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使用计算机视觉的边境安全 - IRJET
用于对象检测和跟踪的图像和视频处理在计算机视觉领域有许多重要应用。 很容易确定视频分析中的三个关键步骤：检测有趣的移动物体、逐帧跟踪检测到的物体以及分析物体轨迹以识别其行为和目标物体。 自动瞄准武器的另一个现有示例是哨戒枪，它瞄准并射击由其传感器选择的目标。 另一个现有的应用是“防空枪”，它安装在陆军坦克顶部的设备上，可自动跟踪和射击低空飞行的物体。 使用摄像头进行物体检测是图像处理的一场革命，它本身在各种民用和军事领域都有应用。 这些应用包括空中交通管制、导航系统、容错系统、判断问题、检查、目标分析、指挥和控制、传感器管理和武器辅助。 1.1运动检测：
使用 CNN 特征跟踪连续视频帧中的关键点以用于太空应用
摘要：太空任务中的严格时间限制带来了许多自主任务的快速视频处理问题。视频处理涉及分离不同的图像帧、获取图像描述符、应用不同的机器学习算法进行物体检测、避障以及航天器自动操纵中涉及的许多其他任务。这些任务需要在时间限制内对图像进行最翔实的描述。在流量估计应用中，需要从连续图像帧中跟踪这些信息点。SIFT 和 SURF 等经典算法是特征描述开发的里程碑。但计算复杂性和高时间要求迫使关键任务避免在实时处理中采用这些技术。因此，本文选择时间保守且复杂度较低的预训练卷积神经网络 (CNN) 模型作为特征描述符。使用预训练的 VGG 模型参数设计和实现 7 层 CNN 模型，然后使用这些 CNN 特征匹配月球下降视频连续图像帧中的兴趣点。系统的性能是基于视觉和经验关键点匹配来评估的。然后使用 CNN 特征将视频中两个连续图像之间的匹配分数与 SIFT 和 SURF 等最先进的算法进行比较。结果表明，对于太空任务的关键点跟踪应用，在时间关键的视频处理任务中，CNN 特征更可靠、更稳健。关键词：人工智能；卷积神经网络；特征描述符；机器学习；太空任务 1 引言
利用人工智能的 AIR CANVAS
近年来，空中书写已成为模式识别和图像处理领域最令人着迷和最具挑战性的研究领域之一。在许多不同的应用中，它可以改善机器与人之间的界面，并为自动化过程的发展做出重大贡献。一些研究集中于尖端策略和方法，以加快识别速度并缩短处理时间。对象跟踪被认为是计算机视觉领域的一个主要问题。由于更快的计算机的发展、低成本、高质量摄像机的普及以及对自动视频分析的需求，对象跟踪系统变得越来越普遍。通常，视频分析技术的三个基本组成部分是对象检测、逐帧跟踪对象运动和行为分析。选择可接受的对象表示、选择跟踪特征、检测对象和跟踪它们是需要考虑的四个主要因素。一些现实世界的应用，如自动监控、视频索引和车辆导航，都依赖于对象跟踪算法。另一个
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
连续的葡萄糖监测仪访问患有糖尿病的医疗补助受益人：州逐州覆盖范围
连续葡萄糖监测器（CGM）是1型糖尿病患者的护理标准，也是针对任何形式的2型糖尿病患者的推荐工具。5'6与Fingerstick血糖监测相比，该监测仅限于时期血糖状态，CGM提供了有关葡萄糖水平的连续数据，以支持更好的糖尿病管理。研究表明，CGM可以：（1）提高临床质量，健康结果和生活质量； （2）降低医疗保健成本； （3）支持州医疗补助机构及其合作伙伴的更广泛努力，以解决差异和相关的健康不平等。7,8，9,10
光电自动检测及高精度系统...
