甲基汞检测研究进展
汞分析方法的研究进展
汞分析方法的研究进展 化学（化学工程方向）2007级2班袁宇 2007060263 摘要：汞在现代人们的生活中已经是不容忽视的污染物，是影响人们健康的一种可积累性重金属。其毒性作用涉及神经、肾脏、消化等系统。本文评述了汞对人体的危害，环境中汞的污染以及汞的测定方法的研究进展。 关键词：汞；危害；测定方法；研究进展 引言 汞是在常温下唯一的液体金属，银白色，易流动。比重13.59，熔点-38.9℃，沸点356.6℃。蒸气比重6.9［1］。它有三种基本的形态以液态或气态形式存在的金属汞、无机汞化合物(包括氯化亚汞、氯化高汞、乙酸汞和硫化汞) 以及有机汞化合物(如苯基汞、烷基汞等) 。地壳中约含80ug·kg.L-1汞［2］。空气中汞主要来源于岩石的风化、火山爆发及水中汞的蒸发等;水中的汞来自大气及工农业生产的污染 ,如氯碱工业用汞作阴极电解食盐,除汞蒸气的挥发外,大量的汞和氯化汞从废水中排出;食物中的汞,通常以甲基汞的形式存在,甲基汞能积聚在水生生物中,参加食物链,使汞在鱼体内富集浓缩,达到极高浓度。汞及其化合物都是剧毒物质。无机汞化合物通过食物链进入人体，在肝，肾，脑等器官组织中富集，Hg2+可与蛋白质的巯基集合，抑制酶的活性，使细胞代谢受到阻碍;有机汞的毒性大于无机汞，其中甲基汞的毒性最大。汞对人体的毒性很大程度上取决于其存在形式［3］。由此可以看出汞对人类的危害很大，所以汞的检测在环保部门有着很重要的意义。多年来，分析者对汞的测定方法进行了大量的研究工作，且建立了很多种方法，本文从汞的原子吸光光谱法（AAS），原子荧光光谱法（AFS），色谱法，电化学分析法，分光光度法等方法作出了综述。 1 原子吸收光谱法 原子吸收光谱法是微量汞分析中应用最广的方法。虽然原子吸收光谱法不能直接用于元素的形态分析，只能检测元素的总量，但是利用它们简便，快速，灵敏度高的特点，常将其与其他富集分离技术相集合测量元素的不同形态。其中，冷原子吸收法（CVASS），极大地提高了测定的灵敏度，适合进行10-9级汞的分析，是目前汞分析中最主要和普及的方法之一。Yin［4］等使用在线固相萃取预富集—流动注射—HPLC—CVAAS分析技术，直接测定样品中MeHg，EtHg，PhHg, Hg2+。操作简易，自动化程度高，对MeHg，EtHg，PhHg, Hg2+检出限分别为9.6,10.5ng.L-1，相对标准偏差为3.6％,5.5％，10.4％，7.6％。
环境监测在线监测技术研究进展
环境监测在线监测技术研究 周卫强 摘要：本文主要讲述了现在环境监测在线检测技术研究，主要有大气和水方面的环境监测技术。 关键词：在线监测；环境监测 1引言 在线检测是环境监测未来的发展方向。 在线监测保持传统理化监测快速精确的特点的同时,自动在线无量程不分档任意测量,解决了一般理化仪器对未知污染物样品或污染物浓度变化很大的排污水体或气体难以直接测定的局限。对污染源进行实时在线监测,环保部门对废水、废气治污设施运行在线监控,真实有效地“录像”每个瞬间排污单位的排污情况,即连续监测系统。它为环境监理执法所必须的监督,即监测数据为环境监理提供最有力的依据。 2正文 2.1 pH值在线检测及控制系统 2.1.2 工作原理 系统核心部件是pH值信号采集装置和信号处理控制装置。系统根据pH检测传感器检测到的pH值信号，将输出检测信号至中央处理单元，中央处理单元经信号处理单元和运算单元后，实现仪表显示实际pH值，并与设定的pH值进行比较，输出控制信号，控制执行机构，自动向槽中加减中和液，并采用循环泵对槽内液体迅速循环，确保其均匀性，使织物达到所设定的pH值。 2.1.3 关键技术及创新点 (1)、pH值在线检测传感器的研究和选用； (2)、对pH值算法的分析和研究； (3)、对pH值检测信号处理技术的研究； (4)、温度对pH值影响需进行温度补偿技术处理； (5)、对自动化控制仪表的开发： (6)、仪表采用单片机智能化设计，具有自动稳零、数字显示、超限报警、变送输出、电流调节输出或时间比例输出、RS485通讯等功能系统测量精确、稳定、
