基于改进分水岭算法的多目标车辆的跟踪研究
基于多目标优化的车辆路径规划算法研究
基于多目标优化的车辆路径规划算法研究车辆路径规划是指针对一系列特定条件，使车辆自动在交通网络中选择最佳行驶路径的过程。
这项技术的目的是在最短的时间内到达目的地的同时，避免交通拥堵和其他限制条件的影响。
在现代出行中，车辆路径规划对舒适性和便捷性的提升起着至关重要的作用。
因此，发展新的、多目标优先级的车辆路径规划算法成为一项紧迫而重要的任务。
多目标优化是指在满足多种不同的优化目标下优化算法的过程。
在现实中，车辆路径规划中存在多个优化目标，例如时间最短、路程最少、转弯最少等等。
因此，多目标优化的车辆路径规划算法可以根据各种目标之间的优先级来优化计算，达到更好的效果。
现有的车辆路径规划算法主要集中在单目标优化上，如最短路径或最少转弯等。
这些算法通常忽略了其他重要因素，因此在实际应用中往往无法满足多种需求的同时优化。
针对这一问题，深度学习、遗传算法和模拟退火等方法被广泛应用于多目标优化的车辆路径规划算法中。
一种常用的多目标优化算法是NSGA-II（非支配排序基因算法-II），该算法将所有解分为多个级别，并根据解的覆盖范围进行排序。
在这个过程中，非支配的解具有更高的等级和更好的性能，从而保证了算法的优化效果。
另外，王文霞等人提出了一个基于模拟退火的多目标优化车辆路径规划算法。
该算法通过不断调整路径中各个决策节点的位置和大小来避开障碍，并在所有优先级的目标下最小化车辆的行驶距离和时间。
相比之下，深度学习的多目标优化车辆路径规划算法最近得到了广泛的关注。
该算法通过建立神经网络来预测车辆行驶的路线和速度，并根据多个目标和优先级来进行优化。
Jin等人提出的基于深度强化学习的多目标优化车辆路径规划算法，采用一种深层的卷积神经网络结构，可以在复杂的城市环境中预测最佳的车辆路径。
此外，该算法可以通过结束点计算车辆的时间和距离两个维度下的最优路径。
总的来说，基于多目标优化的车辆路径规划算法正日益被广泛研究和应用。
尽管存在着一些挑战和限制，但它们为城市出行的规划和优化提供了一个有前途的研究方向。
基于改进Deep Sort算法的多目标跟踪算法
收稿日期：2019-11-18；修回日期：2020-01-13作者简介：陈勇（1980-），男，江苏南京人，高级工程师，硕士，主要研究方向为电力工程；王昊（1982-），男，江苏常熟人，高级工程师，硕士，主要研究方向为图像处理与分析；诸雅琴（1987-），女，江苏南京人，工程师，硕士，主要研究方向为机器识别；贾浩亮（1996-），男（通信作者），河北邢台人，硕士研究生，主要研究方向为模式识别技术（220184588@seu．edu．cn ）；吴威（1975-），男，江苏徐州人，高级工程师，硕士，主要研究方向为电气技术．基于改进Deep Sort 算法的多目标跟踪算法陈勇1，王昊2，诸雅琴3，贾浩亮4，吴威2（1．国网江苏省电力工程咨询有限公司，南京210024；2．国网江苏省电力有限公司，南京211106；3．金卯新能源集团有限公司，南京210000；4．东南大学网络空间安全学院，南京210096）摘要：目标跟踪作为近几年的一个热门研究方向，在视频监控、无人驾驶和机器人导航等领域得到了广泛的应用。
而在电力工程施工场所应用多目标跟踪算法，有助于实时、智能地掌握相关人员活动情况，及时地对危险情况作出预测。
对此，提出了一种基于改进Deep Sort 算法的多目标跟踪算法，在算法中引入了加速度参数分量和全局轨迹生成机制，使其在基本满足实时跟踪的要求下，尽可能地提高算法的跟踪精度，并提供场景中人员的全局移动轨迹信息。
为了验证改进算法的有效性，设计了改进算法与原算法的对比实验。
实验结果表明，与原算法相比，改进算法在基本保证实时性的使用要求下，提升了多目标跟踪的精度，取得了良好的跟踪效果。
关键词：多目标跟踪；Deep Sort 算法；加速度参数分量；全局轨迹生成机制0引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，在精确制导、智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用［1］。
本文将改进的目标跟踪技术运用在电力工程工地场景的视频监控中，实时跟踪监控施工人员的位置信息，有助于极大地解放人力，提高生产效率，并能有效地对施工危险行为作出预测。
基于改进分水岭算法的多目标车辆的跟踪研究
德州学院计算机系 范玉贞 李海军
【摘要】近年来，由于车辆数量的激增，道路事故也频频发生，这就要对事故易发路段进行监控，并对车辆进行跟踪。针对目标的跟踪，提出了利用改进的分水 岭方法与数据关联方法相结合实现多目标车辆准确跟踪，在检测车辆时利用分水岭算法可以有效地进行图像分割并准确的检测出运行车辆；跟踪时利用运动目标 轮廓采用链表法记录多运动目标之间的数据关联，并跟据质心特征进行跟踪。实验表明该方法能有效地对目标进行了检测并提高了跟踪的准确率。 【关键词】车辆检测；视频监控；目标跟踪；数据关联；分水岭算法
Abstract：In the recent years，Road accidents occurred frequently because of the number of vehicle rapidly increased，It must Monitor the accident prone location，and to track vehicle.For target tracking problem，it uses a combination of improved watershed method and data association method for realization of multi objective vehicle tracking.It can effectively and accurately detect moving vehicles by using the watershed algorithm for image segmentation in the detection of vehicles and record the data association among the multiple moving targets which tracking objects by according to the centroid.The experimental results show that the method can effectively detect and improves the tracking accuracy. Key words：Vehicle Detection；Video Surveillance；Object Tracking；Data Association；watershed method
一种高速高精度的改进分水岭算法
一种高速高精度的改进分水岭算法作者：黄恢乐 胡… 文章来源：电子技术应用 21ic 点击数：更新时间：2007-7-5 23:22:20摘要：针对高速高精度帧片机视觉检测中的元件图像分割问题，提出了一种改进分水岭算法。
该算法结合传统的边缘检测和阈值分割，并采用一定的集水盆区域合并准则，有效地抑制了过分割现象。
现场运行结果表明该算法效果很好，满足了帧片机视觉检测的要求。
关键词：分水岭算法 贴片机 图像分割随着表面贴装技术的迅速发展，贴片机在我国电子组装行业中的应用越来越广泛。
它是机-电-光以及微型计算机控制技术的综合体，通过吸取-位移-定位-放置等功能，实现了将表面贴装元件快速而准确地贴装到PCB 板指定的焊盘位置。
其中贴片机视觉检测的任务是完成帖装元件的中心定位、质量检测以及贴装校正等。
而实现正确的视觉定位与检测的前提是保证图像的正确分割，即将贴装元件准确地从图像的背景中分割出来。
图像分割作为由图像处理到图像分析的关键步骤，至今已有许多相关算法被提出，大致分为三类：一是基于阈值的方法；二是基于区域的方法；三是基于边缘的方法。
尽管这些方法已被广泛应用于医学图像分割、遥感影像特征提取以及红外目标检测等诸多领域中，但对于贴片机这种高速运动环境下的高速高精度图像分割算法国内目前尚处于研究应用的起步阶段。
