f于颜色和边缘信息融合的背景建模方法

示室外静止行人走动图像序列的第１４５帧，图２（ｂ）表示基于

颜色特征的背景差结果，图２（ｃ）表示基于边缘特征的背景差

结果，图２（ｄ）表示颜色和边缘信息融合的结果。

６结束语

本文提出了一种基于区域的颜色和边缘信息融合的背景

建模方法。同时，提出了一种新的基于边缘特征的背景差方

法。该方法克服了像素级高斯模型的缺点，可以有效地去除

局部突然光照变化和背景静止目标的移动造成的虚假运动目

标，提高了运动目标检测的精确率。但是，从实验结果可以

看出，该方法还不能去除与真实运动目标粘连的阴影的影响，

这也是下一步要解决的问题。

参考文献

［１１ＤｉｃｋＡＲ．ＩｓｓｕｅｓｉｎＡｕｔｏｍａｔｅｄＶｉｓｕａｌＳｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆ

ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｆｅｎｃｅｏｌｌＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ

ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｓｙｄｎｅｙ：Ｉｓ．ｎ．】，２００３．

ｆ２】ＷｒｅｎＣ，ＡｚａｒｂａｙｅｊａｎｉＡ，ＤａｒｒｅｌｌＴ’ｅｔａ１．Ｐｆｉｎｄｅｒ：ＲｅａｌｔｉｍｅＴｒａｃｋｉｎｇ

ｏｆｔｈｅＨｕｍａｎＢｏｄｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＰＡＭＩ，１９９７，１９（７）：７８０．

１３］ＳｔａｕｆｆｅｒＣ．Ｃ，－ｒｉｍｓｏｎＷＥＬ．ＡｄａｐｔｉｖｅＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＭｉｘｔｕｒｅＭｏｄｅｌｓ

ｆｏｒＲｅａｌ—ｔｉｍｅＴｒａｃｋｉｎｇ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆＣＶＰＲ’９９．Ｃｏｌｌｉｎｓ，Ｃｏｌｏｒａｄｏ：

ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，１９９９．

【４】ＥｌｇａｍｍａｌＡ，ＨａｒｗｏｏｄＤ，ＤａｖｉｓＬＳ．Ｎｏｎ—ｐａｒａｍｅｔｒｉｃＭｏｄｅｌｆｏｒ

ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎＬｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒ

Ｖｉｓｉｏｎ．Ｄｕｂｌｉｎ，Ｉｒｅｌａｎｄ：Ｉｓ．ｎ．１，２０００．

【５】ＪａｂｒｉＳ，Ｄｕｒｉｃｚ，ＷｅｃｈｓｌｅｒＨ，ｅｔａ１．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＬｏｃａｔｉｏｎｏｆＰｅｏｐｌｅ

ＵｓｉｎｇＡｄａｐｔｉｖｅＦｕｓｉｏｎｏｆＣｏｌｏｒａｎｄＥｄｇｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｃ］／／

ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．

【Ｓ．１．】：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０００．

圈２真实背景和酋景运动目标［６１Ｊａｖｅｄ

Ｏ，ＳｈａｆｔｑｕｅＫ．ＡＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＡｐｐｒｏａｃｈｔＯＲｏｂｕＳｔ从图２可以看出，由于行人长期静止站立而被作为背景ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎＵｓｉｎｇＣｏｌｏｒａｎｄＧｒａｄｉｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｃ］／／的一部分，当行人开始走动时，基于颜色特征的背景模型不Ｐｒｏｃ．ｏｆＩＥＥＥＷｏｒｋｓｈｏｐｏｆＭｏｔｉｏｎａｎｄＶｉｄｅｏＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ｉｓ．１．】：能及时更新，而把真实背景误检测为前景运动目标（如ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００２?

图２（ｂ）），本文的方法同样检测出了真实的行人目标，而去除【７】ＳｕｎＪｉａｎ，ＺｈａｎｇＷｅｉｗｅｉ，ＴａｎｇＸｉａｏｏｕ?ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＣｕｔ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ?ｏｆ了由于背景不能及时更新带来的虚假目标。其中，图２（ａ）表Ｅｕｒｏｐ?Ｃｏｎｆ．ＯｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ?Ｄｕｂｌｉｎ，Ｉｒｅｌａｎｄ：Ｉｓ?ｎ?】，２００６?