运行可靠； (7)、对检测和执行机构的研究和开发；【1】 2.2 PTR-MS在线监测大气挥发性有机物 2.2.1 PTR-MS在线监测的基本原理【2】 利用质谱对VOCs进行测量前必须把VOCs分子离子化PTR-MS采用的是软电离技术即利用母体离子与VOCs反应把VOCs分子转换成离子H3O+利用的母体离子是H3O+离子之所以用H2O是因为一方面H2O的质子亲合势为7.22eV 而大多数VOCs的质子亲合势在7~9eV之间因此H3O+分子可以和大多数的VOCs 除了CH4和C2H4等少数有机物分子发生质子转移反应另一方面空气中主要成分N2和O2等的质子亲合势都小于H2O的质子亲合势因此它们不会与H3O+发生质子转移反应所以在测量空气中的痕量VOCs时,H3O是最合适的母体离子.【3】 2.3不依赖空气动力装置(AIP)排出气体中CＯ2浓度在线检测 摘要根据闭式循环柴油机不依赖空气动力装置(cCDAIP)排出气体中C02浓度在线检测的实际需求，结合ccDAIP排出气体测试的具体每件，研究了co：浓度在线检测装置的系统构成特点，计算确定了气水分离器等重要部件的结构参数，设计了c02浓度在线检测流程，在国内首次研制出AIP排出气体成份在线检测装置。经CCDAIP排出气体吸收试验，表明CO。在线检测装置设计合理，测量精度等性能指标满足工程要求，解决了AIP排出气体CO。浓度在线检测技术关键。 【4】 2.4 基于UV 法水质COD在线检测 作为综合评价水体污染程度的重要指标之一，化学需氧量（COD）在线检测仪具有很大应用价值及市场前景。从目前来看，国内外市场上所使用的COD 检测仪种类繁多，检测原理也不尽相同。但综合来看，采用物理法即基于UV 法水质COD 检测技术已成为该领域的发展趋势。尽管国外产品的技术成熟，但其成本较高，不利于我国大范围的推广使用。因而研发一种检测技术先进，成本较低，适用性强的水质COD 在线检测仪已成为我国科研工作者工作的重点。【5】2.5 基于红外光谱和GPRS的大气有害气体监测系统的研究 GPRS 无线网络技术和气体浓度红外检测技术的运用基于红外检测技术、GPRS 无线网络和ARM 技术，构建有害气体监控系统的方案。通过对测试原理和方法的充分论证之后，设计了气体浓度测试的红外传感器；开发了以32 位处理器S3C44B0 为核心，包括A/D 转换模块、LED/LCD 液晶显示模块、GPRS 模块以及键盘模块在内的ARM 中央硬件处理平台；完成了各电路模块印刷电路板的制作和分步调试；在ARM 集成开发环境ADS1.2 下完成了系统的启动代码和应用程序的编写，和上位机监控软件的编写；并结合硬件电路完成了整个系统的调试；最后在实验室完成了测试系统的标定实验。本系统的优点在于利用了
基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述
第24卷 第12期2007年12月 公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol 24 No 12 Dec 2007 文章编号:1002 0268(2007)12 0127 05 收稿日期:2006 08 01 基金项目:江苏省科技计划高技术研究项目(BG2005008) 作者简介:胡铟(1973-),男,江西南昌人,博士研究生,研究方向为计算机视觉、目标检测及跟踪 (huyinyx@163 com) 基于单目视觉的路面车辆 检测及跟踪方法综述 胡 铟,杨静宇 (南京理工大学,江苏 南京 210094) 摘要:首先介绍了车辆检测算法的3种基本组成部分:检测、验证、跟踪,然后根据算法的组成重点介绍了车辆检测以及跟踪的几种主要算法。车辆检测算法包括基于特征的方法、基于光流场的方法和基于模型的方法,车辆跟踪算法包括基于区域相关的方法、基于活动轮廓的方法、基于特征的方法和MeanShift 快速跟踪算法。根据试验结果对各种车辆检测和跟踪方法的优点、缺点以及实际应用中不同情况下适用范围的局限性进行了综合分析。最后在结论部分总结展望了文中介绍的几种车辆检测和跟踪方法的应用前景,并提出了在实际应用时的一些建议和将来的主要研究和发展方向。 