任江
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：陕西科技大学电气与信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 面部特征融合的电力作业头疲劳检测方法研究被引量：5
- 2016年
- 针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法。首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其次,用Haar特征表示人脸特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用训练好的分类器进行人脸检测以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根据眼部高宽比和嘴部宽高比分别对眼部闭合状态和嘴部张闭状态进行判别,并用PERCLOS原理统计员工眼部闭合频率,结合打哈欠时嘴部规律性闭合情况来完成疲劳状态判别。实验结果表明:该方法能在复杂背景下快速检测出疲劳状态,具有较强的适应性和鲁棒性。
- 贾小云周玲羽任江张楠
- 关键词：ADABOOSTRETINEX算法HAAR特征LBP特征
- 彩色低照度环境下的视频车辆检测方法研究
- 2016年
- 针对彩色低照度环境下夜间视频车辆检测困难的问题,提出首先利用基于多尺度Retinex的低照度图像增强算法对原始彩色图像进行处理,然后利用帧差法提取运动目标后进行形态学降噪。由于提取出来的运动车辆存在断层,针对该现象给出了有效的解决方法来判断运动目标是否为同一车辆,从而解决了断层的问题。实验数据显示所提出的方法具有较好的性能,不仅满足实时性车辆检测的要求,而且解决了夜间运动车辆检测的问题。
- 贾小云周玲羽任江张楠
- 关键词：车辆检测低照度帧差法
- 基于GPU的IVOCT图像管腔分割算法
- 2017年
- 为了解决传统的CPU串行算法对血管内光学相干断层扫描（IVOCT）图像进行管腔分割时耗时较多的问题,提出一种基于图形处理器（GPU）的IVOCT图像管腔分割算法。首先,分析基于CPU管腔分割算法可知算法最耗时的两部分是坐标转换算法获取极坐标图像和动态规划算法获取管腔内壁轮廓。接着,分析坐标转换算法和动态规划算法的并行性,在统一设备架构（CUDA）下实现GPU加速优化。最后,在MATLAB中进行仿真实验,定量分析GPU加速后的坐标转换算法、动态规划算法以及最终管腔分割算法的优化性能。实验表明,基于GPU的管腔分割算法较CPU串行算法达到21倍加速比,能够对IVOCT图像序列进行快速处理,基本满足了冠状动脉疾病诊断和治疗的实际需求。
- 任江贾小云
- 关键词：CUDAGPU冠状动脉疾病