（上接第４ｌ页）

３算法复杂性讨论

从计算过程来看，算法的计算次数主要集中在步骤２和步骤３。其中步骤２的操作次数为ｒｎ；步骤３的操作次数为１，１。因此，操作次数共为ｒａ＋ｎ。

４结束语

本算法是闭环ＤＮＡ算法中首次采用一种生化实验得到最优解的实例；从全体顶点的集合出发，通过删除实验直接构造出最大独立集。同时，本算法仅采用了闭环ＤＮＡ计算模型的最基本、最成熟的删除实验，具有步骤简明、思路简洁的特点，且易于推行及实现，保证了减少解的误差。当然，本算法的计算规模受到限制性内切酶的数量和闭环长度的限制。随着生物工程技术的发展，越来越多的限制性内切酶被发现，这个问题会有所改观。

参考文献

…１ＺｈｏｕＫａｎｇ，ＴｏｎｇＸｉａｏｊｕｎ，ＸｕＪｉｎ．ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＳｔｉｃｋｅｒＤＮＡＣｈｉｐ

ＭｏｄｅｌｏｎＭａｋｉｎｇＳｐａｎｎｉｎｇＴｒｅｅＰｒｏｂｌｅｍ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ．Ｄａｌｉａｎ，Ｃｈｉｎａ：【ｓ．ｎ．】，２００６：４２８７－４２９２．

【２】ＺｈｏｕＫａｎｇ，ＧａｏＺｕｎｈａｉ，ＸｕＪｉｎ．ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＤＮＡＣｏｍｐｕｔｉｎｇＯｉｌ０－１ＰｌａｎｎｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００５，５（４）：５８７—５９３．

【３】周康，同小军，许进．路序问题基于表面的ＤＮＡ算法【Ｊ】．华中科技大学学报：自然科学版，２００５，３３（８）：ｌＯｏ．１０３．

【４】周康，许进．最小顶点覆盖问题的闭环ＤＮＡ算法【Ｊ１．计算机工程与应用，２００６，４２（２０）：７－９．

【５】周康，王延峰，刘文斌，等．基于闭环ＤＮＡ的边着色问题ＤＮＡ算法【Ｊ】．华中科技大学学报：自然科学版，２００６，３４（９）：

２５。２８．

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。例题：一个笼子里装有鸡和兔若干只，已知它们共有 8 个头和 22 只脚，问该笼子中有多少只鸡和多少只兔？解：设笼中有鸡 x 只，有兔 y 只，由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后，得解 x=5,y=3，即该笼子中有鸡 5 只，有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤： 1）根据问题的背景和建模的目的做出假设（本题隐含假设鸡兔是正常的，畸形的鸡兔除外） 2）用字母表示要求的未知量 3）根据已知的常识列出数学式子或图形（本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚，兔有 4 只脚） 4）求出数学式子的解答 5）验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分： 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

浅谈几种变形分析与建模方法

浅谈几种变形分析与建模方法 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 成绩： 2014年6月26 日