分水岭（Watershed ）算法是一种新近发展起来的数学形态学图像分割方法。
这种方法之所以引起人们的重视，一是其计算速度较快，二是物体轮廓线的封闭性，三是定位的精确性。
但分水岭算法对微弱边缘也具有良好的响应，因此采用分水岭算法进行图像分割时，通常会产生过度分割的现象。
本文针对项目组在国内率先研制和产业化的八头全自动高速高精度贴片机中涉及的微型计算机视觉检测问题，提出了一种以分水岭算法为基础，并结合传统的边缘检测和阈值分割算法的改进分水岭算法，避免了分水岭变换过度分割的缺陷，实现了贴装元件与背景的精确分割。
《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在日益复杂的交通场景中，准确而快速地检测与跟踪车辆及行人已成为一个重要而紧迫的研究课题。
这项任务对于智能交通系统、自动驾驶汽车、监控和安全系统等领域具有重要意义。
本文将详细探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状及进展。
二、研究背景与意义随着科技的发展，多目标检测与跟踪技术在交通领域的应用越来越广泛。
该技术能够实时监测交通场景中的车辆和行人，为自动驾驶汽车、智能交通管理系统等提供关键信息。
同时，该技术对于提高道路交通安全、减少交通事故具有重要意义。
因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用价值。
三、相关技术研究现状（一）目标检测算法目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容，其目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标。
目前，常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和传统特征提取方法。
其中，基于深度学习的目标检测算法在交通场景下的多目标检测中表现出较好的性能。
（二）多目标跟踪算法多目标跟踪算法主要用于在连续的图像帧中跟踪多个目标。
常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。
这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景选择合适的算法。
四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究（一）算法设计思路在交通场景下，车辆行人多目标检测与跟踪算法的设计需要考虑多个因素，如目标的实时性、准确性、鲁棒性等。
首先，通过使用深度学习技术进行目标检测，提取出交通场景中的车辆和行人。
然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，以实现目标的持续监控。
最后，将检测与跟踪结果进行融合，输出最终的检测与跟踪结果。
（二）算法实现过程1. 数据预处理：对原始图像进行去噪、增强等处理，以便更好地提取目标特征。
2. 目标检测：利用深度学习技术对预处理后的图像进行目标检测，提取出车辆和行人等感兴趣的目标。
3. 多目标跟踪：使用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，记录每个目标的运动轨迹。
基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法
基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法作者：高庆吉霍璐牛国臣来源：《计算机应用》2016年第08期摘要：针对单目视觉对多个相似的目标跟踪因遮挡等因素影响而失效的问题，提出一种基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法。
在将多目标跟踪问题归结为基于目标检测的轨迹关联过程基础上，通过引入在线学习霍夫森林框架将轨迹关联计算转化为最大后验概率（MAP）问题。
通过在线采集多目标样本、提取目标外观和运动特征构建霍夫森林，进行森林训练得到轨迹关联概率，从而关联多目标轨迹；而引入低秩逼近Hankel矩阵进行轨迹校验，修复了误匹配的轨迹，改进了在线更新训练样本算法的效能。
实验表明，轨迹误匹配率显著改善，能有效提高单目摄像机对多个相似目标有遮挡情况下跟踪的准确性和鲁棒性。
关键词：多目标跟踪；在线学习；霍夫森林；轨迹关联；Hankel矩阵；相似目标中图分类号：TP391.41文献标志码：A0引言近年来，基于视觉的多目标识别和跟踪成为研究热点，但由于单摄像机视野受限，容易出现目标偶尔移出视野或被遮挡等问题，且视距较远或目标本身极为相似时跟踪容易出错，使得这方面研究尤为重要。
目前广泛采用的方法是使用高质量的视觉目标识别方法逐帧检测目标，然后用在线或者离线方式将检测到的目标信息关联成轨迹以实现跟踪，其轨迹关联通常是基于外观和位置相似度进行[1-3]；另有采用多通道核相关滤波器进行样本训练的实时跟踪算法[4-5]，对目标尺寸和外观变化具有很好鲁棒性。
然而，这些算法在目标外观相似度高、无先验运动模型、目标快速运动等情况下失效率较高。
文献[6]提出通过卡尔曼滤波或者粒子滤波预测目标位置，关联距离最近的目标来实现多目标跟踪；但是该方法需要有先验的目标运动模型，而实际情况中很多时候目标运动模型是随时变动或未知的，且当多个目标彼此很接近时这类算法很难对不同目标进行正确区分。
文献[7]使用在线学习框架进行多目标跟踪，通过在线搜集样本，并引入目标外观特征和运动特征来构建霍夫森林，使用统计的方法区分不同轨迹，并关联成为长轨迹，以此进行跟踪；该方法运算速度快，可在线实现，对目标外观变化有一定鲁棒性，对目标位置预测能力强，但在多相似目标情况下跟踪准确度较差。
一种求解多目标车辆路径问题的改进免疫算法
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本 文在 研 究 基 本 免 疫 算 法 的 基 础 上 ， 对 针
ＶＲＰ问 题 ， 计 了 一 种 具 有 动 态 自适 应 性 的 免 疫 设
算法， 在算 法 中引入 年 龄 结构 模 型 ， 合 一 种基 于 结
ｒｎ ａ ｋ排 名 方 法 的 抗 体 浓 度 抑 制 思 想 ， 采 用 变 异 并
称 ＶＲＰ ）最 早 是 于 １ ５ ９ ９年 由著 名 学 者 Ｄ ｎｚ ａ ｔｉ ｇ和
Ｒａ ｅ 提 出 的［ ， 一 般 可 描 述 为 ： 于 一 系 列 的 ｍｓ ｒ １它 ］ 对
能 力 ， 且要求 完成 任 务所 使 用 的车辆 数 最 少． 而 假
设 所 有 车 辆 都 相 同且 容 量 相 等 ， 探 讨 的 问 题 也 必 所
文 章 编 号 ：１ ０ １ ０ ２ １ ） １０ １ — ４ ０ ０ １ ９ （ ０ １ ０ — ０ ４０
一
种求 解 多 目标 车辆 路径 问题 的 改进 免 疫 算法
程 林 辉 ，王 江 晴
（ 中南 民族 大 学 计 算 机 科 学 学 院 ， 汉 ４ ０ ７ ） 武 ３ ０ ４
目标 ＶＲＰ 问题 建 立 数 学 模 型 ．
定 的约 束 条 件 （ 货 物 的 需 求 量 、 辆 的 容 量 限 如 车
制 、 物 的 送 达 时 间 、 辆 的 行 驶 时 间 等 ） ， 够 货 车 下 能 有 序 地 通 过 它 们 ， 达 到 一 定 的 目标 （ 费 用 最 少 、 并 如 里 程最短 、 用 车辆尽 量少 等） 使 ． ＶＲ 问 题 是 一 个 典 型 的 组 合 优 化 问 题 ， Ｐ 对
基于多级匹配的多目标跟踪算法
基于多级匹配的多目标跟踪算法摘要：多目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题。
为了解决多目标跟踪中的挑战，本文提出了一种。
该算法利用多级匹配的策略，在不同的层次上进行目标匹配，以提高跟踪的准确性和稳定性。
实验结果表明，该算法在多目标跟踪任务中具有较好的性能。
1. 引言多目标跟踪是计算机视觉中的一个关键问题，应用广泛，如视频监控、智能交通系统等。