关键词:智能运输系统;车辆检测;单目视觉;跟踪中图分类号:TP391 4 文献标识码:A Veh icle D etection and Tracking Based on Monocu lar Vision HU Yin,YANG Jing yu (Nanjing Universi ty of Science &Technology,Jiangsu Nanjing 210094,China) Abstract :First,the three component of the vehicle detection algori thm including detection, verification and tracking are discussed Then,the algorithm of detection and tracking are discussed with emphasis on composition The vehicle detection algorithm includes feature based,op tical flow based and model based method The vehicle tracking al gorithm includes region correlation based,active contours based,feature based and mean shift based method The meri t and di sadvantage of these algori th ms is discussed accordin g to the result of experimentation Finally,some suggestions for fu ture research and application are presented Key words :Intelligent Transport Systems;vehicle detection;monocular visi on;trackin g 0 引言 近年来随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉 在智能交通系统中得到了广泛的应用,如交通事件及流量的监测 [1] 、路面病害检测以及智能车辆的自动导 航等。作为智能交通系统的一个方面,智能车辆利用检测和智能算法去理解车辆的即时环境,并且提示驾驶员部分或完全控制车辆的行驶。 智能车辆的应用领域可以分为: (1)为驾驶员提供建议或警告(碰撞报警)。(2)部分的控制车辆,可以是持续的驾驶辅助, 如行道线的维持,或者是紧急事件的干预,碰撞的紧急避免措施。 (3)完全的控制车辆(自动驾驶系统)。 在过去的几年中,为了研究改良安全性和防止事故的新技术,许多国家和国际间的项目开始启动。车辆事故的统计数据揭示出其他车辆是驾驶员面临的主要威胁。因此研究对驾驶员发出关于行驶环境和可能与其他车辆碰撞的警告辅助系统受到更多的关注。 利用光学传感器的车辆检测是一个极富挑战性的任务,具体说有如下需要解决的难点问题: (1)车型多样:各种形状,大小,颜色;
图像处理文献综述
文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不
硫酸盐还原菌鉴定和检测方法的研究进展
硫酸盐还原菌鉴定和检测方法的研究进展 王明义1,2,梁小兵13,郑娅萍2,赵由之1,魏中青1 (1.中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室,贵州贵阳 550002; 2.贵阳医学院生物化学与分子生物学教研室,贵州贵阳 550001) 摘 要 硫酸盐还原菌有着重要的生态、经济和环境意义。系统地论述了硫酸盐还原菌鉴定和检测常用手段,如硫酸盐还原菌分离纯化培养方法、检测遗传标记的分子生物学方法和生物特征化合物方法。这些技术的发展,不断扩展了硫酸盐还原菌的研究领域和深度并使对硫酸盐还原菌在分子水平的研究成为可能。 关键词 硫酸盐还原菌;分离纯化;遗传标记;生物特征化合物 中图分类号 Q93-31 文献标识码 A 文章编号 1005-7021(2005)06-0081-04 Advanced in Identif ication of Sulfate2R educing B acteria and Its Detection Method WAN G Ming2yi1,2,L IAN G Xi2bing1,ZHEN G YA2ping2,ZHAO Y ou2zhi1,WEI Zhong2qing1 (1.State Key L ab.of Envi ron.Geochem.Inst.of Geochem.Chi nese Acad.of Sci.Guiyang,Guiz hou550002; 2.Teach,&Res.Sect.of Biochem.