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基于视觉的目标检测与跟踪综述 - 自动化学报
摘要 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一个热门研究课题。它在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域有着广泛的应用。本文详细介绍了该领域的发展历史、最新进展和典型方法。首先，根据处理的数据对象不同，将目标检测分为基于背景建模的方法和基于前景建模的方法。进一步分别总结了背景建模和特征表示。然后，根据是否涉及检测过程，将目标跟踪分为生成式和判别式方法。介绍了基于统计的外观建模。此外，还讨论了典型算法的优缺点。给出了不同算法在基准数据集上的表现。最后，总结了尚未解决的问题。讨论了该领域的未来趋势。
基于视觉的小型无人机系统紧急着陆
紧急降落是飞行器的关键安全机制。商用飞机具有三重冗余系统，可大大增加飞行员在紧急情况下能够将飞机降落在指定机场的概率。在通用航空中，始终到达指定机场的几率较低，但成功的飞行员可能会使用地标和其他视觉信息在未准备好的地点安全降落。对于小型无人机系统 (sUAS)，由于尺寸、重量和功率限制，三重甚至双重冗余系统不太可能出现。此外，对超视距 (BVLOS) 操作的需求日益增长，在这种情况下，sUAS 操作员无法将车辆安全引导到地面。
基于计算机视觉的检测系统
Internet和无线宽带基础架构正在为下一代视频监视增加额外的优势。除了增强提高安全性的能力外，还将有助于提高生产率，客户满意度和业务的监管合规性。使用ARM 9单板计算机作为开发平台成功开发了一种非侵入性视频监视系统。硬件包括友好的ARM MINI2440 SBC，定制的IR敏感相机Wi-Fi模块。软件实现基于Linux内核和QT框架，其跨编译OPENCV和GUI库的移植。由于使用开源技术并选择嵌入的Linux作为开发平台，因此开发成本大大降低。本文使用的嵌入式系统目标平台是基于ARM9嵌入处理器核心的三星S3C2440。发布版本的Linux不适合嵌入式系统的硬件，因此需要跨开发环境来自定义Linux操作系统。它描述了基于S3C2440处理器将嵌入的Linux移植到目标板的方法和进展库，开发了运动检测应用程序。
超越视觉的核医学
2021 年 3 月，诺华宣布了 177 Lu-PSMA-617 放射性配体疗法 (RLT) 的随机 III 期 VISION 研究的两个主要终点均取得了积极结果。与单独使用最佳标准治疗相比，177 Lu-PSMA-617 RLT 和最佳标准治疗可改善已接受紫杉烷类化疗和新型雄激素轴药物治疗的转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 患者的总体和放射学无进展生存期。VISION 的成功可能是过去几十年核医学领域最重要的事件，也是转移性前列腺癌治疗的重大进步。新型治疗诊断学的愿景是如何变成现实的？自 1990 年代末以来，欧洲研究人员就成功应用了放射性标记的生长抑素受体 (SSTR) 配体。几十年后，一项国际随机 III 期研究证明了 SSTR 导向的肽受体放射性核素治疗 (PRRT) 对转移性神经内分泌肿瘤具有前所未有的疗效 ( 1 )。受 PRRT 早期临床成功的推动，约翰霍普金斯大学和海德堡大学的研究人员开发了 PSMA 导向的治疗诊断探针，其中 68 Ga-PSMA-11 和 177 Lu-PSMA-617 分别用于 PET 成像和放射性配体治疗 ( 2 )。早在 VISION 成为现实之前，学术界在患者的支持下就形成了 PSMA 治疗诊断的愿景。欧洲和澳大利亚的核医学团队通过临床试验或同情用药启动了 PSMA RLT 的使用。早期的同情用药经常因妨碍批准而受到批评 ( 3 )，实际上它提供了试验设计和跨越 I/II 期研究所急需的回顾性证据。尽管公共资金有限，但仍完成了多项回顾性和前瞻性研究者发起的试验 (IIT)。 Hallmark 试验由墨尔本 Peter MacCallum 癌症中心的研究人员领导。在众多举措中，随机 TheraP 研究最近证明，与卡巴他赛相比，177 Lu-PSMA- 617 在晚期前列腺癌患者中具有更优的前列腺特异性抗原反应率、进展时间和安全性 ( 4 )。VISION 现已证明具有生存益处，为其获得监管部门批准和广泛使用铺平了道路。预期的 177 Lu-PSMA-617 和最近的 68 Ga-PSMA11 获批预示着前列腺癌放射治疗的全球扩张 ( 5 )。更重要的是，PSMA 靶向作为一种平台解决方案，具有 VISION 框架之外的众多化合物和放射性标记物。超过 20 项临床研究使用不同的配体和核素评估了 PSMA 导向的 RLT 在前列腺癌所有相关阶段的疗效。 PSMA RLT 的预期快速扩张给我们的医疗系统，特别是核医学和泌尿肿瘤学界带来了迫在眉睫的挑战和机遇。最近对德国 mCRPC 目标人群的一项研究估计，超过 38 人符合资格。每年有 000 个 PSMA RLT 周期（6）。假设 mCRPC 患病率相同，美国和欧盟的患者合计每年将有资格接受超过 350,000 个 PSMA RLT 应用。放射性药物应用的这种前所未有的扩张将诊所运营和供应链推向甚至超越其容量极限。核医学基础设施需要以超光速的速度加速以满足这一需求。这意味着，拥有强大核医学服务的卫生系统需要重组
计算机视觉的基础