然而，由于目标的外观变化、遮挡和运动模式的多样性，多目标跟踪仍然面临着很多挑战。
2. 相关工作过去的研究主要集中在目标检测和单目标跟踪上。
然而，这些方法难以处理多目标之间的相互遮挡和相似外观的问题。
3. 算法设计本文提出的算法采用了多级匹配的策略。
首先，利用目标检测算法检测出视频帧中的所有目标。
然后，根据目标的特征和运动信息，将目标分为不同的类别。
接下来，在每个类别中，我们使用多级匹配的方法进行目标匹配。
具体地，我们首先根据目标的外观特征进行初级匹配，然后利用目标的运动信息进行高级匹配。
最后，通过融合初级匹配和高级匹配的结果，得到最终的目标跟踪结果。
4. 实验结果我们在多个公开数据集上对提出的算法进行了实验评估。
实验结果表明，与现有的多目标跟踪算法相比，本文提出的算法在跟踪准确性和稳定性方面均有显著的提升。
5. 结论本文提出了一种基于多级匹配的多目标跟踪算法。
该算法利用多级匹配的策略，在不同的层次上进行目标匹配，以提高跟踪的准确性和稳定性。
实验结果表明，该算法在多目标跟踪任务中具有较好的性能。
然而，仍有一些问题需要进一步研究，如目标的长时间遮挡和复杂背景下的跟踪。
改进多目标拟态物理学优化算法及其在车辆工程中的应用
改进多目标拟态物理学优化算法及其在车辆工程中的应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，交通监控系统逐渐从单一功能的设备发展成为复杂、多功能的智能系统。
在交通场景中，车辆行人多目标检测与跟踪算法作为智能交通系统的重要组成部分，对于提升交通安全、缓解交通拥堵和提高交通管理效率具有重要意义。
本文旨在研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、交通场景下的多目标检测1. 算法概述多目标检测是交通场景中车辆行人多目标跟踪的基础。
目前，常用的多目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于传统计算机视觉的方法。
其中，基于深度学习的算法如YOLO、SSD和Faster R-CNN等在交通场景中表现出较好的性能。
2. 算法原理在交通场景中，多目标检测算法主要通过卷积神经网络对图像进行特征提取和目标识别。
具体而言，算法首先对输入的图像进行预处理，如去噪、归一化等操作；然后通过卷积神经网络提取图像中的特征；最后利用分类器和回归器对目标进行识别和定位。
三、车辆行人多目标跟踪1. 算法概述车辆行人多目标跟踪是在多目标检测的基础上，对多个目标进行轨迹预测和关联的过程。
常用的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于聚类的方法和基于深度学习的方法等。
2. 算法原理车辆行人多目标跟踪算法主要通过数据关联和轨迹预测实现目标的跟踪。
首先，算法对检测到的目标进行特征提取和描述；然后，利用数据关联算法将不同帧之间的目标进行关联；最后，通过轨迹预测算法对目标的未来位置进行预测。
四、算法优化与挑战1. 算法优化针对交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法，可以从以下几个方面进行优化：提高算法的检测精度和速度、增强算法对复杂环境的适应能力、降低算法的误检率和漏检率等。
具体而言，可以通过改进网络结构、优化参数设置、引入先验知识等方法提高算法性能。
2. 挑战与问题尽管车辆行人多目标检测与跟踪算法在交通场景中取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战和问题。
关于多目标跟踪的本科毕业设计题目与教程
关于多目标跟踪的本科毕业设计题目与教程一、引言在当今社会，计算机视觉和图像处理技术已经成为了各行各业的热门话题。
而在这个领域中，多目标跟踪更是备受关注。
多目标跟踪是指在图像或视频中同时跟踪多个目标的行为，这对于监控系统、智能交通系统、无人驾驶技术等都有着重要的应用。
多目标跟踪的研究和应用价值不言而喻。
对于计算机科学相关专业的学生来说，选择多目标跟踪作为本科毕业设计题目既有挑战性，也有一定的研究价值。
在本文中，将从多目标跟踪的基本概念、技术发展现状、算法原理以及实际应用等方面进行深入探讨，希望对相关专业的学生有所启发和帮助。
二、多目标跟踪的基本概念1. 多目标跟踪的定义在计算机视觉和图像处理领域，多目标跟踪是指通过计算机算法和技术，实现对图像或视频中多个目标的同时跟踪和识别。
这一技术要求能够准确地识别出不同的目标，并能够在目标移动、遮挡、变形等情况下进行持续跟踪，从而实现对目标行为的分析和监测。
2. 多目标跟踪的挑战在实际应用中，多目标跟踪面临诸多挑战。
首先是目标之间的相互遮挡和重叠问题，这会导致目标的识别和跟踪变得更加困难。
其次是目标的形变和运动模式多样性，不同目标的运动轨迹和行为模式可能存在较大差异，需要算法能够适应多样性的情况。
还有光照变化、背景干扰等因素也会对多目标跟踪的精度和鲁棒性提出更高的要求。
三、多目标跟踪的技术发展现状1. 基于传统机器学习的多目标跟踪方法在早期的研究中，多目标跟踪主要采用传统的机器学习方法，如SVM、HOG特征、卡尔曼滤波等。
这些方法在特定场景下具有一定的效果，但是无法很好地适应复杂的实际环境，对于遮挡、光照变化等问题处理能力有限。
2. 基于深度学习的多目标跟踪方法近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的多目标跟踪方法逐渐成为研究的热点。
利用深度学习网络如CNN、RNN等，结合目标检测、特征提取和跟踪算法，可以实现对复杂场景下多目标的高效跟踪。
这些方法在准确性、鲁棒性和实时性上均有了明显的提升，成为了目前多目标跟踪技术发展的主流方向。
复杂背景下车辆跟踪的改进算法及逆行检测
关
键
词 ：车辆 跟踪 ；多特征 匹配 ：复杂 背景
中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １
文 献标 识码 ：Ａ
文 章 编 号 ：２ ０ ９ ５ — ３ ０ ２ Ｘ ｆ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ １ ５ ０ ． ０ ４
（ １ ．郑州轻工业学院计算机与通信 工程学 院，河南 郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ ２ ； ２ ．厦门大学信 息科学 与技术学院 ，福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ０ ５ ）
摘
要： 针 对 复杂背 景下 车辆跟 踪准确 率 低的情 况 ，提 出了一种 改进 的算 法 ，采 用
多边 形 车辆跟踪 窗 口和更 准确 的预测 搜 索 区域 ，进行 多特征 匹配 车辆 的跟是计 算机 视觉 应用 的重要 内容 ，特 别 是在 智能 交通视 频监 控方 面 ，车辆 跟踪 是交通
事 件判 断 、解决 城市拥 堵等 的前 提 ， 目前 有很 多
背景 下车 辆跟踪 的准确率 ，本文 提 出了采 用多边 形车 辆跟 踪窗 口和 更准确 的预 测搜 索 区域 ，进行 多特 征 匹配车辆 的跟 踪算 法 ，并 应用 于道 路的车
２ ０ １ ３ 年 ７ 月
图 学 学 报
Ｊ Ｏ ＵＲＮＡＬ ｏＦ ＧＲＡＰ ＨＩ ＣＳ
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０１ ３ 、 ， ０ １ ． ３ ４ ＮＯ． ４
第３ ４卷 第 ４期
复杂背景下车辆跟踪 的改进 算法及逆行检测
郭 锋 ， 王 秉 政 ， 杨 晨 晖２
Ｔｈ ｅ Ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ Ｖｅ ｈｉ ｃ ｌ ｅ Ｔｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ Ｒｅ ｔ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｄｅ Ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ
分区域多目标进化算法在协同车辆路径问题中的应用
分区域多目标进化算法在协同车辆路径问题中的应用谢桂芩;涂井先【摘要】To minimize the total cost of vehicle transport and to satisfy customers, it proposed a new mathematical model for multi-objective optimization of Multi-Depot collaborative vehicle routing with time windows in logistics. For the sake of this multi-objective optimization, a multi-objective evolutionary algorithm, based on decomposition, was adopted. In this algorithm, a new encoding method, which was beneficial to producing feasible individual, was presented. The efficiency of the algorithm was improved due to the perfect encoding. Finally, a test was carried out. The results show that the proposed model can solve effectively the problem of collaborative vehicle routing in logistics.%在以原有的车辆配送总费用最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度目标,建立带有时间窗的多物流中心协同配送的车辆路径多目标优化问题的数学模型.对建立的多目标优化问题,采用分区域多目标进化算法思想,构造了利于产生可行解的编码方式,从而提高算法的运行效率.通过算例验证了建立的模型能有效地解决协同物流配送车辆路径问题.【期刊名称】《广东工业大学学报》【年(卷),期】2011(028)004【总页数】7页(P38-44)【关键词】协同运输;多目标优化;进化算法;车辆路径问题【作者】谢桂芩;涂井先【作者单位】广东工业大学应用数学学院,广东广州510520;广东工业大学应用数学学院,广东广州510520【正文语种】中文【中图分类】TP183物流配送优化主要是对车辆路径的优化问题，车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)［1］最早由Dantzig和Ramser于1959年提出，是现代物流配送领域的一个核心问题.带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Window，VRPTW)［2-3］是对简单车辆路径问题VRP的扩展，它是在VRP问题的基础上增加了服务时间窗的限制，这里的服务时间窗是指车辆到达各客户的时间范围.多物流中心的物流配送问题(Multi-Depot VRP，MDVRP)［4-6］是基本车辆路径问题的进一步扩展，协同配送车辆路径问题(Collaborative Vehicle Routing Problem，CVRP)［7］是 MDVRP 的发展的高级阶段.协同配送是指各物流企业共享各种资源信息，如客户、仓库等，通过Internet等信息技术创造协同环境，为所属不同公司的客户统一配送货物以降低物流配送成本.由于通讯和计算机技术的发展为协同运输提供了技术保障，因此协同运输问题将成为物流领域的重要研究内容之一.目前，国内外对多物流中心协同配送车辆路径问题的研究还很少，而且现有的研究仅以降低配送总费用为目标的单目标车辆路径优化调度，求解算法也是分两阶段化，第一阶段将多物流中心问题转化为单物流中心问题，第二阶段再对每个物流中心分别按单物流中心求解，这样只具有局部优化的性质.带有时间窗的多物流中心协同配送的车辆路径问题的目标应主要包括：(1)合理安排物流配送使得成本最低;(2)按照客户的要求及时配送货物提高物流服务质量.以上目标相互联系、彼此影响，组成一个目标体系，因此对协同配送中的车辆路径问题所建立的模型应该是多目标的.基于此，本文在原有的车辆配送总费用最小化为目标的基础上，兼顾顾客的不满意度最小化目标，建立带有时间窗的多物流中心协同配送的车辆路径多目标优化问题(Multi-Depot Collaborative Vehicle Routing Problem with Time Window，MDCVRPTW)的多目标数学模型.随着客户对物流配送及时性要求的提高，并且由于许多定性因素难以量化，本文主要通过配送及时性衡量客户满意度.该车辆路径问题是多种约束、多个目标的NP难题，考虑问题的复杂性，本文采用文献［8-9］的分区域多目标进化算法思想用于求解问题.根据问题的特点在算法求解过程中构造一种新的编码方式，能够更有利地产生初始可行解，并更有利于杂交变异后产生可行解，从而提高算法的运行效率.最后通过算例验证了该模型的建立能有效地解决MDCVRPTW，多物流中心相互协作不仅能降低系统配送总成本，而且能减少系统时间，提高物流配送服务质量.多目标优化得到的一组Pareto最优解更有利于决策者做出正确的决策.1 问题描述及数学建模本文所研究的MDCVRPTW可描述为：属于不同公司的M个物流中心(物流中心编号m=1，2，…，M)为跨区域的N个客户(客户编号n=1，2，…，N)协同配送货物;第n个客户的坐标位置为(xn，yn)，货物需求量为g(n)，要求接受货物的最早服务时间为Et(n)，最迟的服务时间为Lt(n)，考虑卸货、搬运的服务时间为T(n);物流中心m坐标位置为(xm，ym)，拥有足量可供调度的车辆总数为mk(车辆编号 k=1，2，…，mk)，车辆 k的最大载重量为gmax(m，k)，平均车速为v(m，k)，行驶每公里消耗费用为pc(m，k)，调度车辆k的固定费用为pf(m，k).已知：各个物流中心各自拥有一定的客户，即每个客户在协同配送前都有指定负责配送的物流中心，在协同配送中，客户的货物需求除了可以由先前指定的中心配送外还可以由其他对该客户可提供货物的中心配送，每个客户只能由一个物流中心配送，即每个客户只能由一辆车一次性服务，车辆均从配送中心出发最后回到原配送中心，如何规划协同运输调度方案，使得总运输费用最小，且顾客的不满意度最小.对模型中的变量定义如下：D(i，j)：坐标点 i到点 j的距离，可以是顾客到顾客、顾客到中心或中心到顾客的距离.数学模型建立：式(1)和式(2)分别表示目标总运输费用最小和顾客的不满意度最小;约束(3)表示每辆车装货不超过其最大载重量;约束(4)表示每个客户只由一辆车配送;约束(5)表示指派的车辆只驶入所送货的客户;约束(6)表示指派的车辆只驶出所送货的客户;约束(7)表示所有的客户都能得到服务;约束(8)表示当 L(m，k，i，j)=1，即车辆经客户 i 到达客户j时，计算车辆到达客户j的时间等于车辆到达客户i的时间、客户i所需服务时间、车辆到达客户i的等待时间及车辆经客户i到达客户j的行驶时间四者之和;约束(9)表示迟到不得超过最大迟到时间Δt，因为迟到时间无限大是没有实际意义的;约束(10)表示客户i对服务的不满意度由配送的及时性衡量，即早到处罚和晚到处罚之和来衡量，其中p1、p2分别为早到处罚因子和晚到处罚因子;约束(11)判断配送中心m的车辆k是否被调用，是为1，不是为0.2 基于分区域和极大极小策略的协同配送路径优化的多目标遗传算法(记为MOEADWSS)本文采用的是文献［8-9］提出的MOEADWSS算法思想求解MDCVRPTW.该算法的主要思想是将目标函数空间分成若干个子区域，在更新种群前，将当代所有个体及其后代分到各个区域的子种群，如果一个区域内子种群的个体数不超过给定的上界U，那么任何个体都不会被淘汰，如果一个区域内子种群的个体数超过U，那么用极大极小策略选择U个较好的个体到该区域的子种群中.