变形是自然界普遍存在的现象，它是指变形体在各种荷载作用下，其形状，大小，及位置在时间域和空间域中的变化。变形体的变形在一定范围里被认为是允许的，如果超出允许值，则可能引发灾害，自然界的变形危害现象时很普遍的，如地震，滑坡，崩塌，地表沉降，火山爆发，溃坝，桥梁与建筑物的倒塌等。 通过这学期的学习我们知道所谓变形监测，就是利用测量和专用仪器及方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。其任务是确定在各种荷载和外动力作用下，变形体的形状，大小及位置变化的空间状态和时间特征。变形监测工作是人们通过变形现象获得科学认识，检验理论和假设的必要手段。 变形体的范畴可以大到整个地球，小到一个工程建筑物的块体，它包括自然和人工的构造物。根据变形体的研究范围，可以将变形监测研究对象分为三类： （1）全球性变形研究，如监测全球板块运动，地极移动，地球自转速率变化，低潮等； （2）区域性变形研究，如地壳变形监测，城市地面沉降等； （3）工程和局部性变形研究，如监测工程建筑物的三维变形，滑坡体的滑动，地下开采引起的地表移动和下沉等。 在紧密工程测量中，具有代表性的变形体有大坝，桥梁，矿区，高层建筑物，防护堤，边坡，隧道，地铁，地表沉降等。 随着现代科学技术的发展和计算机应用水平的提高，各种理论和方法为变形分析和变形预报提供了广泛的研究途径。由于变形体变形机理的复杂性和多样性，对变形分析与建模理论和方法的研究，需要结合地质、力学、水文等相关学科的信息和方法，引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论，采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征，为工程设计和灾害防治提供科学的依据。 在日常施工和运营过程中，因不同的地质条件和土壤性质，地下水位和大气温度的变化。建筑物荷载和外力作用等影响，建筑会产生一定的变形，因此需要对重要的建筑物和发现已变形的建筑物进行变形监测及预测，掌握其变形的发展规律以及趋势，以确保该建筑物的施工安全和使用安全-在测量中有很多种分析建筑物变形的方法，通常采用统计分析法，确定函数法及混合模型法。统计分析法主要是采用数学处理方法，如回归分析法，频谱分析法，滤波模型法,Asaoka法，时间序列分析模型，灰色系统分析模型和人工神经网络模型等本文结合工程实例，在传统灰色预测模型GM的基础上，加以卡尔曼滤波法的辅助，对建筑物变形进行定量分析和预测，为建筑物变形观测研究提供更加可靠的观测数据-本文介绍的是本学期学过的几种变形分析与建模的理论与方法。 回归分析法作为一种统计分析方法，需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列。这种函数关系可以解释变形产生的主要原因，也可以进行预报，同时也给出估计精度。 多元线性回归是研究一个变量与多个因子之间非确定关系的最基本方法。其数学模型是: (1)

边缘技术

什么是边缘融合？ 边缘融合基本概念：多通道投影机投出的多组图象经过边缘融合技术处理实现的一整幅图象，并且显示出的图象没有缝隙更加明亮，清晰，超大，且画面的效果就像是一台投影机投射的画面。这种显示的过程就叫做边缘融合 而原有的投影显示，当使用二台或多台投影机组合，投射一幅画面，就会有一部分影象灯光重叠（如下图1），而使用边缘融合机处理后就能是把二台投影机重叠部分通过几何线性处理，使整幅画面的亮度达到一致。实现多画面重组为一整幅画面（如下图2），尽而满足社会各界对超大屏幕显示的无缝处理需求。 融合前（图1）

融合后（图2） 随着大屏幕显示、无缝拼接，在中国已经被越来越多的展览馆、博物馆、政府机构、公司、企事业单位所接受，从大屏幕公司的产品展示到企业的发展历史与荣誉，从大屏幕信息会议系统、交通信息管理系统到大型购物场所、展览馆、车站等等的大屏幕消息发布系统，从商业运营管理到工业的生产控制。几乎我们生活中处处都可以看到大屏幕、多屏幕多媒体的展示平台。但是相对于不同应用场所，LED拼接墙以及投影箱体拼接墙始终是由一个一个的背投箱体拼接而成，使得画面的完整性受到一定的影响。边缘融合技术是近年来兴起的一个新的无缝拼接技术，它更好的改善了拼接图像的视觉效果。 边缘融合原理图 建立在多画面处理器的基础之上，将原本有分解的光源，投影到一个屏幕上，实现一个完整的无缝隙拼接的虚拟图片。

为什么选用边缘融合技术 通常大屏幕均是由多台投影机投射的投影画面拼接而成，由于在多通道投影显示系统中，每台投影机都是相互独立的，两个投影机所投出的画面之间会有缝隙。虽然经过调整这个缝隙会变得很小，但对专业用户来说，这样的缝隙也是不能接受的。而且很多通道大屏幕并不是平面的，而是柱状环幕或者是球幕，这样就会在曲面上产生投影变形。所以对于这些大屏幕，不但需要经过专业边缘融合处理，而且还要经过特殊的曲面几何纠正处理。为了解决这个问题，就需要用专业的边缘融合机来对多路输出进行处理，最终生成一个完整一体化、无失真的多通道无缝拼接图像。所以数字化大屏幕无缝拼接投影显示技术将逐步成为实现这一需求的有效途径。 由清华紫光自主知识产权开发的GPU边缘融合机，正为解决这一需求而诞生。该技术可以通过调整色彩平衡和伽玛值，使得两台或多台投影机投射出的图像无缝地融合拼接在一起，从而使复杂投影环境中的多个彼此相邻的投影图像平滑无缝地连接，实现一体化整体显示图像。 边缘无缝融合的优势 1、彻底消除图像边缘的物理拼缝，实现图象的完整一体化、无失真、多通道无缝拼接 2、增加整屏图像的亮度及其分辨率 4、正、背投可选，缩短投影机投射距离 5、支持超大尺寸的平面投幕、柱面（环形）投影幕和球面投影幕及各种异型投影幕显示环境。 6、增强图像层次感 7、用户可随意移动窗口和调整尺寸以满足具体需求。 边缘融合系统与传统拼接的差异 传统拼接 边缘融合 1、传统的拼接方式中无论是箱体的拼接还是多张屏幕的拼接，都无法消除画面本身存在的物理拼缝。 1、在边缘融合技术中，由于采用整幅屏幕，所以消除了传统拼接存在的屏幕间的物理缝隙，从而使得屏幕显示的图像整幅保持完整。 2、边缘融合处理技术后，更消除了光学缝隙，从而使显示的图像完全一致，保证了显示图像

