导读:本文包含了轨迹图像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:滑坡后缘裂缝,大津算法,Canny算子,形态学
轨迹图像论文文献综述
聂东林,王洪辉,王翔,孟令宇[1]（2019）在《基于图像处理的滑坡后缘裂缝运动轨迹分析》一文中研究指出滑坡后缘裂缝运动轨迹分析对于滑坡监测预警至关重要,针对滑坡后缘已有裂缝带,提出了一种基于最大类间算法(OTSU)、Canny算子与目标物体特征识别的滑坡后缘裂缝检测方法,通过对滑坡后缘裂缝图像进行预处理、形态学处理与边缘检测、边缘轨迹比较,获取滑坡后缘裂缝位移情况。经测试,该方法在上位机(基于QT平台开发)上能有效检测滑坡后缘裂缝,并判别理论模型下的运动轨迹,可为滑坡灾害预警提供支撑。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年22期）
周骛,邵星翔,陈本珽,蔡小舒[2]（2019）在《基于轨迹图像灰度分布的颗粒速度测量》一文中研究指出在对单帧长曝光成像法形成的颗粒轨迹灰度值进行理论分析的基础上,提出了基于灰度值分布的颗粒速度测量方法,即对轨迹长轴一端的像素相对灰度值ΔG沿轴向x进行线性拟合,可获得拟合斜率-Pk/v,其中常数k由标定实验预先获得,从而可计算出颗粒速度。基于成像仿真分析和实验研究,对该方法的速度测量误差进行了分析,并与前期工作中采用的直接二值化方法结合Regionprops函数或Radon变换测速的误差进行对比,结果表明,在该实验条件下,基于图像灰度分布的方法可将测速误差减小5%～25%。(本文来源于《能源研究与信息》期刊2019年03期）
范晓君[3]（2019）在《以图像处理为基础的船舶航行轨迹分析》一文中研究指出海上交通事故的发生也十分频繁。海上交通监管部门为了能够使海上交通得到一定的改善,就必须要将海上交通事故的发生频率进行控制减少,在海上贸易发展的过程中,应当将大量的精力投入于海域内的船舶导航以及船舶的航行轨迹分析等方面的技术研究工作中。本文以船舶航行轨迹分析为主要的研究对象,在图像处理的基础之上进行分析预测,从而使海上交通事故的发生率能够得到降低。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年16期）
吴凡,周骛,蔡小舒[4]（2019）在《粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究》一文中研究指出为了高效获得颗粒的速度分布,提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法,对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF(Radial Basis Function)插值且采用迎风插值进行优化的算法,插值结果以速度云图及矢量图的形式展示,对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示,针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。(本文来源于《实验流体力学》期刊2019年04期）
郭栋,李会艳,王琳[5]（2019）在《基于图像识别的地毯机运动轨迹规划研究》一文中研究指出为了改变人工描绘地毯机运动轨迹的生产方式,提出了一种基于图像识别的轨迹规划算法,该算法包含颜色量化、颜色聚类、边缘检测、轮廓跟踪和区域填充5个部分。在CIELAB颜色空间对彩色图像进行量化和聚类,对得到的聚类图像进行边缘检测和基于Freeman链码的轮廓跟踪,并采用扫描线填充算法进行区域填充,最后根据轮廓点坐标和填充点坐标组成地毯机的运动轨迹。实验结果表明:基于图像识别的轨迹规划算法实现了图像的轨迹规划,验证了算法的正确性。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2019年02期）