杂交的两个父代要从同一区域的个体中选.下面给出算法的详细求解过程.2.1 编码、初始种群的构造、解码如何找到一个合适的编码方式，是实现算法的关键问题.根据该问题的求解特点，这里采用整数编码方式，这种编码方式比较直观.本文构造了M个物流中心、N个客户，可确定各物流中心配送方案的编码.每个个体用一个2行N列的矩阵表示，这里矩阵的列序号对应客户编号，矩阵第1行的数字表示物流中心编号，取值1，2，…，M，即该数字所在列对应的客户由该数字表示的物流中心配送，第2行的数字表示客户由同一物流中心配送的顺序号.例如，令M=3，N=14，即3个物流中心协同为14个客户配送货物，物流中心编号分别为1、2、3，以下的式(12)～式(15)都表示个体，个体是由2行14列的的矩阵表示，矩阵的第1行取值为1、2、或3.在式(12)中，矩阵的第4列对应客户4，该列的第1行数字为1表示客户4由物流中心1配送，该列的第2行数字为1表示客户4被同一物流中心配送的顺序号为1，那么第4列的数字表示客户4由物流中心1安排配送的顺序号为1;同样，第1列的数字表示客户1由物流中心1安排配送的顺序号为4.在产生初始种群时，为了得到可行个体并加快算法收敛速度，本文采用本节的编码方式产生可行个体.由本节的编码方式知道个体用一个2行N列的矩阵表示，由矩阵列序号确定客户，由矩阵第1行数字确定客户被指定配送的物流中心，由矩阵第2行数字确定客户被同一物流中心配送的顺序号.因为不是所有的物流中心都可以为客户配送货物，那么对于不能为该客户配送货物的物流中心来说，该客户对应列的第1行数字就不能取该物流中心编号，所以在初始化个体时，先根据客户信息初始化个体第1行，再根据第1行信息初始化第2行.例如，假设3个物流中心中除了物流中心3由于缺货不能为客户3配送，剩下的物流中心1和物流中心2都可以为客户3配送货物，那么所有个体的第3列的第1行数字取值只能取1或2，不能取3.在解码当中，由上述编码方式可以知道每个物流中心所配送客户及客户的配送顺序号，那么按照顺序号就可以确定各个物流中心配送客户的顺序列，简称配送客户列.例如，在式(12)表示的个体中，由第1行可以确定物流中心1配送客户1、4、9和10，由第2行可以知道客户1、4、9和10的配送顺序号分别为4、1、2和3，从而确定配送客户列为4-9-10-1，依照此方法可以确定物流中心2的配送客户列为13-14-12-6-3-5-2-8-11，物流中心3的配送客户列为7.在得到各个物流中心配送客户列之后，再根据约束(3)车辆装货量必须不大于其最大载重量和约束(9)迟到时间不得超过最大迟到时间Δt确定每个物流中心车辆的配送路径，并以路径数目确定车辆的数目，从而确定具体调度方案.例如，对于物流中心2，根据其配送客户列，该物流中心车辆1首先配送客户13，依照配送顺序把客户14添加为待选节点，因为添加客户14后没有违反约束，则把客户14添加到车辆1所在路径.接着把客户12添加为待选节点，添加后违反了约束(3)和约束(9)其中之一，则确定车辆1配送客户列为13-14-12.确定车辆2的配送客户列，按照物流中心的配送客户列，车辆2首先配送6，按照上述方法，直至该中心配送的客户都被服务完为止，最终得到车辆2的配送客户列为6-3.车辆3的配送客户列为5-2-8-11，又由车辆从配送中心出发和最后回到原配送中心.这里物流中心2对应是物流中心B，那么该中心的具体调度方案是3条路径，即B-13-14-12-B、B-6-3-B、B-5-2-8-11-B.依照此方法即可确定各个物流中心的调度方案.为了在解码后便于得到具体的调度方案，将物流中心编号1，2，…，M 更改为N+1，N+2，…，N+M，解码后以自然数串表示.自然数串是以 N+1，…，N+2，…，N+3，…，N+M，…的形式将各个物流中心的配送客户列间隔开，自然数串自左向右首次出现的N+1和N+2之间的客户编号数列就是物流中心1的配送客户列.以此类推，自然数串自左向右首次出现的N+2和N+3之间的客户编号数列是物流中心2的配送客户列.自然数串自左向右首次出现的N+M，该数右边的客户编号数列是物流中心M的配送客户列.自然数串中每个配送中心的配送客户列又被该配送中心编号数间隔开，间隔开的客户列就对应车辆路线.例如，对于M=3，N=14，物流中心1、2和3就更改为物流中心15、16和17，按照上述具体解码思想将式(12)表示的个体解码后得的自然数串为15-4-9-10-1-16-3-14-12-16-6-3-16-5-2-8-11-17-7，那么该自然数串自左向右首次出现的15和16之间的客户列为4-9-10-1，所以物流中心1的车辆路线15-4-9-10-15.同样，可以得到物流中心2的车辆路线为16-3-14-12-16、16-6-3-16、16-5-2-8-11-16，物流中心3的车辆路线17-7-17.这样解码后即可得到具体的调度方案.2.2 杂交变异依次遍历父代的每一列，如果两个父代的对应列是不相同的，则以0.5的概率交换两列，两个父代杂交后产生两个后代.杂交可能会产生非法后代，即后代中同一个物流中心所配送的客户顺序号会出现重复、间断的不连贯现象，这里用修复策略将非法个体变为合法个体.该修复策略是将同一物流中心所配送的客户按其顺序号(从小到大)依次排列，其中将重复顺序号所对应的客户进行随机排列，其余客户排列位置不变.最后将客户顺序号修正为排列后对应的位置顺序号.例如，以式(12)和式(13)作为父代，除了第 1、4、6、7、9、12 和 13 列相同不交换之外，其余各列按0.5的概率交换.假设是第5列和第14列发生了交换，式(14)是交换列后由式(13)做父代产生的后代，那么在式(14)表示的个体中，可以看到物流中心1配送客户的顺序号还是连续的，而物流中心2和物流中心3所配送的客户顺序号发生了不连续现象.物流中心2配送的客户顺序号从小到大为 1、2、2、3、4、6 的不连贯数字，物流中心 3 配送的客户顺序号从小到大为1、3、4的不连贯数字.现在对物流中心2配送的客户顺序号进行修复，其中重复顺序号2对应的客户是客户11和客户14.针对顺序号2所在位置将客户11和客户14进行随机排列，其余客户所在位置不变，重新排列得到的客户列为 13、11、14、12、6、5 或 13、14、11、12、6、5 两种排法.假设随机得到的是前者的排列法，按客户重新排列后对应的位置顺序号修正客户顺序号，对于物流中心3配送的客户顺序号没有出现重复的情况，就直接按对应的位置顺序号修正客户顺序号，则得到的后代即为式(15)表示的个体.依照此方法将杂交后的个体进行修复，最后即可以得到合法个体.杂交结束后，按变异概率随机选取要进行变异的个体，在该个体中随机选取属于同一物流中心配送的两个客户并将其顺序号交换，即随机选取个体中第1行数相同的两列进行交换，从而完成变异.这样的变异相当是将某物流中心的配送客户列进行重新排列，所以变异后得到的个体还是可行个体.例如式(12)是随机选取来进行变异的个体，在该个体中随机选取属于同一物流中心1的客户1和客户4，将其顺序号交换后，客户1配送顺序号由原来的4变成1，而客户4的配送顺序号由原来的1变成4.2.3 区域的划分方法本文的目标函数个数为2，这里要最小化两个目标.按式(16)将每个目标函数转化为［0，1］范围内.经过这样的变换，把目标空间变换到第一象限.其中x代表一个个体，fi(x)为个体x的第i个目标函数值，为第i个目标的最小值或者是最小值的一个估计，ε为一个很小的正数，它是用来防止分母为0，为所有个体的第i个目标的最大值，gi(x)为个体x的第 i个目标转化后的函数值，gi(x)∈［0，1］.本文用下列方法把目标函数空间分成S个子区域：在单位圆的第一象限中按式(17)和(18)均匀选取S个角度和S个单位向量.将S个单位向量W1，W2，…，WS作为S个子区域的中心向量.种群中的每个个体对应目标函数空间的一个向量，该向量与哪个中心向量的夹角最小就把该个体归为那个子区域.夹角的大小可通过计算该向量与每个中心向量的内积来判断.2.4 极大极小选择算子在单位圆第一象限中按式(19)和式(20)均匀选取N个角度，产生N个权重向量.在本文中取 N=S2，把 V1，V2，…，VS分到第 1个区域，把 VS+1，VS+2，…，V2S分到第 2 个区域，依此类推，最后每个区域都可以分到S个权重.