the tracker. Extensive experiments are carried out under the conditions of occlusion, and the results demonstrate that ILCT outperforms some state-of-the-art methods in terms of accuracy and robustness.
100.4999 Pattern recognition, target tracking 110.4155 Multiframe image processing 330.4150 Motion detection Chinese Optics Letters
2019, 17(3): 031001