&Molec.Biol.Guiyang Med.Coll.Guiyang,Guiz hou550001) Abstract Sulfate2reducing bacteria(SRB)play an important role in ecology,economy,and environment.Identifi2 cation of the bacteria and common detection methods were introduced,includin g the isolation,purification of the bacteria,the molecular biological methods based on the genetic markers and detecting methods of biologically charac2 teristic compounds.With the development of these technologies,it is possible to expand the research field and pro2 fundity of SRB and their research at molecular level. K eyw ords sulfate2reducing bacteria(SRB);isolation and purification;genetic markers;biologically characteristic compounds 硫酸盐还原菌(sulfate2reducing bacteria, SRB)是一大类严格厌氧菌,其利用硫酸盐作为有机物异化时的电子受体,并在代谢活动中产生高浓度H2S。硫酸盐还原菌有着重要的生态、经济和环境意义。研究表明硫酸盐还原菌参与有机物厌氧降解和低硫酸盐环境中碳的厌氧矿物化,其产生的H2S除了对很多微生物和其他生物有毒害作用,也可以作为一些硫代谢细菌的电子供体;同时由于硫酸盐还原菌产生的H2S、代谢过程中引起油和气体酸化以及细菌和FeS对孔隙的堵塞等原因可造成钢铁、金属等材料的腐蚀,引起工程设施受损[1,2]。硫酸盐还原菌在倍受关注的甲基汞生物富集过程中起着重要作用,亦参与环境甲苯和二甲苯降解以及可溶性铀和不溶性铀转化[3～5]。作为自然界中一类生物,硫酸盐还原菌是硫化物转化、物质循环和能量流动中不可缺少的参与者和发动者。 随着环境中硫酸盐还原菌研究的深入,要求建立准确可靠的硫酸盐还原菌鉴定和微生物群落结构中硫酸盐还原菌量化分析的方法。本文围绕着对硫酸盐还原菌类群鉴定和量化分析方法作一综述。 收稿日期:2005-03-25 作者简介:王明义 男,主管检验师,硕士研究生。研究方向为微生物分子生物学。 基金项目:国家自然科学基金资助项目(40473050) 3通讯作者18 微生物学杂志 2005年11月第25卷第6期 JOURNAL OF MICROBIOLOGY Nov.2005Vol.25No.6
下一代DNA测序技术研究进展综述
深度DNA测序技术在基因组测序中的研究策略和进展 摘要：回顾了经典DNA测序技术原理，重点阐述了深度测序技术在基因组测序中的研究策略，并结合目前比较常见的二代测序仪来分析比较相互之间的特点和优势，最后，对即将到来的三代测序法的研究进展给予了简单的介绍。 关键词：深度DNA测序基因组测序仪 DNA测序技术的发展过程漫长而艰辛，然而，我们现在获取的大部分DNA序列信息还是依靠基于Sanger在1977年建立的“DNA双脱氧链末端终止测序法”的DNA测序技术获得的。另外就是Maxam和Gilbert建立的“化学降解测序法”。在过去的七年当中，DNA测序技术的发展至少受到来自四个方面的影响：首先是人类基因组计划的出现，这项计划的实施过程中，科学家们面临了巨大的经费问题，因为传统的Sanger测序法无论怎么优化，都无法大幅度降低测序的成本，这很大程度促进了人们对在测序过程中如何降低成本的技术方面的研究。第二，人类以及其他主要模式生物参考序列数据库的建立使得短片段阅读（short-read）成为可能,这极大的促进了短片段测序技术的发展。第三，新型分子生物学技术的不断涌现导致了越来越多的诸如RNA表达染色体构象等生物现象的出现，这就需要有高通量DNA测序手段去解释这些问题，这也极大的促进了新型测序技术的发展。第四，其他学科领域的技术的发展，例如计算机技术，数据存储及分析技术，聚合酶工程技术等，极大地支持了DNA测序技术的应用。