规定每个区域个体数目的上界都为S，并假设某个区域的子种群的个体数目为S'，当S'大于S 时，就要用极大极小策略选择S个个体到该区域中.设Vi=(，)，i=1，2，…，N，用 Vi评价个体 x，则个体 x 的适应值函数为2.5 基于分区域策略和极大极小策略的协同配送车辆路径算法的主要步骤步骤1：初始化参数.初始化种群规模N、子区域的数目S、最大迭代次数T、杂交概率Pc和变异概率 Pm，生成 S个子区域中心向量 W1，W2，…，WS，生成N 个权重向量 Vi=()，i=1，2，…，N，将 N个权重向量划分到S个子区域中.步骤2：初始化种群.采用本文的设计方案随机产生2N个个体，用上述区域划分法将种群划分到S个区域的子种群中.如果一个区域中的个体数目不超过S，则将这个区域内的个体全部赋给该区域的子种群;如果一个区域中的个体数目超过S，则用极大极小选择算子选择S个较好的个体进入子种群.步骤3：分别对每个区域的个体进行杂交变异操作.杂交的两个父代均从属于同一个区域的个体中选.步骤4：更新种群.把杂交和变异后产生的后代和当前代所有子区域中的个体划分到各个区域中.如果一个区域中的个体数目不超过S，则将这个区域内的个体全部赋给该区域的子种群;如果一个区域中的个体数目超过S，则用极大极小选择算子选择S个较好的个体进入子种群.步骤5：如果t≤T，t=t+1，返回步骤3，否则输出非劣解.3 实例和分析假设系统中有3个物流中心A、B和C，其坐标分别为(-28，52)、(60，-28)、(-140，-92)，分别负责为14个客户配送货物，客户编号分别为(1，2，…，14)，中心 A 负责1，3，5，7 和11，中心 B 负责2，4，6，8，9，10，12 和 13，中心 C 负责 14，各物流中心车辆最大载重量12 t，调用车辆固定费用100元，平均车速100 km/h，单位里程消耗费用1元/km，各客户对货物需求量、允许服务的最早时间和最迟时间的时间窗约束、服务时间及坐标位置等相关信息如表1所示.表1 客户信息客户货物量/t 最早服务时间/h 最迟服务时间/h 服务时间/h 负责配送中心拥有货物中心坐标位置(x，y)1 2.0 6.0 7.5 0.5 1 1，2，3 (20，100)2 1.5 2.0 4.0 1.0 2 1，2，3 (88，48)3 3.0 4.0 5.0 3.0 1 1，2 (52，-100)4 2.5 1.0 3.01.0 2 1，2，3 (-72，60)5 3.5 1.0 3.0 1.0 1 1，2，3 (120，20)6 1.5 1.0 4.02.02 1，2 (100，-28)7 3.0 2.0 3.0 1.5 1 1，2，3 (-80，-100)8 2.5 3.5 4.5 1.0 2 1，2，3 (40，48)9 2.0 3.0 4.5 0.6 2 1，2 (-88，92)10 2.5 4.0 5.0 0.6 2 1，2，3 (-68，180)11 3.5 3.5 5.5 1.5 1 1，2 (40，12)12 3.0 5.0 7.0 2.0 2 1，2，3 (28，-60)13 4.0 2.0 3.0 1.5 2 2 (-92，-28)14 5.0 3.0 4.0 1.0 3 2，3 (-60，-28)根据协同与否两种情况分别规划运输调度方案，即各配送中心在不协同情况下各自独立承担自身的配送任务来规划不协同运输调度方案和各配送中心在协同情况下共享客户、货物等信息资源共同完成所有客户的配送任务来规划协同运输调度方案.规划运输调度方案使用 Matlab7.0编写求解MDCVRPTW问题的MOEADWSS 算法的编码方式采用本文的设计方案，算法的运行参数设置如下：初始化种群规模N=100、子区域的数目S=10、最大迭代次数T=200、杂交概率Pc=0.9和变异概率Pm=0.1.分别求得不协同运输调度11个方案，协同运输调度4个方案，表2和表3分别是不协同运输和协同运输的各个方案的目标值，即各个方案的运输费用和不满意度.表4是协同运输的4个具体调度方案.式(22)至式(25)表示的4个个体是Matlab7.0程序求解协同运输调度得出的一组Pareto最优解的实验结果.按照本文的解码方式就可以对应得到表4里4个协同运输调度的具体调度方案.表2 不协同运输调度方案目标值方案运输费用/元不满意度2 975.71 0.307 2 2 955.07 0.178 3 3 022.60 0.168 4 3 044.74 0.113 5 3 112.27 0.103 6 3 201.280.091 7 3 204.98 0.087 8 3 268.80 0.081 9 3 281.23 0.077 10 3 361.51 0.0381 11 3 429.04 0.028表3 协同运输调度方案目标值方案运输费用/元不满意度1 1 748.56 0.388 2 1 863.18 0.321 3 1 929.62 0.067 4 2 055.53 0表4 协同运输调度的配送路径中心方案1 方案2 方案3 方案4 A A-4-9-10-1-A A-4-9-10-1-A A-9-10-1-A A-4-A A-9-10-1-A A-4-A B B-13-14-12-B B-6-3-B B-5-2-8-11-B B-13-14-12-B B-6-8-11-B B-5-2-3-B B-13-14-12-B B-5-2-8-11-B B-6-3-B B-13-14-12-B B-5-2-8-11-B B-3-B B-6-B C C-7-C C-7-C C-7-C C-7-C从计算结果可以看到：(1)从表2和表3的结果比较中看到，协同运输下的方案4在达到不满意度最小值为0的同时得到的运输费用比不协同运输的11个方案的运输费用都要小很多，说明协同运输可以提高服务质量和降低成本.(2)表2、表3都可以看到在追求运输费用更低时所付出的代价是不满意度变高，或者说要求不满意度越低时付出的代价是运输费用越高，这些变化规律可以为决策者在做决策时提供有利的决策依据.(3)表4是协同配送各个方案的具体配送路径，每一条路径代表一辆车，路径数越多代表发车数越多，各个调度方案路径数不尽相同可以为决策者根据实际情况，如车辆不足、驾驶员不足等选择合适的调度方案.(4)在算例中客户8和客户11距离物流中心A最近，从表4中看到在协同运输调度中是由物流中心B配送，在以往将多物流中心问题转化为单物流中心问题的分两阶段化求解算法中是无法实现的.可见，本文在求解算法设计上得到了提升.4 结论本文从多目标的角度出发，通过综合考虑运输总费用和客户满意度两个目标，建立了MDCVRPTW问题的多目标优化模型.本文根据问题的特点在算法求解过程中构造一种新的编码方式，该编码方式能够有效地产生初始可行解，在构造初始种群和进行个体变异中都能避免产生无效个体，从而加快算法的收敛速度.根据问题的复杂性采用分区域多目标进化算法求解问题.通过实例得出了模型和求解算法的有效性.实验结果表明，多目标优化得到的一组Pareto最优解为决策者提供了强有力的决策支持.本文的研究成果可以为物流配送调度人员提供依据，从而实现物流科学化，对物流企业降低物流成本、提高服务质量、增加经济效益有显著意义.参考文献：［1］Dantzig G，Ramser J.The truck dispatching problem［J］.Management Science，1959(6)：80-91.［2］盛丽俊，周溪召.带有时间窗的车辆路径问题优化［J］.上海海事大学学报，2007，28(4)：64-68.［3］魏俊华，王安麟，童毅.基于需求划分的带软时间窗的路径优化方法［J］.公路交通科技，2005，22(10)：165-170.［4］李敏，郭强，刘红丽.多车场多配送中心的物流配送问题研究［J］.计算机工程与应用，2007，43(8)：202-208.［5］戴树贵，陈文兰.一个多物流中心配送模型及其遗传算法［J］.计算机技术与发展，2008，18(2)：46-51.［6］覃运梅.多源点物流配送车辆调度模型探讨［J］.物流科技 2010，33(9)：32-36.［7］谢天保，雷西玲，席文玲.多物流中心协同配送车辆调度模型研究［J］.计算机工程与应用，2010，46(29)：203-211.［8］Liu Hai-lin，Li Xue-qiang.The multiobjective evolutionary algorithm based on determined weights and sub-regional search［C］∥ IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC09).Norway：［s.n.］，2009：1028-1934.［9］李学强.多目标最优化进化算法［D］.广东工业大学应用数学学院，2009.。