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非 预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 3.能表述数学建模的分类； 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数． 可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 §16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示． 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．

视频背景建模调研报告

视频背景建模调研 报告

视频背景建模调研报告 一、背景与重要意义 运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，是各种后续高级处理，如目标分类、行为理解等的基础，在安全监控、智能交通等领域都有着广泛的应用。而在计算机视觉以及智能视频监控等领域，背景建模是一项关键技术，是实现运动目标检测及跟踪的基础。因此，对于视频背景建模的研究有着重要的意义。 背景建模是序列图像分析的基础性工作，是当今国内外学者研究的热点问题。建模的结果将对视频图像的运动检测、运动目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。可是由于实际应用环境的不同和背景的多样性，难以建立良好的背景样本。因此，在实际应用中需要经过不同的算法来优化设计方案，才能得到较好的成果。 二、国内外研究现状( ~ )： 期刊论文 1.杨敏 杨敏( 1969 － ) ，男，安徽泾县人。南京邮电大学自动化学院副教授。主要研究方向为计算机视觉和图像理解。

[1]杨敏, 安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模[J]. 南京邮电大学学报: 自然科学版, , 33(2): 86-89. [2] 杨敏,安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模 [J]. 南京邮电大学学报(自然科学版). (02) 2.李峰：中国科学技术大学自动化系 [1] 李峰. 智能视频监控系统中的行人运动分析研究 [D]. 中国科学技术大学. 3.龚大墉：重庆理工大学，信号与信息处理，，硕士 [1] 龚大墉. 数字视觉视频运动目标检测及其交通信息获取应用研究 [D]. 重庆理工大学. 4.刘亚利：北方工业大学，控制理论与控制工程，，硕士 [1] 刘亚利. 背景建模技术的研究与实现 [D]. 北方工业大学. 5.孙吉花：国防科学技术大学，控制科学与工程，，硕士 [1]孙吉花,刘肖琳.一种新的基于统计的背景减除方法 [J]. 计算机工程与应用. (22) 6.孙猛：北京交通大学电子信息工程学院 [1] 孙猛,袁小龙,王丽红. 基于FPGA的混合高斯背景建模实现 [J]. 电子技术应用. (09) 7.代科学：国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系 [1] 代科学, 李国辉, 涂丹, 等. 监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望[J]. 中国图象图形学报, , 11(7): 919-927. 8.林洪文：国防科技大学管理科学与工程系多媒体实验室

边缘融合算法

边缘融合算法 March 12th, 2011 No comments mpds目前开始支持基于局域网的ip流桌面采集，即使不用采集卡，也能方便的采集外部电脑桌面信号，而且速度可以达到令人满意的实时相应。 欢迎做会议室工程的朋友联系。 Author: admin Categories: 大屏幕显示系统, 媒体播放Tags: November 15th, 2010 No comments 开始支持VR应用。 d3d samples:

Unity3d截图：

Author: admin Categories: Uncategorized Tags:

July 7th, 2010 No comments 建了个qq群: 95175988(已满), 93414809 主题是工程中的多通道投影拼接及VR，讨论MPDS融合软件使用，欢迎做投影工程的朋友加入。Author: admin Categories: 大屏幕拼接, 立体动画Tags: 融合软件qq群 June 18th, 2010 No comments MPDS Torsion trial version is ready for downloading. 现在开放给有需要试用的客户下载，目前只面向公司客户（个人勿扰），请填写下面信息： ======================================================== ======= 公司名称： 公司网站： 公司简介（涉及投影工程部分）： 融合类型（桌面融合，视频融合，混合）： 通道数目： 联系方式： 联系人： 固定电话： 手机： ======================================================== ======= 发送到: 或者直接和我联系，QQ: 20583574 收到信息后，我会给您发送MPDS试用版.