摘要。本文介绍了可见光和红外频段数字视频处理技术在空中物体实时自动检测和精确跟踪方面的发展成果。开发了基于空中物体实时自动检测和精确跟踪的算法和软件。对算法进行了测试并评估了其性能。通过测量按顺序处理每帧所花费的时间来评估算法的性能。测试结果发现，在执行现场可编程门阵列 (FPGA) 算法时，处理帧所花费的时间与物体配置、帧填充和背景特征无关。当算法在 FPGA 上以 1920x1080 的帧大小执行时，其速度比在个人计算机 (PC) 上的执行速度快 20 倍以上。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
与扩散模型的灵活运动
运动内部的运动是字符动画中的基本任务，包括生成运动序列，这些运动序列合理地插值用户提供的密钥帧约束。长期以来，它一直被认为是一个劳动密集型和具有挑战性的过程。我们研究了扩散模型在产生以关键帧为指导的各种人类运动中的潜力。与以前的Inbeting方法不同，我们提出了一个简单的统一模型，能够生成精确而多样的动作，以符合灵活的用户指定的空间约束以及文本调理。为此，我们提出了条件运动扩散在中间（condmdi），该扩散允许任意密集的或sparse的密钥帧放置和部分密钥帧约束，同时产生与给定密钥帧相干的高质量运动。我们评估了Condmdi在文本条件的HumanM3D数据集上的性能，并演示了扩散模型对密钥帧In-bet中间的扩散模型的多功能性和功效。我们进一步探索使用
burtlink：用于传统和虚拟现实系统的节能视频显示技术
传统的平面视频流是移动系统中最流行的应用。360◦视频内容和虚拟现实（VR）设备的快速增长正在加速VR视频流的采用。不幸的是，由于视频流过程中涉及的主要系统组件（例如，DRAM，显示界面和显示面板）的高功耗（例如DRAM，显示界面和显示面板），视频流消耗了大量的系统能量。例如，在召开平面视频流中，视频解码器（在处理器中）解码视频帧，并将它们存储在DRAM主内存中，然后在显示控制器（在处理器中）将解码的帧从DRAM传输到显示面板。此系统体系结构导致大量数据移动到DRAM以及高DRAM带宽使用情况。因此，DRAM本身消耗了超过30％的视频流能量。我们提出了burstlink，这是一种新型的系统级技术，它证明了平面和VR视频流的能源效率。burtlink基于两个关键想法。首先，burtlink直接从视频解码器或GPU传输了一个解码的视频框架到显示面板，完全绕过主机DRAM。到此目的，我们使用双重远程帧缓冲区（DRFB）而不是DRAM的双帧缓冲区扩展了显示面板，以便系统可以使用新框架直接更新DRFB，同时使用DRFB中存储的当前帧更新显示面板的像素。第二，使用现代显示界面的最大带宽将完整的解码框架以单个爆发的形式传输到显示面板。与传统的系统不同，帧传输速率由显示面板的像素上的吞吐量限制，burtlink始终可以通过将帧传输从drfb启用的像素更新中解除帧传输来充分利用现代显示器接口的高带宽。这种直接和突发的框架转移链接链接的这种直接和爆发的框架转移可显着降低视频显示的能量消耗1）通过1）减少对DRAM的访问，2）增加怠速功率状态的系统的居留性，3）在快速传输后，启用了几个系统组件的时间功率传输 - 每个系统组件将每个帧转移到DRFB中。
CC274XR-Q1，CC274XP-Q1 AutomotivesImplelink™Bluetooth®5.4低能无线MCU数据表（Rev. A）
Ti的DP83TC817S-q1上的高级功能可以使用精确时间协议（PTP）恢复传入的中心时钟。设备的集成输入/输出触发了雷达的框架，在几个雷达上及时提供了同步的雷达框架。此同步框架被传达回雷达电子控制单元。DP83TC817S-Q1然后测量接收到的雷达帧的频率偏移，在下一个帧周期中纠正了雷达频率偏移，并同步了频域中的后续帧。在时间域和频域中的同步使中央ADAS MCU能够使用很少的后处理中从传感器中提取的数据，并且比软件级同步提供了更高的准确性。