基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法
基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法张鹤;吴谨【摘要】The symmetrical differencing easily generates empty when checking objects, especially, it easily appears leaking of check when the object running slower or object's size is smaller, Hence, a method of motion detection based on motion information and marker multi-measure watershed is proposed. First, video image which processed by high frequency emphasis filter are treated using frame differencing. Second,the HOS(higher order statistics) is used for the difference image motion detection, then through post-processing, a initial motion object binary model can be obtained. Third, marker of foreground and background are derived from temporal information, which is used to modify multi-measure morphological gradient image. Lastly, watershed segmentation is used to acquire motion object with precise boundary. Experimental results show that the detection algorithm can detect object accurately. It has the virtue of low complexity inherited from change detection and watershed, and overcomes the detect that it is easy to engender the excessive segmentations of the watershed algorithm, so it has a high adaptability.%针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法.首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜；并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像；最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标.实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2012(027)002【总页数】7页(P250-256)【关键词】高频强调滤波;高阶统计运动检测;多尺度形态学梯度;标记分水岭【作者】张鹤;吴谨【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN911.731 引言近年来，计算机视觉理论和算法研究迅速发展，随着计算机性能的不断提高，人们渐渐将如何使计算机可以看见人、认识人、解释人的行为状态作为研究的重点。
分水岭算法的改进方法研究
—4—第17期ol 2010年9月Se 分水岭算法的改进方法研究刁智华1,2，赵春江1，郭新宇1，陆声链1，王秀徽1(1. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097；2. 中国科学技术大学自动化系，合肥 230027)摘 要：现有分水岭算法对噪声敏感且存在过分割现象。
结合当前研究进展，介绍模拟泛洪的分水岭算法和模拟降水的分水岭算法。
针对传统算法的缺点，总结4种分水岭算法的改进方法，分析其优缺点并指出未来分水岭算法的研究方向。
关键词：分水岭算法；图像分割；预处理滤波；标记；区域合并Research on Improved Methods of Watershed AlgorithmDIAO Zhi-hua 1,2, ZHAO Chun-jiang 1, GUO Xin-yu 1, LU Sheng-lian 1, WANG Xiu-hui 1(1. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097;2. Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027)【Abstract 】Existing watershed algorithm is sensitive to noise and has over-segmentation problem. Based on previous studies and combining with the current progress, this paper introduces watershed algorithm simulating flood and watershed algorithm simulating rain. It sums up four types of improved methods for watershed algorithm according to defects of the traditional algorithms. Problems and further research aspects of improved methods for watershed algorithm are discussed.【Key words 】watershed algorithm; image segmentation; preprocessing filtering; labeling; region merging计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷V .36 No.17 ptember 2010文·文章编号：1000—3428(2010)17—0004—03文献标识码：A中图分类号：TP391.4·博士论1 概述2 传统分水岭算法分水岭算法作为一种基于区域的图像分割方法，建立在数学形态学的理论基础之上。
基于改进分水岭算法的图像分割技术
基于改进分水岭算法的图像分割技术
徐佳兵;李章维
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2013(026)010
【摘要】针对交通中的车辆图像提出了一种基于标记提取的改进分水岭算法.首先应用形态学的开闭运算重建滤波,然后对修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,最后将目标区域提取出来并进行合并.实验结果表明,这种方法可以达到较好的分割效果.
