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穆春迪

作品数：4 被引量：7H指数：2
供职机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇运动矢量
  • 2篇矢量
  • 2篇目标检测
  • 1篇动目标
  • 1篇侦查
  • 1篇侦查分析
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇摄像
  • 1篇摄像机
  • 1篇识别方法
  • 1篇视觉
  • 1篇视频
  • 1篇手指静脉
  • 1篇手指静脉识别
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇图像质量
  • 1篇图像质量评价
  • 1篇平均梯度

机构

  • 4篇国防科学技术...
  • 1篇公安部第一研...

作者

  • 4篇穆春迪
  • 3篇谢剑斌
  • 3篇刘通
  • 2篇闫玮
  • 2篇李沛秦
  • 1篇黄忠主
  • 1篇尹萍

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇科技创新导报

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
面向高清视频的异常行为识别方法
人体行为识别是人工智能领域的研究热点，可用于安防监控、工业自动化、人机交互和视频内容分级等领域。高清摄像设备提高了视频分辨率，丰富了目标细节信息，导致视频分析的数据量迅猛增加，面向高清视频的异常行为识别成为亟待解决的难题...
穆春迪
关键词：高清视频运动矢量目标检测支持向量机
文献传递
面向视觉大数据的监控ROF检测技术
2014年
"大情报"平台是全面提高公安机关维护国家安全和社会稳定能力的重要推手。针对"大情报"平台数据量大,人为进行数据分析效率低、耗资大的问题,提出了一种面向视觉大数据的监控ROF检测技术。该方法首先分析对"大情报"平台数据分析的主要特点和面临的主要困难,然后详细阐述了基于"大情报"平台的海量视频焦点区域(Region of Focus,ROF)检测技术。应用实践表明:基于"大情报"平台的海量视频监控ROF检测技术能够根据不同场景通过智能识别分类,将区域按照重要性分级,把吸引监视注意和对分析有意义、有价值的动态或者静态区域提取出来,能够快速挖掘出破案情报,可以有效促进侦查分析工作的顺利开展。
尹萍谢剑斌穆春迪闫玮刘通李沛秦
关键词：监控视频ROF侦查分析
用于特征提取的静脉图像质量评价方法被引量：3
2013年
针对手指静脉图像评价速度与效果的要求,提出了一种基于区域列平均梯度特征与纹理粗糙度特征相结合的手指静脉图像质量快速评价方法。该方法首先定义区域列平均梯度特征,并依据此特征进行一次质量判决,满足要求则进入手指注册阶段;否则再利用纹理粗糙度特征进行二次质量判决,满足要求则进行手指注册,否则提示用户更换手指进行注册。仿真实验表明,本文方法评价效果好,速度快,能够满足手指静脉识别的要求。
黄忠主穆春迪谢剑斌刘通陈章永
关键词：手指静脉识别图像质量评价
面向动摄像机的高速运动目标检测被引量：4
2015年
目的为解决动摄像机中高速运动目标检测复杂度高的问题,提出一种基于压缩视频运动矢量的高速运动目标检测新方法。方法该方法首先分析监控视频的码流格式和解码特点;然后从视频流中直接提取运动矢量;接着进行运动矢量规范化,并根据3σ准则提取场景的全局运动参数;最后通过对运动矢量统计特征的分析,实现面向动摄像机的高速运动目标快速检测。结果仿真实验表明,该方法在经典和自建数据库上目标提取效率较现有算法均有较大提高。结论本文方法充分利用了压缩视频数据中蕴含的运动信息,极大降低运动目标检测的复杂度,可以有效提取动摄像机成像画面中的高速运动目标,在经典和自建数据库上的目标提取效率较现有算法均有较大提高。
穆春迪谢剑斌闫玮刘通李沛秦
关键词：高速运动目标运动矢量目标检测
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