顾及运动估计误差的“凝视”卫星视频运动场景超分辨率重建

在含有运动地物的"凝视"卫星视频影像超分辨率重建问题中,针对由于运动估计不准确导致的重建后运动物体存在"格网"和"拖尾"等问题,提出了顾及运动估计误差的运动场景超分辨率重建方法。首先,在MAP模型框架下分析了基于L₁范数和L₂范数的保真项对于运动估计误差的稳健性,引入稳健的M-估计作为保真项,自适应的减少运动估计误差对重建结果的影响;然后,分析了稳健估计条件下Tikhonov、TV、BTV正则项的重建效果;最后,提出了基于稳健估计的双边滤波超分辨率重建方法,用SkyBox和吉林一号的卫星视频数据验证本文方法。试验证明,本文方法对含有运动目标的卫星视频影像具有较好的重建效果,重建后动态和静态地物细节都得到提升,归一化方差和梯度能量指标都优于其他方法。试验表明了本文方法的可行性。     

一种利用飞艇航拍视频的运动车辆检测方法

针对低空飞行器(飞艇)为平台获取的高清晰交通视频数据,通过对交通视频序列数据进行运动补偿与配准,提出了一个在复杂变化背景下基于帧差法的运动目标(车辆)快速检测与提取方法。实验结果验证了本方法的准确与可靠性。     

物联网节点监视信息的精简与分析技术

从物联网的根本目的出发,利用压缩方法和统计过程控制(SPC)技术研究了物联网中节点实时信息的精简和分析技术,并以计算机网络中的节点计算机的监视数据为例进行了实验分析,为物联网中节点数据的精简和分析提供了参考。     

数字视频加密技术发展现状及展望

对视频加密所涉及到的基本原理和技术、存在的问题和一些重要的方法、当前研究热点及发展趋势等进行了全面介绍和综述;通过分析视频加密方法的特点,指出针对压缩视频数据信源特征而采用的选择性加密技术是未来的主要研究方向。     

视频激光干涉牛顿环中心的实时提取技术

介绍了利用视频技术检测激光束牛顿环中心的方法,为准直应用提供了参考。实验表明,快速Hough变换可以获取理想的检测结果。     

MS-FORTRAN图形接口及其应用程序设计方法

本文着重讨论了 Ｍ ｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆ Ｏ Ｒ Ｔ Ｒ Ａ Ｎ ５．１ 系统（下面简称 Ｍ Ｓ Ｆ５．１ 系统）的图形接口、数据结构以及输出图元的过程,并用实例说明了图形应用程序的设计方法。     

基于社会视频监控信息源的地震影响范围快速勾画

广泛分布于城乡各地的社会视频监控是震后获取地震灾情的重要数据源。基于地震视频灾情判读系统,对基于视频运动估计方法的主要技术原理和分析处理过程进行改进,并将其应用于2017年浙江临安4.2级地震影响场快速评估中。结果表明:利用该改进方法在震后4h内得到了基于社会监控的烈度分布,计算得到的最高烈度与现场实际调查相同,等震线优势方向与现场工作结果一致,V度面积和现场工作结果接近。     

MPEG4在海底彩色电视监控系统中的应用

研发深海电视监控系统使海洋调查人员能够对海底微地形、地貌和地质特征进行直接的观察,配合其他海底勘查装备可实现探测对象的定点探测和采样,从而大大提高海底地质勘查的能力和效果,提高工作效率。不同的视频编码方式,直接影响图像清晰度、数据存储量及稳定性,文章介绍了MPEG4在海底彩色电视监控系统中应用的成功经验。     

Quantifying the largest aggregation of giant trevally Caranx ignobilis (Carangidae) on record: implications for management

The giant trevally Caranx ignobilis (Forsskål) is an important apex predatory fish typically associated with coral reef communities. It is prized in recreational and commercial fisheries, yet little is known about its aggregation dynamics and susceptibility to fishing pressure. This study reports on a previously undocumented aggregation of mature giant trevally observed over a period of eight years (2010–2017) at Ponta do Ouro Partial Marine Reserve in southern Mozambique. The aggregation is one of the few recorded for this carangid in the western Indian Ocean and represents the first subtropical aggregation of giant trevally. The aggregation is also the largest recorded for this species, with up to 2 413 individuals representing an estimated biomass of approximately 30 tonnes. The size and predictability of this annual aggregation make it vulnerable to overexploitation and point towards the need for an appropriate conservation management strategy.