【总页数】2页(P117-118)
【作者】徐佳兵;李章维
【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023
【正文语种】中文
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基于图像融合与分水岭技术的车辆检测
基于图像融合与分水岭技术的车辆检测张瑜慧;郑步芹;沈洋【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2016(44)2【摘要】An effective detection method for moving vehicles isproposed .Firstly ,the consecutive frames subtraction method is used for background modeling ,the video frame and background frame are fused in the RGB channels based on the pixel level image fusiontechnology .Watershed segmentation is applied to obtain the best matching information after template matching ,vehicle detection and localization is realized at last .Experimental results show that the proposed method can detect moving vehicles in real time and get good results .%提出了一种有效的运动车辆检测方法。
首先采用连续帧差法进行背景建模，之后采用像素级的图像融合技术，将视频帧与背景帧在 RGB 通道进行融合处理。
随后在模板匹配的基础上进行分水岭分割，获取最佳匹配信息，最终实现车辆检测与定位。
实验结果显示，该方法能够实时检测运动车辆，检测效果较好。
【总页数】4页(P237-239,306)【作者】张瑜慧;郑步芹;沈洋【作者单位】宿迁学院宿迁 223800;宿迁学院宿迁 223800;宿迁学院宿迁223800【正文语种】中文【中图分类】TN911;TP391【相关文献】1.基于分水岭算法的地震属性异常体边缘检测技术 [J], 白瑜;张广忠;李刚;智敏;李淅龙2.基于彩色图像融合的隐藏武器检测技术 [J], 王亚杰;冉晓艳;叶永生;石祥滨3.基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法 [J], 贺兴容;龚奕宇;范松海;吴天宝;刘益岑;刘小江4.基于激光雷达点云与图像融合的车辆目标检测方法 [J], 胡远志; 刘俊生; 何佳; 肖航; 宋佳5.基于红外图像融合算法的高压容器检测技术研究 [J], 邱根;王锂;陈凯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｖ ｅ ｉｃ ｈ ｌ ｅ ． Ｆ ｏ ｒ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ，ｉ ｔ ｕ ｓ ｅ ｓ ａ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｅ ｄ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｆ ｏ ｒ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｉ ｔ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｖ ｅ ｉｃ ｈ ｌ ｅ ｒ ｔ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ． Ｉ ｔ
别 是 在视 频 监控 方 面 ，很 多专 家 学者 对其
进 行 了广 泛 的研 究 ，提 出 了很 多车 辆 检测 大小 和 形状 决 定 哪个 区 域代 表 的是 运 动车 与 跟 踪 的 算法 。 中在 视 频 跟 踪 时 ，通 过 辆 。分 水 岭算 法对 微 弱 边 缘具 有 良好 的 响 Ｍ ａ ｒ ｒ ｄ ， 波概 率 核 函数 生 成静 态 背 景 ，运 动 应 ，是 得 到 封 闭 连 续 边 缘 的 保 证 的 。 另 跟踪采用Ｓ Ｉ — Ｐ 粒子滤波算法 ，但是背景得 外 ，分 水 岭算 法所 得 到 的封 闭的集 水 盆 ， 不 到 及 时更 新 。 利用Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎ 滤 波 思 想对 为分 析 图像 的 区域特 征提 供 了可能 。 运 动 目标 的前 时刻 状 态信 息 进 行预 测 ，但
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｙ ｅ ａ ｒ ｓ ， Ｒｏ ａ ｄ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｃ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｄ ￣ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｌ ｆ ｙ ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｌ ｙ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ， Ｉ ｔ ｍｕ ｓ ｔ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｈｅ ｔ ａ ｃ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｎ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｔ ｏ
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…改进 分 水岭 算法 的多 目标车辆 的跟踪研究
德州 １ 学院计 算机 系 范玉 贞 李海军
【 摘要 】近年来 ，由于车辆数量 的激 增 ，道路事故 也频频发生 ，这 就要对事故 易发路段进 行监控 ，并对 车辆进行 跟踪。针对 目标 的跟踪 ，提出 了利用改进 的分水 岭方法与数据 关联方法相结合 实现 多 目标车辆准确 跟踪 ，在检 测车辆时利用分水岭 算法可 以有效地进行 图像分 割并准确 的检测 出运行 车辆 ；跟踪 时利用运 动 目 标 轮廓采用链 表法记录 多运动 目 标之 间的数据 关联，并跟据质心特征进行跟踪。实验表 明该方法 能有 效地对 目 标 进行了检 测并提高了跟踪的准确率 。 【 关键 词】车辆检测 ；视频监控 ； 目 标跟 踪；数据 关联；分水岭算法
２ ． ２ ． １图像 梯度 的计 算 如 果 对 输 入 图像 直 接 应 用 分 水 岭 算 法 ，必 须进 行梯 度 计算 ，但 通 常 会造 成 过 度 分割 。在这 个工 作 中先使用 “ Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ ”边
ｍｕ ｌ ｉ ｔ ｐ ｌ ｅ ｍｏ ｉｎ ｖ ｇ ｔ ａ ｒ ｅｔ ｇ ｓ ｗｈ ｉｃ ｈ ｒ ｔ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｂ ｙ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ Ｏ ｈｅ ｔ ｃ ｅ ｎ ｒｏ ｔ ｉ ｄ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｆ ｍｅ ｎ ｔ ￣ｒ ｅ ｓ ｌｔ ｕ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｈａ ｔ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ Ｃ ｎ ａ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｌ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｎｄ ａ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ． Ｋｅ ｙｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｖｅ ｉｃ ｈ ｌ ｅＤｅ ｍｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ；Ｖｉ ｄ ｅ ｏ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ；Ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｔｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ；Ｄａ ｔ ａ Ａｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ；ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｅ ｄｍｅ ｈｏ ｔ ｄ
ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｖ ｅ ｉｃ ｈ ｌ ｅ ｓ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ｔ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｈｍ ｔ ｏｒ ｆ ｉ ｍａ ｅ ｇ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ ｈｅ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｈｅ ｔ
１ ． 引言
开 ，这 些 地 区被称 为 集 水 盆地 和 水坝 或 线 含 有 微 弱 的边缘 ，灰度 变 化 的数 值差 别 不 区域 。经 过分 割后 ，结 合轮 廓 区域 面 积 的 些 微弱 边缘 ，如 图ｌ 所示 。 ２ ． ２ 分 水岭 的改 进方 法
多 运 行 车 辆 目标 跟 踪 应 用 广 泛 ，特 称为 分 水 岭 ，它把 输 入 的 图像 划 分为 一 组 是 特 别 明显 ，选 取 阈值 过 大可 能 会消 去 这