1 日照市气象局, 山东 日照 276826
2 山东省气象台, 山东 济南 250031
3 交通运输部路网中心, 北京 100736
高速公路水平能见度视频图像监测技术正取得快速发展，已成为团雾天气监测、预警的重要手段之一。为有效预防公路团雾交通事故发生，参照高速公路团雾定义和预警等级的规定，基于公路团雾多发路段视频和能见度资料，统计分析了路面固定距离的发光目标物在团雾和非团雾不同能见度环境下的图像光亮度参数，探究了团雾路段不同距离处发光体亮度数值与水平能见度数值相关变化关系。进而基于团雾路段视频特征图像区域的亮度参数变化与水平能见度的相关性分析，给出利用数值分析结果测算水平能见度的可行方法，为建立高速公路团雾预警模型提供思路和实现途径。研究结果表明：(1) 通过视频图像的不同区域亮度变化进行能见度监测具有科学性、创新性、可行性，可实现24 h不间断监测预警。(2) 引入发光目标物光亮度和环境光亮度的对比分析，可以解决一天中不同时间段图像光亮度变化较大的问题。(3) 通过对固定距离发光目标物的监测来实现公路团雾的监测，可解决团雾水平尺度难以直接仪器监测的难题。(4) 发光目标物视频团雾监测方法的监测结果可与互联网、地理信息系统、导航信息系统结合，从而实现快速、准确发布预警，减少交通事故的目的。
发光目标物 团雾路段 视频图像 数值分析 luminous objects local dense fog section video images numerical analysis 大气与环境光学学报
2023, 18(2): 119
1 西安电子科技大学微电子学院，陕西 西安710075
2 中航华东光电有限公司，安徽 芜湖241001
针对当前微光视频图像采集与处理系统中数据处理量与系统实时性之间的矛盾，设计了一种基于现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）的实时信号采集与预处理系统。该系统以高性能Xilinx A7系列芯片为主控芯片，使用两片第二代双倍数据率同步动态随机存取存储器（Double-Data-Rate Two Synchronous Dynamic Random Access Memory，DDR2 SDRAM)作为核心存储器件，并定制超感光互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）传感镜头作为视频图像采集器件。完成系统的硬件设计之后，通过Xilinx Vivado平台以及Matlab进行软件系统的工程设计与仿真分析，实现了微光环境下视频图像的采集、存储、处理与显示的全过程。实验结果表明，该系统采集的微光视频图像实时性好、动态画面流畅。
微光视频图像 现场可编程门阵列 实时采集 预处理 low-light-level video image FPGA real-time acquisition preprocessing
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所基础科学研究中心, 安徽 合肥 230031
2 公安部交通管理科学研究所, 江苏 无锡 214151
为了更加方便快捷地获取能见度并且实现对能见度的长期观测, 基于暗通道先验的理论基础对于视频图像的能见度提取方法进行了分析和研究。通过对观测获得的全天不同时刻的目标图像进行亮度分析从而得到对应的大气透过率和能见度, 并进一步将能见度提取结果与相同条件下实测激光雷达能见度数据进行了对比。研究结果表明, 提取的能见度结果与实测数据吻合度较高, 相关系数达到 0.96616。
能见度 视频图像 暗通道 相关系数 visibility video image dark channel correlation coefficient
1 上海海洋大学工程学院, 上海 201306
2 中国科学院深海科学与工程研究所, 海南 三亚 572000
3 中国科学院大学, 北京 100049
针对水下机器人搭载平台进行深海遗迹探寻所面临的数据样本缺乏、采集图像模糊、嵌入式系统计算能力有限的问题,分别在数据增强、视频增强和目标检测算法压缩等方面提出了有效的解决方案。首先,利用数据增强提高小样本数据的泛化能力,通过迁移学习进行知识迁移,加速模型收敛;然后,基于结构相似性对采集视频进行关键帧图像选择,采用限制对比度直方图拉伸对选择后的关键帧进行实时图像增强;最后,基于多粒度剪枝策略对YOLOV4进行通道和卷积层的双向压缩。实验结果表明,压缩后的YOLOV4模型运算复杂度(BFLOPS)降为10.588,在Jetson TX2嵌入式图像处理器上,对大小为640 pixel×480 pixel的输入图像的平均检测速度可以达到18.2 frame/s。
图像处理 视频图像增强 模型压缩 嵌入式图像处理器 目标检测 水下机器人 激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1410019
天津大学电气自动化与信息工程学院天津大学机器人与自主系统研究所, 天津市过程检测与控制重点实验室, 天津 300072