熊辉,孙书会[6]（2019）在《基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割》一文中研究指出针对传统分割方法存在分割完整性不足、分割耗时较长以及分割精度较差的问题,提出基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割方法.采取多阈值分割方法,对目标区域约束阈值进行设定,根据阈值取值,得出图像阈值分割曲面图.通过对比巴氏距离系数描述轨迹目标区域与候选目标区域之间的相似度,根据Mean Shift检索邻域范围内密度评估的极大值,迭代上述过程,不断更新运动轨迹目标,根据图像轨迹目标跟踪结果,利用目标区域约束法实现图像分割.结果表明,利用该方法后图像分割区域较为完整,耗时较短,分割精度明显提高.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年04期）
吴水琴[7]（2019）在《融合图像信息的轨迹预测跟踪技术研究》一文中研究指出光电跟踪系统的跟踪模块主要由叁大模块组成:图像处理,控制器和预测控制器,其中预测控制器的引入是为了减小图像处理的滞后影响和提高跟踪的稳定性。在跟踪过程中,当目标遇到穿云过杆等遮挡问题时,由于鲁棒性再好的图像处理算法在遮挡严重时也无法进行有效的跟踪,甚至会提取到遮挡物或其他假目标。一旦跟踪系统转换到对假目标的跟踪,会导致真实目标脱靶。对于遮挡问题,虽然已有研究人员单独从图像处理的角度或单独从预测的角度进行研究,但都有一定的局限性。所以本文从图像处理与预测控制结合的方法出发,实质是图像处理和伺服控制的交叉研究,来提高系统的遮挡跟踪能力。其跟踪流程为:当目标未被遮挡时,控制器使用图像处理提供的脱靶量进行跟踪控制;当目标处于遮挡状态时,控制器使用预测控制器提供的预测数据进行跟踪,同时预测控制器为图像处理提供预测数据,来提高图像的遮挡跟踪能力。由于使用图像处理和预测控制结合的方法来解决遮挡跟踪的关键在于对遮挡状态的判定。本文根据算法的原理和遮挡跟踪结果对当前各类流行的跟踪算法的抗遮挡性进行分析,因跟踪算法缺乏遮挡检测机制,且遮挡时目标特征信息缺失,所以在遮挡时易出现提取到遮挡物或假目标的情况。因基于Bhattacharyya系数的模板匹配法实时性好,且适用于各类跟踪算法,所以本文选用基于Bhattacharyya系数的模板匹配法作为遮挡检测算法,但此检测算法受背景像素和目标姿态变换的影响较大,所以本文对原方法做出两点改进,第一是在目标的初始模板中加入背景加权因子来减少背景像素的影响,第二是通过分块匹配的方法来减少算法因目标姿态变换导致的错误检测。通过图像仿真验证,改进后的遮挡检测算法可有效检测目标的遮挡状态。在判定目标处于遮挡状态后,本文使用Kalman的预测滤波方法进行预测跟踪。利用配准后的编码器信息和脱靶量数据合成目标的近似位置,Kalman预测滤波的方法是根据目标的历史位置迭代外推,获取目标在遮挡时的位置信息,来解决目标穿云过杆等遮挡问题。同时预测控制器将预测数据送给图像处理,提高图像处理的遮挡跟踪能力,在目标退出遮挡物后不用重新提取目标便可直接恢复正常的跟踪。通过实验验证,图像处理与Kalman预测结合的方法可提高系统的遮挡跟踪能力,且Kalman预测器提供的预测数据可有效提高图像遮挡跟踪能力。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)》期刊2019-06-01）
