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低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法
被引量：
3
1
作者
杨磊
庞芳
胡豁生
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期81-88,共8页
针对含有动态背景的运动目标检测问题,本文提出了一种低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法.提出方法以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,利用三维全变分对运动目标约束,去除动态背景的干扰;同时利用低秩矩阵在正交子空间下系数的群稀...
针对含有动态背景的运动目标检测问题,本文提出了一种低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法.提出方法以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,利用三维全变分对运动目标约束,去除动态背景的干扰;同时利用低秩矩阵在正交子空间下系数的群稀疏性来加速低秩矩阵的秩最小化,弥补全变分计算量大的问题,平衡整体运行速度.实验结果表明,该方法不仅能准确检测复杂背景下的运动目标,而且还保持了较快的运行速度.
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关键词
鲁棒主成分分析
低秩–稀疏
全变分
目标检测
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职称材料
基于低秩-稀疏联合表示的视频序列运动目标检测（英文）
被引量：
3
2
作者
杨磊
庞芳
胡豁生
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期4693-4702,共10页
对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于...
对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于子空间学习理论,建立了低秩背景与稀疏前景的优化模型;利用ADMM-BCD迭代算法得到视频背景和前景。实验结果表明,该方法优于其他同类运动检测方法,对慢速运动目标检测效果良好。
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关键词
鲁棒主成分分析
子空间学习
背景-前景建模
运动检测
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职称材料
非完整移动机器人群体的优化蜂拥控制
被引量：
1
3
作者
陈世明
聂森
+3 位作者
谢竞
杨辉
HU Huo-sheng
方华京
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1839-1843,共5页
考虑到非完整移动机器人群体蜂拥运动过程中保持位置拓扑全局连通的性能,提出一类基于局部信息交互的优化蜂拥控制算法.利用趋向局部最小外接圆圆心位置的控制方式维持群体位置拓扑在运动过程中的全局连通性,保证群体位置的聚合;结合角...
考虑到非完整移动机器人群体蜂拥运动过程中保持位置拓扑全局连通的性能,提出一类基于局部信息交互的优化蜂拥控制算法.利用趋向局部最小外接圆圆心位置的控制方式维持群体位置拓扑在运动过程中的全局连通性,保证群体位置的聚合;结合角度控制和贝塞尔曲线规划个体的运动路径,在路径长度阈值的限定下,通过粒子群算法求取个体的优化目标方向角,保障群体运动方向的匹配;最后给出了可行的避碰方案.
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关键词
蜂拥控制
非完整约束
贝塞尔曲线
粒子群优化
原文传递
题名
低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法
被引量：
3
1
作者
杨磊
庞芳
胡豁生
机构
上海
大学
机电
工程
与
自动化
学院
埃塞克斯
大学
计算机科学
与
电气工程
学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期81-88,共8页
基金
国家科技部重点研发计划项目(2018YFC1312903)资助~~
文摘
针对含有动态背景的运动目标检测问题,本文提出了一种低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法.提出方法以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,利用三维全变分对运动目标约束,去除动态背景的干扰;同时利用低秩矩阵在正交子空间下系数的群稀疏性来加速低秩矩阵的秩最小化,弥补全变分计算量大的问题,平衡整体运行速度.实验结果表明,该方法不仅能准确检测复杂背景下的运动目标,而且还保持了较快的运行速度.
关键词
鲁棒主成分分析
低秩–稀疏
全变分
目标检测
Keywords
robust principal component analysis(RPCA)
low rank-sparse
total variation
object detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于低秩-稀疏联合表示的视频序列运动目标检测（英文）
被引量：
3
2
作者
杨磊
庞芳
胡豁生
机构
上海
大学
机电
工程
与
自动化
学院
埃塞克斯
大学
计算机科学
与
电气工程
学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期4693-4702,共10页
基金
National Natural Science Foundation of China(31100709)
Shanghai science and Technology Committee(18411952200)
文摘
对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于子空间学习理论,建立了低秩背景与稀疏前景的优化模型;利用ADMM-BCD迭代算法得到视频背景和前景。实验结果表明,该方法优于其他同类运动检测方法,对慢速运动目标检测效果良好。
关键词
鲁棒主成分分析
子空间学习
背景-前景建模
运动检测
Keywords
robust principal component analysis (RPCA)
subspace learning
background-foreground modeling
motion detection
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
非完整移动机器人群体的优化蜂拥控制
被引量：
1
3
作者
陈世明
聂森
谢竞
杨辉
HU Huo-sheng
方华京
机构
华东交通
大学
电气
与
电子
工程
学院
埃塞克斯
大学
计算机科学
与
电气工程
学院
华中科技
大学
控制
科学
与
工程
系
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1839-1843,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60804066,60864004,61034006)
文摘
考虑到非完整移动机器人群体蜂拥运动过程中保持位置拓扑全局连通的性能,提出一类基于局部信息交互的优化蜂拥控制算法.利用趋向局部最小外接圆圆心位置的控制方式维持群体位置拓扑在运动过程中的全局连通性,保证群体位置的聚合;结合角度控制和贝塞尔曲线规划个体的运动路径,在路径长度阈值的限定下,通过粒子群算法求取个体的优化目标方向角,保障群体运动方向的匹配;最后给出了可行的避碰方案.
关键词
蜂拥控制
非完整约束
贝塞尔曲线
粒子群优化
Keywords
flocking control
nonholonomic constraints
Bezier curve
particle swarm optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低秩–稀疏与全变分表示的运动目标检测方法
杨磊
庞芳
胡豁生
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
2
基于低秩-稀疏联合表示的视频序列运动目标检测（英文）
杨磊
庞芳
胡豁生
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
3
非完整移动机器人群体的优化蜂拥控制
陈世明
聂森
谢竞
杨辉
HU Huo-sheng
方华京
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012
1
原文传递
已选择
0
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