本文主要是对目前新一代DNA测序（也叫深度测序）技术（Next-generation DNA sequencing technologies）的研究策略及目前国际DNA测序最新进展做一简要的综述。 1.Sanger测序法 先来回顾一下经典的DNA测序法，从上世纪九十年代早期开始，几乎所有的DNA测序都是利用半自动化的毛细管电泳Sanger测序技术完成的（图1-a）。后来出现了高通量测序法，这种方法首先要对DNA预处理，获取大量的待测序模板即质粒或PCR产物。然后在测序一种发生测序生化反应，这个过程会产生大量长短不一（因为终止位点不一样），末端被荧光标记的延伸产物。再用分辨率高的毛细管凝胶电泳分离这些延伸产物，通过对延伸产物末端四种不同荧光颜色的区分，利用计算机软件自动“读
图像低层特征提取与检索技术
图像低层特征提取与检索技术 图书信息书名: 图像低层特征提取与检索技术 作者：孙君顶，赵珊 出版社：电子工业出版社 出版时间：2009-7-1 ISBN: 9787121089336 开本：16开 定价: 39.00元内容简介 本书对基于内容的图像检索技术（CBIR）的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年宋的相关研究成果。本书层次分明，内容翔实，理论分析与算法实践相结合，力求实用。本书共7章：第1章介绍CBIR的体系结构、发展历程及发展趋势；第2章介绍CBIR所涉及的关键技术；第3～5章详细讨论了常用图像低层特征(颜色、形状、纹理)的提取与描述算法；第6～7章论述基于压缩域的图像检索技术及高维索引技术。书中各章共列出了400多篇有代表性的参考文献，附在各章的末尾，供读者参考。 本书可作为高等院校计算机科学、信号和信息处理、图书情报等专业的研究生或高年级本科生的专业基础课辅助教材，也可供广大从事模式识别、多媒体分析、信息检索等研究、
应用和开发领域的科技工作者和高等院校师生参考。图书目录 第1章绪论 1.1 图像检索技术发展历程 1.1.1 基于文本的图像检索 1.1.2 基于内容的图像检索技术 1.2 基于内容图像检索技术研究内容 1.2.1 特征提取及匹配 1.2.2 索引机制 1.2.3 用户接口 1.3 国内外研究状况 1.3.1 国内外研究现状 1.3.2 国内外研究热点 1.4 CBIR技术应用 1.5 经典CBIR系统介绍 1.5.1 QBIC： 1.5.2 Virage 1.5.3 Photobook
1.5.4 VisualSEEK和WebSEEK 1.5.5 Blobworld 1.5.6 Netra 1.5.7 MARS 1.5.8 SIMPLIcity 1.5.9 其他系统 1.6 本书内容安排 参考文献第2章基于内容图像检索关键技术2.1 CBIR的基本检索原理 2.2 图像内容及检索层次 2.2.1 图像内容 2.2.2 图像检索层次 2.3 常用的低层视觉特征描述方法 2.3.1 颜色特征 2.3.2 纹理特征 2.3.3 形状特征 2.3.4 MPEG－7中的图像特征描述符
软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述
软件源代码安全缺陷检测技术研究进展综述 摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台，并通过实验表明，相对于单个工具的检测结果而言，该平台明显降低了漏报率和误报率。 关键字：源代码；安全缺陷；静态检测工具；缺陷描述 1、引言： 近年来，随着软件事业的发展，人们逐渐的认识到，想要开发出高质量的软件产品，必须对软件的开发过程进行改善。研究表明，相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷，是产生软件漏洞的重要原因之一。软件源代码安全性缺陷排除是软件过程改进的一项重要措施。当前，与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE、Nist、OWASP等。业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具，但是这些机构、组织或者公司对源代码发中缺表1 CWE中缺陷描述字段表2 SAMATE中评估实例描述方法陷的描述方法不一，业界没有统一的标准。