叶长华[8]（2019）在《结合车载视频与航拍图像的车辆行驶轨迹研究》一文中研究指出事故调查是交通事故处理中的关键环节,准确定位事故前后车辆参与方在路面上的位置就能解决或验证,如碰撞点、碰撞部位、车速及是否跨越路面标志线等事故信息,对事故成因分析和责任认定都有着重要意义。而现阶段的车辆定位方法存在定位条件苛刻、现场实验工作量大、实时性高、定位效果不佳等问题。本文将从数字摄影测量技术着手,结合叁维激光扫描技术和无人机航拍技术,根据事故时的车载图像对事故时车辆的路面位置进行精准定位,然后利用多幅定位图像确定事故时车辆的行驶轨迹,并辅以具体案例,运用传统定位方法进行对比分析。具体研究内容如下:1.对车辆定位的成像原理,包括各参考系之间的关系、线性和非线性摄像机的成像模型进行介绍;由成像模型获知单目视觉中图像点、线在空间中的位姿关系;从而引申出使用车载相机和航拍相机同时拍摄并标定场景中的标志物,旨在利用同一物象在两个不同平面上形成的几何映射关系以实现位置测量的基本方法;阐述了航拍图像中的角度划分原则,并将车载图像横坐标值与航拍图像射线角度值对应起来,形成两幅图像的几何映射关系表;最后运用叁角定位法获得车载相机的位置。2.对车辆定位的基本方法以及所涉及的数据采集与处理过程进行介绍。利用特征点在车载图像横纵坐标中的比例以及所成角度对车载相机的拍摄视角进行纠正;利用OCamCalib全视角相机模型标定矫正算法和张正友的相机标定法对车载图像和航拍图像进行畸变校正;利用Kolor Autopano Giga软件对航拍图像进行拼接,可获得较少失真和重影的拼接结果;运用叁维激光扫描仪解决航拍图像中存在的非正射投影问题。3.通过特征提取和几何映射关系的建立,运用叁角定位法对事故时车辆原始路面位置进行追溯定位。此外,初步探讨了标定场景下特征点的选择、定位场景下特征点的组合以及车辆四轮位置定位的问题。结果表明,以图像中央区域特征和车前近距离特征为基础,当选择一组特征的视角约为20°时,车辆路面位置的定位效果最佳,其定位误差可控制在20 cm以内。4.使用本文方法对实际案例中的车辆行驶轨迹进行分析。首先对多帧车载图像进行车辆定位,然后选择首尾两帧图像的定位值,按距离均分的方法求取中间帧图像的车辆位置,最后计算两种定位结果的坐标均值作为最终的车辆位置。此方法可提高定位精度,减少多帧截图所带来的定位误差。最后结合传统定位方法,如模拟实验、碰撞关系、车速分析等对车道垂直方向和车道方向的定位误差进行了验证,结果证明了本文方法具有较高的定位精度。(本文来源于《南方医科大学》期刊2019-05-01）
王家威[9]（2019）在《基于图像处理的移动目标识别与轨迹预测的研究》一文中研究指出近年来,有关计算机视觉领域的目标识别与轨迹预测等方面的研究正不断深入发展和应用。就视频图像而言,通过获取时间序列下的信息,在一定的图像处理后充分挖掘其内部特征,不仅可以用来有效识别目标物体,而且也可以定位移动目标、预测目标未来可能的运动轨迹等。这相比于单一图像中的静态目标更能发现有意义、有价值的信息,而且应用范围更广。本文以视频图像处理为基础,主要就移动目标识别和轨迹预测等相关问题展开了研究,具体的研究内容如下:首先,利用深度学习中的卷积神经网络模型对处理后的视频图像数据集进行目标识别任务。为了避免卷积神经网络训练陷入局部最优状态,使得整体效率变低,以及为了解决原始遗传算法存在的收敛较慢、达到最优解的时间较长等问题,提出了一种基于CNN-IAGA的优化识别方法。该方法改进了遗传算法中的种群适应度,并结合了自适应遗传算法对卷积神经网络的网络参数进行优化。实验结果表明,该方法在选取的数据集中达到了92%的识别准确率,与其他识别方法相比,取得了更好的图像识别效果。其次,在对移动目标进行检测定位、特征提取等工作时,提出了一种目标检测与特征提取(TD-FE)方法。该方法由主体检测和细节检测两部分构成,检测后对最终前景图像进行目标区域标记,提取出特征信息。与其他目标检测方法相比,使用该方法检测目标能够抑制噪声污染、提取出较为清晰完整的目标,提高了前景检测率。此外,还设计和实现了基于TD-FE的图像处理系统,能够更方便地进行本文中的图像处理任务。然后,对前景图像中检测到的目标特征进行量化处理,即将提取出的移动目标的几何特征和运动特征作为它量化后的融合特征,并提出了一种基于图像特征融合的轨迹预测(TP-IFF)方法。该TP-IFF方法研究了Elman神经网络,并结合了Kalman滤波算法和粒子群优化算法,利用粒子群优化算法来优化Elman神经网络的参数和Kalman滤波算法中的随机噪声。将目标融合特征作为Elman神经网络的输入参数,通过大量的网络训练,最终获得移动目标更优的预测位置,从而有效、稳定跟踪目标。在选取的数据集上进行的两组实验结果表明,该方法的预测误差明显小于其他预测方法。最后,通过结合TP-IFF方法和智能交通系统这一应用场景,针对交通领域,创新性地提出了一种基于TP-IFF的车辆碰撞预警机制。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-01）