目标检测中背景建模方法

目标检测中背景建模方法 2012-11-19 10:29 5451人阅读评论(0) 收藏举报 分类：运动检测（7） 背景建模或前景检测的算法主要有： 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body（人体的实时跟踪） 2. 混合高斯模型（Mixture of Gaussian Model） An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection （一种改进的自适应背景混合模型与阴影实时跟踪检测） 3. 滑动高斯平均（Running Gaussian average）---Single Gaussian Real-time tracking of the human body 对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉，这里不再累述（混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的，很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体，但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大，速度偏慢，对光照敏感）； 4. 码本(CodeBook) Real-time foreground–background segmentation using codebook model Real-time foreground-background segmentation using a modified（改进的）codebook model 对与Codebook算法，曾经做过实验，效果还可以，后来也有多种变体，没有进一步的进行研究，但算法对光照也敏感； 5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction) A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance（背景减法的自组织方法+视觉监视） 对于自组织背景建模算法即SOBS算法，该算法对光照有一定的鲁棒性，但MAP的模型比输入图片大，计算量比较大，但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题，可以进行尝试； 6. 样本一致性背景建模算法(SACON) sample consensus A consensus-based method for tracking A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario（背景场景）and foreground appearance SACON-Background subtraction based on a robust consensus method SACON算法是基于统计的知识，代码实现过，并做过实验，效果还可以，但没有进一步的分析； 7. VIBE算法 ViBeA Universal Background Subtraction（一个通用的背景差方法） VIBE算法是B哥的一个大作，网上有现成的算法可用，但已申请了专利，用于做研究还是可以的，该算法速度非常快，计算量比较小，而且对噪声有一定的鲁棒性，检测效果不错；VIBE算法的详细版解释https://www.sodocs.net/doc/3b17976872.html,/stellar0/article/details/8777283

边缘融合处理器使用说明书

Multiview Plus+? MVCR 边缘融合处理器系统 用户手册 边缘融合处理器在使用本系统前，请详细阅读本说明书.并请保管好该手册

!安全操作指南 为确保设备可靠使用及人员的安全，在安装、使用和维护时，请遵守以下事项： 系统接地 系统必须有完善的接地。否则，不仅造成信号干扰、不稳定或机械损坏，而且还可能因漏电引起人身事故。 RGB、 VGA、 AV 切换矩阵的最终接地点应连接至真地，其接地电阻应小于1Ω。 禁止改变原设计 禁止对本产品的机械和电器设计更改或增添任何部件。否则，生产厂家对由此所带来的危害性结果不负责任。 请勿使用两芯插头，确保设备的输入电源为220V 50Hz 的交流电。 机器内有交流220V 高压部件，请勿擅自打开机壳，以免发生触电危险。 不要将系统设备置于过冷或过热的地方。 设备电源在工作时会发热，因此要保持工作环境的良好通风，以免温度过高而损坏机器。 阴雨潮湿天气或长时间不使用时，应关闭设备电源总闸。 在下列操作之前一定要将设备的交流电源线从交流供电电源插座拔下： A．取下或重装设备的任何部件。 B．断开或重接设备的任何电器插头或其它连接。 非专业人士未经许可，请不要试图拆开设备机箱，不要私自维修，以免发生意外事故或加重设备的损坏程度。 不要将任何化学品或液体洒在设备上或其附近。

目录 第一章：边缘融合处理器简述 (4) 一．边缘融合的概念 (4) 二． MVCR系列边缘融合处理器的简述 (5) 三．产品的外观 (7) 四．典型应用 (7) 第二章： MVCR系列边缘融合处理器的特性 (9) 第三章： MVCR系列边缘融合处理器的技术参数 (11) 第四章：产品的维护及故障处理 (12) 第五章：常见故障分析及解决 (22)

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。 关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1，…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。 三、模型求解： 模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力： 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。 五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：