在实际工作中，经过确认的缺陷需要提取，源代码需要用统一的方法描述。本文根据实际工作的需要，调研国内外相关资料，提出一种源代码缺陷描述方法。 通常意义上的网络安全的最大威胁是程序上的漏洞，程序漏洞检测主要分为运行时检测和静态分析方法。运行时检测方法需要运行被测程序，其检测依赖外部环境和测试用例，具有一定的不确定性。 开发人员在开发过程中会引入一些源代码缺陷，如SQL注入、缓冲区溢出、跨站脚本攻击等。同时一些应用程序编程接口本身也可能存在安全缺陷。而这些安全缺陷轻则导致应用程序崩溃，重则导致计算机死机，造成的经济和财产损失是无法估量的。目前的防护手段无法解决源代码层面的安全问题。因而创建一套科学、完整的源代码安全缺陷评价体系成为目前亟待解决的问题。 目前与源代码安全缺陷研究相关的组织有CWE等，业界也出现了一批优秀的源代码安全检测工具，但是这些机构和组织对源代码中缺陷的描述方法不一，没有统一的标准。本文借鉴业界对源代码缺陷的描述，结合实际工作需要，提出了一种计算机源代码缺陷的描述方法。 随着社会信息化的不断加深，人们不得不开始面对日益突出的信息安全问题。研究表明，相当数量的安全问题是由于软件自身的安全漏洞引起的。软件开发过程中引入的大量缺陷，是产生软件漏洞的重要原因之一。不同的软件缺陷会产生不同的后果，必须区别对待各类缺陷，分析原因，研究其危害程度，预防方法等。建立一个比较完整的缺陷分类信息，对预防和修复软件安全缺陷具有指导作用。软件缺陷一般按性质分类，目前已有很多不同的软件缺陷分类法，但在当前实际审查使用中，这些缺陷分类存在以下弊端：（1）专门针对代码审查阶段发现缺陷的分类较少。现有的分类法一般包括动态测试发现的缺陷类型和文档缺陷等，而在代码审查中这些缺陷类型并不是审查关注的重点。（2）有些代码缺陷分类中的缺陷类型不适
目标跟踪相关研究综述
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/f412768446.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/f412768446.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/f412768446.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/f412768446.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/f412768446.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。
红外热像无损检测图像处理研究现状与进展
红外热像无损检测图像处理研究现状与进展 来源：《红外技术》 引言 红外热像（infrared thermography）是目前运用非常广泛的一种快速高效的无损检测技术，通过外部施加的热或冷激励使被测物体内的异性结构以表面温度场变化的差异形式表现出来，从而达到缺陷部位的定性和定量分析。其成像原理是利用红外探测仪将接受到的被测物体的红外辐射映射成灰度值，再转化为可视温度分布图（红外热像图）。最早在二战末期应用于军事侦察领域，因其本身具有快速高效、无需停运、无需取样、可进行无污染、非接触、大面积检测、以及其直观成像等优点，而被作为复合材料的无损检测技术应用于工业领域，如航空航天、机械、油气、建筑等领域。 1 、红外热像技术的发展现状 自20世纪以来，红外热像技术得到快速发展。20世纪90年代，美国无损检测协会和材料试验协会针对红外热成像技术指定了相应标准，并在无损检测手册红外与热检测分册中描述了基于红外热像的无损检测技术在各个领域的运用。目前美国、俄罗斯、法国、德国、加拿大、澳大利亚等国已将红外热像技术广泛运用于航空航天复合材料构件内部缺陷及胶接质量的检测、蒙皮铆接质量检测等。近年来，红外热像技术与智能手机、无人机等设备充分结合，并在各个领域广泛使用，如美国的Fluke和FLIR、德国Testo、国内武汉高德、浙江大立等企业。 国内的红外热像检测技术比欧美、俄罗斯等发达国家起步较晚，但经过十几年的发展，目前也取得较为显著的成果。中国特种设备研究院和武汉工程大学将红外热像技术运用于压力设备缺陷检验，取得了一系列显著的成果。西南交通大学、昆明物理研究所、北京航空材料研究院、北京理工大学、西北工业大学等将红外热像技术运用于航空航天夹层结构件的缺陷检测，取得了有效进展。在石油化工领域，各位学者将红外热像技术用于高温高压容器和管道的缺陷、保温层破损、以及内部液体流动情况的检测，也取得了许多成果。 2 、红外图像预处理 红外技术应用的核心工作在于图像的处理及利用，不仅在无损检测领域，在军事监测、人脸识别等领域的应用更加重要。红外图像的处理主要分为图像预处理和图像识别，预处理是开展后续工作的基础，其主要分为图像的非均匀性校正和图像增强两个方面。 2.1 图像的非均匀性校正