针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.43%。
图像处理 火焰检测 视频图像 混合高斯模型 多特征融合 支持向量机 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0410006
1 中国科学技术大学信息科学技术学院，安徽 合肥 230027
2 中国科学院电磁空间信息重点实验室，安徽 合肥 230027
视频图像中的小像素目标难以检测。针对城市道路视频中的小像素目标，本文提出了一种改进YOLOv3 的卷积神经网络Road_Net 检测方法。首先，基于改进的YOLOv3，设计了一种新的卷积神经网络Road_Net；其次，针对小像素目标检测更依赖于浅层特征，采用了4 个尺度检测方法。最后，结合改进的M-Softer-NMS 算法来进一步提高图像中目标的检测精度。为了验证所提出算法的有效性，本文收集并标注了用于城市道路小像素目标物体检测的数据集Road-garbage Dataset，实验结果表明，本文算法能有效地检测出诸如纸屑、石块等在视频中相对于路面的较小像素目标。
视频图像 小像素目标 卷积神经网络 video image smaller pixel object convolutional neural network
西安工业大学 电子信息工程学院，陕西 西安 710021
汽车夜间会车滥用远光灯会造成晕光现象，对逆向车辆司机的视野造成干扰，导致无法看清路况极易诱发交通事故。本文从视觉观察角度出发，利用可见光和红外图像成像特点的互补性，提出HSV 色彩空间变换结合小波变换的方法对图像进行融合，解决夜间行车晕光问题，提高行车安全性。通过对融合结果的主客观分析，本文算法有效消除了晕光，同时图像均值接近120，信息熵为7.1768，基本达到最佳视觉观察效果。
晕光现象 视频图像融合 HSV 空间变换 小波变换 halation phenomenon video image fusion HSV space transformation wavelet transformation
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025
帧间差分法是运动目标检测最为常用的方法之一, 具有算法简单、数据处理量小、易于实现等优点, 因而得到广泛应用。而帧间差分法通常是根据单一的光照条件设定的固定阈值以判断是否有运动物体, 因此限制了其在不同光照条件下的应用。针对上述情况, 以色度、饱和度、亮度(HSL)颜色空间中的亮度值为依据, 建立光强-亮度-阈值表, 从而以动态的阈值调整拓展了帧间差分法在不同光照条件下的应用。通过仿真和FPGA实现了该目标检测系统, 并搭建了验证测试系统。实验结果表明, 当光照强度为90 W/m2时, 在3.0 m/s和0.5 m/s速度下, 自适应阈值的检测正确率分别达到93%和95%, 与固定阈值设定较大时的检测结果相近; 在0.59 W/m2的低光照条件下针对上述运动速度, 检测率分别达到84%和92%, 与小固定阈值检测结果相近。
视频图像处理 运动目标检测 自适应阈值 帧间差分法 video image processing moving target detection adaptive threshold frame difference
1 中国电子科技集团公司第五十五研究所，南京 210016
2 国家平板显示工程技术研究中心，南京 210016
提出了一种基于FPGA的非VESA标准视频信号转换显示系统的实现方法。经过视频信号检测、时序编解码、图像缩放和显示控制的处理，实现了非VESA标准视频信号在液晶屏上的显示。经验证，320×256分辨率时序的非标准视频信号，经过乒乓读写操作、双一维线性插值缩放算法的设计，可转换为符合VESA标准的视频信号，在640×480物理分辨率的液晶屏上指定的600×480像素区域进行显示。该方法采用单片FPGA芯片的设计实现，无需外部储存器，设计方法稳定可靠，为其他非标准视频信号的转换显示和图像缩放算法的实现提供了设计依据。
非视频电子标准协会标准视频转换 视频图像缩放算法 现场可编程门阵列 non-VESA standard video signal conversion image zooming algorithm FPGA
中国电子科技集团公司第五十五研究所, 南京 210016
介绍了两种基于FPGA的倒车视频辅助线叠加系统的实现方法: 基于图像储存映像设计和基于逻辑控制叠加图形设计。两种方法均采用单片FPGA芯片设计实现, 无需外部存储器。基于图像储存映像设计能够保证辅助线叠加的准确性以及良好的显示效果；而基于逻辑控制叠加图形设计则是运用经典数学公式, 设计了直线叠加模块和圆弧叠加模块。该方法占用FPGA内部资源较少, 运行速度较快, 功能丰富, 为其他简单图形叠加提供了设计依据。两种方法的实际工作效果均能满足使用要求。
视频图像叠加 图形显示 现场可编程门阵列 video superposition graphic display FPGA