3D立体融合技术方案

3D立体融合技术方案 大屏幕显示系统设计方案北京金视锐科技发展有限公司 技术方案 北京金视锐科技发展有限公司 一、概 述 (3) 1.1 系统概 述 ............................................................. 3 1.2 设计依据 (4) 1.3 设计原 则 ............................................................. 4 二、 系统体系结构 (4) 2.2 系统主要设 备 ......................................................... 6 2.3 系统 主要指标 (6) 三、系统功 能 ............................................................. 7 四、 设备选型及技术指标 (8) 4.1 投影机 .............................................................. 8 4.2 北京金视锐纯硬件构架融合控制 器 (8) - 1 - 大屏幕显示系统设计方案北京金视锐科技发展有限公司

4.21 概 述 (8) 4.22 边缘融合控制器技术指标: .......................................... 9 4.23系统控制软件描 述 .................................................... 10 五( 显示模 式 ........................................................... 25 附件: 北京金视锐边缘融合控制器简介 (27) 一(北京金视锐边缘融合控制器与普通工控机融合系统的性能比较 .............. 27 二(概 述 (15) 三(产品主要特点 ........................................................ 15 四(系统特 性 ............................................................ 16 五(特点说明 (17) 5.1 融合边带处理 ....................................................... 17 5.2 自动色彩均 衡 ....................................................... 17 5.3 单像素几何校正 .................................................... 18 5.4 多 窗口融合显示 (18) 六、技术优势 ............................................................ 19 6.1 独创的FPGA硬件图形并行处理技 术 ..................................... 19 6.2 最新的基于LVDS高速数字 信号交换体系 ................................ 19 6.3 最新的NIOSII硬件控

融合光流速度与背景建模的目标检测方法_张水发

第16卷　第2期2011年2月 中国图象图形学报J o u r n a l o f I m a g e a n d G r a p h i c s V o l .16,N o .2 F e b .,2011 中图法分类号:T P 391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(2011)02-0236-08 论文索引信息:张水发,张文生,丁欢,杨柳.融合光流速度与背景建模的目标检测方法[J ].中国图象图形学报,2011,16(2):236-243 收稿日期:2009-09-08;修回日期:2009-12-11 基金项目:国家基础研究发展计划项目(973)(2004C B 318103);国家高技术研究发展计划项目(863)(2007A A 012138578);国家自然科学基金项目(60033020);中国科学院海外杰出人才研究计划项目(06S 3011S 01);软件工程国家重点实验室开放基金支持项目(S K L S E 2008-07-19)。 第一作者简介:张水发(1985—　),男。现为中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室模式识别与智能系统专业硕士研究生,主要研究方向为图像处理、行为识别。E -m a i l :z h a n g s f 85@g m a i l .c o m 。 融合光流速度与背景建模的目标检测方法 张水发,张文生,丁欢,杨柳 (中国科学院自动化研究所,北京　100190) 摘　要:为了克服传统基于像素的背景建模方法不能很好地描述背景运动的问题,提出了一种融合光流速度与背景建模的目标检测方法。结合像素的灰度信息、空间信息和时间信息计算出每个像素的光流速度,利用光流速度在时间域上的统计信息为背景建立光流速度场模型。利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的检测。实验结果表明,融合光流速度的背景建模方法能有效地描述背景的运动,显著降低运动背景产生的噪音,鲁棒地实现运动目标检测。 关键词:背景建模;光流法;目标检测;混合高斯 B a c k g r o u n d m o d e l i n g a n do b j e c t d e t e c t i n g b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d Z h a n g S h u i f a ,Z h a n g W e n s h e n g ,D i n g H u a n ,Y a n g L i u (I n s t i t u t e o f A u t o m a t i o n ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100190C h i n a ) A b s t r a c t :T h e t r a d i t i o n a l p i x e l -b a s e d b a c k g r o u n d m o d e l c a n n o t r e p r e s e n t t h e b a c k g r o u n dm o t i o n e f f i c i e n t l y .I n t h i s p a p e r ,an o v e l s t r a t e g y i s p r o p o s e d t o m o d e l b a c k g r o u n da n d t r a c km o v i n g o b j e c t s b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d .S t a t i s t i c s o n i n t e n s i t y ,s p a t i a l a n dt e m p o r a l i n f o r m a t i o no f p i x e l sa r ee x t r a c t e dt og e n e r a t et h eo p t i c a l f l o wf i e l d ,w h i c hi su s e dt o f o r m u l a t ean o v e lb a c k g r o u n dm o d e l f o rt r a c k i n gm o v i n go b j e c t se f f i c i e n t l ya n d e x a c t l y .T h i so p t i c a l -f l o w -f i e l d -b a s e d s t r a t e g y c a n r e d u c e n o i s e g e n e r a t e db y b a c k g r o u n dm o t i o n s i g n i f i c a n t l y a n d t r a c k m o v i n g o b j e c t s r o b u s t l y ,a s i l l u s t r a t e d i n o u r e x p e r i m e n t s .K e y w o r d s :b a c k g r o u n d m o d e l i n g ;o p t i c a l f l o w ;o b j e c t d e t e c t i n g ;m i x t u r e o f G a u s s 0　引　言 运动目标检测是从图像序列中提取运动目标,有效分割运动目标对目标的分类、跟踪及行为理解等后期处理具有非常重要的意义。由于实际场景中,背景受光照、天气或其他因素影响,并不能保证完全静止,导致背景物体以及前景物体的运动同时 存在于待检测图片中,使运动目标检测成为一项相 当困难的工作,成为目前计算机视觉和图像理解研究的难点和热点问题之一。 背景减除法[1-6] 是目前最常用的运动目标检测 方法,通过对背景的学习得到背景模型,通过当前帧与背景模型比较,将不符合背景模型分布的部分判定为运动目标。理想情况下,背景完全静止,可表示为一帧背景图像;但大多数情况下,由于边缘像素抖