行为识别国内外现状
1．原始视频的特征提取 (1)光流场 光流场是空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度。它利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来研究图像的灰度在时间上的变化与场景巾物体结构及其运动的关系。光流法通常假设相邻帧的图像差异非常小，从而获取对真实运动场的近似估计【31。它不用预知任何先验知识，即能提供有关运动速度及图像中运动区域的简洁描述，适用于摄像机运动的情形。但光流法易受噪声及光照变化的影响，且计算较为复杂，很难用于实时的视频监控系统。 (2)点轨迹 目标的运动轨迹也可以作为特征，从而大致推断出目标运动所属的行为类别。但图像平面上的轨迹对平移、旋转和缩放等变换比较敏感，因此在大多情形下，此特征显得不够可靠。常用的替代特征表达有轨迹速度、时空曲率等【4，51。运动轨迹的获取比较依赖于精确的跟踪算法。从原始视频中提取点轨迹特征同样容易受到噪声、遮挡及混乱背景等的影响。(3)人体形状表达 在摄像机固定的情形下，假设背景已知，通过背景剪除法可以很容易得到运动人体形状。基于全局、边界及骨架等的描绘子都可以用来表达人体形状。全局方法16,71如剪影、矩等是在整体形状区域内计算描绘子，而边界方法仅考虑形状轮廓【8l，骨架i方法则是用一组lD 骨架曲线代表一个复杂的人体形状，比如中轴变换[91等。 (4)滤波器响应 空时滤波器响应是一个广义上的分类。Zhang等【lo】存时间轴上计算高斯导数，将滤波器响应较高的区域作为运动区域。LaptevI¨1利用一组空时高斯导数滤波器将Harris角点检测扩展应用于三维的视频数据从而检测出空时兴趣点。这类方法大都基于简单的卷积操作，运算快速而简便。当视频分辨率较低的情形下，提取光流或剪影特征较为困难，利用滤波器响应特性可以从视频数据中提取有效的底层特征。 2．低层特征的描述与识别 我们将低层特征的描述与识别方法分为三类①：非参数方法、空时体方法和参数时序法，分别对现有方法进行归类，并作一个简短的综述。 2．1非参数方法 (1)模板匹配法 这类方法需要对每种行为的特征建立相应的模板，将获取的特征数据与模板相匹配，通过计算两者之间的相似度进行识别。Polana和Nelson[4刀将整个序列分解为多个周期行为，利用二维网格特征识别各种行为。Bobick和Davis[391将图像序列转换为运动能量图像(膨酣)和运动历史图像(朋m)模板，MEI反映运动覆盖的范围及强度，而MHI反映运动在时间上的变化情况。Weinland等【拍】提出运动历史体积(MHV)模板，从多个视角重建目标并将其投影到圆柱坐标系，提取Fourier变换特征以描述行为。Wang和Suter[451也将整个行为过程融合为基于轮廓的平均运动形状(MMS)和基于运动前景的平均运动能量(彳^扭)两个模板。模板匹配法计算复杂度低、实现简单，但它本身无法描述动态系统，也不能完全反映数据在空问上的分布属性，具有一定的局限性。而且不同行为之间执行速率的不同、噪声、光照等因素都会影响模板匹配的准确性。 (2)目标建模法 行为可以通过建立人体动态表观模型进行描述。常见的人体模型有棍图模型【109]、2D模型例及3D模型51。3D人体建模是最常用的人体结构表征方法，通过跟踪人体模型中主要
基于深度学习的目标检测最新研究进展总结概述(DL必看)