1视力挑战。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 1.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。1 1.2视觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.3视力理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.4下一步是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.5结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
基于视觉的集体运动：蝗虫
自然发生的集体运动是一种引人入胜的现象，其中蜂拥而至的自发和协调其运动。许多蜂群的理论模型都假定理想化，完美的感知能力，而忽略了基本的感知过程，尤其是对于依靠视觉感知的代理商而言。具体而言，许多蝗虫等许多蜂群中的生物视觉利用了单眼非镜像视觉，从而防止了距离和速度的完美获得。此外，蜂群的同伴可以在视觉上相互阻塞，从而进一步引入估计错误。在这项研究中，我们探索了使用非镜镜，单眼视觉在受限条件下出现有序集体运动的必要条件。我们提出了一种基于视觉的聚集运动模型，用于蝗虫样药：拉长形状，平行于水平平面的全向视觉传感器，缺乏立体深度感知。该模型解决了（i）距离和速度的非镜镜估计，（ii）视野中存在闭塞。我们考虑并比较代理商可能用来以视觉感知过程所需的计算复杂性为代价来解释部分视觉信息的三种策略。在各种几何环境（环形，走廊和环形领域）进行的计算机模拟实验表明，这些模型可以导致有序的或近地有序状态。同时，它们在达到顺序的速度上有所不同。此外，结果对代理的伸长敏感。在几何受限的环境中进行的实验揭示了模型之间的差异，并阐明了使用它们来控制蜂群剂时可能的权衡。这些建议用于进一步研究生物学和机器人技术的途径。
基于视觉的栖息飞机导航系统
摘要 本文介绍了使用位置传感二极管 (PSD)（一种光源方向传感器）设计基于视觉的栖息飞机导航系统的研究。飞机栖息机动模仿鸟类着陆，以低速或可忽略不计的冲击力爬升着陆。它们经过优化以减少其空间要求，例如高度增益或轨迹长度。由于干扰和不确定性，通过跟踪最佳轨迹实现实时栖息。由于控制器的性能取决于估计的飞机状态的准确性，因此建议在状态估计模型中使用 PSD 测量值作为观测值以实现精确着陆。通过数值模拟研究了该导航系统的性能和适用性。通过最小化轨迹长度来计算最佳栖息轨迹。加速度、角速率和 PSD 读数是根据该轨迹确定的，然后与实验获得的噪声相加以创建模拟传感器测量值。对最优着陆轨迹的初始状态进行扰动，通过假设零偏差，实现扩展卡尔曼滤波器进行飞机状态估计。结果表明，估计飞机状态与实际飞机状态之间的误差沿轨迹减小，从而验证了所提出的导航系统。
三维计算机视觉的审查
二维模式（2-d）的综合，例如字符识别或构成轮廓的识别。通过阴影，不均匀的照明，纹理和对象遮挡其他对象的对象，所使用的传感器的阴影，不均匀的照明，纹理和物体使 包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。一旦这些预先列表是com-
基于计算机视觉的出勤管理系统
摘要：已经引入了一种名为基于计算机视觉的出勤管理系统的尖端技术，以改变机构和组织中的常规出勤管理系统。为了根据其面部特征或其他独特的标识符识别和识别人，使用了复杂的图像处理和机器学习技术。通过使用这种方法，不再需要手动出勤管理系统（通常是费力且容易出现错误）。旧方法要求工人或学生签署出勤表格，该表格很容易丢失或更改，以表明他们的存在。相比之下，基于计算机的出勤管理系统可通过自动化整个出勤记录过程来确保准确性和可靠性。基于计算机的出勤管理系统可以通过拍摄人的照片并将其与保存在系统数据库中的图片进行比较来运行。该技术与个人的独特面部特征相匹配，例如用算法的嘴巴，鼻子和眼睛的形状来识别和认证它们。一旦验证了该人的身份，该系统就会立即记录其出勤率。关键字：计算机视觉，出勤管理系统，CNN，LBPH，面部识别。1。简介：任何机构或组织的重要组成部分是出席的管理。对于监测人们的存在，这对于决策过程和援助很重要。通过提供精确的和最新的出勤报告，它取代了对过时的手动出勤方法的需求。使用传统出勤管理系统手动记录出勤率是劳动密集型，无效且容易出现在不准确的情况下。近年来，基于计算机的出勤管理系统使出勤记录过程的自动化已成为可能。使用复杂的图像处理和机器学习技术，基于计算机视觉的出勤管理系统可以根据人们的面部特征或其他独特的标识符来识别和识别人们。这项技术使收集，检查和保存出勤数据在数据库中变得简单，以确保出勤记录的准确性和安全性。本文将对基于计算机的出勤管理系统进行一般审查，介绍其利益和缺点，并谈论其在一系列行业中的用途。我们还将解决企业在将这项技术付诸实践时可能遇到的一些困难，例如隐私问题和技术限制。这项研究的总体目标是对基于计算机远见的出勤管理系统的潜力进行详尽的了解，以彻底改变常规出勤管理程序。
计算机视觉的简短历史
在1968年，MIT的Adolfo Guzman构建了程序，以检测场景的组成对象（“视觉场景中三维对象的计算机识别”，1968年）。Max Clowes（1971年，“看事物”）在UC Santa Cruz大学的David Huffman（“不可能的对象”（“不可能的对象）作为胡说八道的句子”，1971年）独立发现了解释Polyhedra的图片（固体图片）（Cubes and Pyramids和Alan Mackworth a Susex of Sussex of Sussey'''多面体场景”，1973年）。计算机视觉主要是在图片中识别对象，最初，主要的方法是将图片区域与典型对象的模板进行比较。Martin Fischler和Robert Elschlager在Lockhead的Palo Alto研究实验室使用“可拉伸模板”扩展了这种方法（“图形结构的表示和匹配”，1973年）。Takeo Kanade于1973年毕业于京都大学，毕业于世界上第一个自动化的面部识别系统（“计算机复杂的图片处理系统和人类面孔的识别”，1973年）。