CK4M系列边缘融合控制器方案

CK4M系列边缘融合控制器方案 CK4M系列边缘融合控制器是专业的高端图形处理设备,专为大屏幕投影无缝拼接系统而设计，内置多画面图形拼接处理器和融合带生成装置，集视频多窗口处理技术和边缘融合技术为一体，具备视频多窗显示、边缘融合、色差校正、多路信号源选择、输入信号自动调整和预存场景自由调用等功能。 针对不同工程的硬件配置,CK4M提供不同功能的产品来满足不同的应用环境。任何既定的硬件配置，搭配相应的子系列产品，都可以组成效果最佳、最经济融合方案。 CK4MS融合带生成器，适合与中高端具备边缘融合功能的投影机配合，比如松下PT-DW10000C，PT-D7700C-K，PT-FD570/PT-FD570，巴可ID R600 ，EIKI LC-X6，3D视景SX25+等。这类投影机本身带光学边缘融合功能，采用CK4MS系列产品，不仅降低了系统成本，而且CK4MS和投影机配合，能 够实现极佳的融合效果。 CK4MB基本型融合控制器，适合与所有的投影机配合，完成屏幕的融合显示，该系列产品能有些解决色彩，色度均衡等问题，对于普通的商务投影机也能完成非常好的融合效果。具备极佳的系统工程性价 比。 CK4MH弧形矫正融合器，具备CK4MB的所有功能，而且具有弧形，任意四边形，异形的矫正输出功能。非常适合于某些特殊的融合项目，比如阶梯形融合，异形融合等等。 CK4ML立体融合控制器，具备CK4MH的所有功能，增加对被动式立体信号的支持，在正常显示立体内容的同时，可以实时显示平面内容，非常适合于仿真系统，立体影院的应用。 一、融合过程信号处理示意图 根据现场情况计算好融合带的宽度和比例

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考： 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理） 一、在数学建模中常用的方法： 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划） 11.机理分析 12.排队方法

常见的目标检测中的背景建模方法漫谈

常见的目标检测中的背景建模方法漫谈 最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有： 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body 2. 混合高斯模型（Mixture of Gaussian Model） An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection 3. 滑动高斯平均（Running Gaussian average）---Single Gaussian Real-time tracking of the human body 4. 码本 (CodeBook) Real-time foreground–background segmentation using codebook model Real-time foreground-background segmentation using a modified codebook model 5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction) A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance 6. 样本一致性背景建模算法 (SACON) A consensus-based method for tracking A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario and foreground appearance SACON-Background subtraction based on a robust consensus method 7. VIBE算法 vibe ViBe-A Universal Background Subtraction 8. 基于颜色信息的背景建模方法（Color) A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection 9. 统计平均法