基于深度学习的目标检测研究进展 2016-05-30深度学习大讲堂深度学习大讲堂 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别”。 目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。 得益于深度学习——主要是卷积神经网络(convolution neural network: CNN)和候选区域(region proposal)算法，从2014年开始，目标检测取得了巨大的突破。本文主要对基于深度学习的目标检测算法进行剖析和总结，文章分为四个部分：第一部分大体介绍下传统目标检测的流程，第二部分介绍以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN); 第三部分介绍以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO, SSD); 第四部分介绍一些可以提高目标检测性能的技巧和方法。 一.传统目标检测方法
如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择 这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取 由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器 主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一个是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二. 基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分
文献综述
文献综述 前言 近年来,除测绘领域之外,其他行业如机械制造、建筑、医学等,对近景摄影测量技术的需求也越来越大,传统的量测相机显然已经无法满足其要求,而越来越普及的非量测相机正好可以填补这个空缺,利用非量测相机进行摄影测量具有非常远大的应用前景。非量测相机在影像获取方面具有使用简单方便、价格合理，作业效率高、适应性强等优点，但是非量测相机的主距f和像主点在像平面坐标系中的坐标(x0,y0)都是未知的,并且非量测相机存在较大的镜头畸变,因此必须先对其进行检校,然后才能进行后续的像点量测和数据处理。 所谓的相机检校是指借助于像平面上一些点在物方坐标系中的坐标，确定照相机的内、外参数，得到有效的成像模型，以达到在像平面上像素点与三维空间中的点之间建立映射的目的。广义上讲，近景摄影机检校的内容包括： 1.主点位置(x0,y0)与主距(f)的测定; 2.光学畸变系数的测定; 3.压平装置以及像框坐标系的设定; 4.调焦后主距变化的测定与设定; 5.调焦后畸变差变化的测定; 6.摄影机偏心常数的测定; 7.立体摄影机(及立体视觉系统)内方位元素与外方位元素的测定;
8.多台摄影机同步精度的测定。 对于一般相机检校任务，我们主要测定相机的内方位元素（x0,y0,f）和镜头畸变差参数（k1,k2,p1,p2），其主要的检校方法大体可以分为：光学实验室检校(Optical Laboratory Calibration)法；实验场检校(Test Range Calibration)法；作业检校(On the Job Calibration)法；自检校(Self Calibration)法；恒星检校(Stellar Calibration)法。 其中，适用于非量测相机检校的作业检校法是一种在完成某个近景测量任务中同时对相机进行检校的方法。此方法依据物方空间分布合理的一群高质量控制点,在解求待定点物方空间坐标的任务中,同时解求像片内外方位元素、物镜畸变系数。基于直接线性变换（DLT）的相机检校法,也属作业检校法的一种。 直接线性变换(direct linear t ransformation ,简称DL T) 是建立像点坐标和物点坐标直接线性关系的算法。处理时不需要相机内外方位元素的初始值,因而在近景摄影测量中被广泛应用。目前市场上，利用DLT方法进行相机检校的算法,多是在有3维控制信息的情况下,采 用3维DLT方法进行检校较多,而采用2维DLT方法的较少。利用3维控制场进行相机检校,程序虽简单,但高精度3维控制场的建立比较困难。廉价数码相机的广泛应用,促使简便、高精度的检校方法成为近年来研究的主要方向。随着摄影测量和计算机视觉理论的发展,许多学者对相机检校技术进行了深入的研究,检校用的控制场也由3维向2维转变。基于2维DLT相机标定算法的研究已成为近几年相机标定研究的热点。
数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、