李文,李小艳[10]（2019）在《人群监控图像异常轨迹数据聚类识别仿真》一文中研究指出实现人群监控图像异常轨迹数据的聚类识别,对紧急突发事件发生时及时报警,方便安保人员及时采取应对措施,保证人们生命财产安全具有重要意义。针对当前方法存在识别准确率较低的问题,提出一种基于运动特征的异常轨迹数据聚类识别方法,将人群监控图像中任意行人的轨迹数据描述为一个流向量序列,提取被监测行人的运动特征,对人群监控图像中被监测行人所有轨迹的起点集合和终点集合进行计算,并采用Hausdorff距离对两个集合中长度不等的行人轨迹进行相似度计算,实现人群监控图像行人轨迹数据预处理。采用人虚拟的最小外接矩形的中心点替代人群监控图像中被监测行人的重心,通过最小外接矩形中心的变化描述行人的跳跃、下蹲、爬行、跑、徘徊五种异常轨迹。根据人群监控图像中被监测行人运动轨迹连接线的波峰波谷存在性,实现异常轨迹数据聚类识别。仿真测试结果证明,所提方法能够区分人群监控图像中行人的正常行为轨迹和异常行为轨迹,且识别准确率较高。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
轨迹图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在对单帧长曝光成像法形成的颗粒轨迹灰度值进行理论分析的基础上,提出了基于灰度值分布的颗粒速度测量方法,即对轨迹长轴一端的像素相对灰度值ΔG沿轴向x进行线性拟合,可获得拟合斜率-Pk/v,其中常数k由标定实验预先获得,从而可计算出颗粒速度。基于成像仿真分析和实验研究,对该方法的速度测量误差进行了分析,并与前期工作中采用的直接二值化方法结合Regionprops函数或Radon变换测速的误差进行对比,结果表明,在该实验条件下,基于图像灰度分布的方法可将测速误差减小5%～25%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
轨迹图像论文参考文献
[1].聂东林,王洪辉,王翔,孟令宇.基于图像处理的滑坡后缘裂缝运动轨迹分析[J].计算机工程与应用.2019
[2].周骛,邵星翔,陈本珽,蔡小舒.基于轨迹图像灰度分布的颗粒速度测量[J].能源研究与信息.2019
[3].范晓君.以图像处理为基础的船舶航行轨迹分析[J].电子技术与软件工程.2019
[4].吴凡,周骛,蔡小舒.粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究[J].实验流体力学.2019
[5].郭栋,李会艳,王琳.基于图像识别的地毯机运动轨迹规划研究[J].天津职业技术师范大学学报.2019
[6].熊辉,孙书会.基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割[J].沈阳工业大学学报.2019
[7].吴水琴.融合图像信息的轨迹预测跟踪技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所).2019
[8].叶长华.结合车载视频与航拍图像的车辆行驶轨迹研究[D].南方医科大学.2019
[9].王家威.基于图像处理的移动目标识别与轨迹预测的研究[D].中国矿业大学.2019
[10].李文,李小艳.人群监控图像异常轨迹数据聚类识别仿真[J].计算机仿真.2019