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室外移动机器人视觉导航关键技术研究
博士论文 请用CAJView打开 博士学位论文 室外移动机器人视觉导航关键技术研究 博士生姓名:xx 学科、专业:机械电子工程 研究方向:机电控制与自动化 指导教师:xxx教授 南京航空航天大学研究生院机电学院 室外移动机器人是一种能够在道路和野外连续地、实时地自主运动的智能移动机器人,其研究涉及多个学科的理论与技术,体现了信息科学与人工智能技术的最新成果,具有重大的研究价值和应用价值。在室外移动机器人的各项关键技术中,视觉导航的研究涉及到计算机视觉的各个主要方面,是一个有难度的综合性课题。视
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-23
文件大小:3145728
提供者:
zw_bigdaddy
基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究
计算机视觉通常是指计算机通过控制和应用传感器等设备对周围的环境进行获取的过程,然后对获取的视觉信息进行后期加工,包括表示、压缩、分析、处理、储存等,进而实现人类视觉所具有的“看”的功能。近年来计算机技术、光电技术和自动化技术的飞速发展,促成了计算机视觉系统的出现,同时随着人类生产生活需求的不断提高,视觉化、智能化的解决方案也越来越广泛的应用于工业生产、医疗和军事等领域,计算机视觉技术已经成为各国研究者关注和研究的热点。对计算机视觉系统的研究无论是在理论研究还是实际应用方面都有巨大的价值和意义。
所属分类:
硬件开发
发布日期:2018-12-28
文件大小:2097152
提供者:
weixin_44102991
工业电子中的复杂背景环境下运动目标的检测算法设计
智能视频监控技术是近年来计算机视觉研究领域中新兴的一个研究方向。它的主要研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容进行描述、分析和理解,并能根据分析的结果对视频监控系统进行控制,从而使视频监控系统具有较高层次的智能化水平。它的主要研究内容包括:监控视频运动目标的检测、目标的跟踪、目标的识别和目标的行为分析等。 本文分别从画面的前景物和背景物进行阐述,针对目前常用的各种运动目标检测方法进行分类比较,提出了一种零均值归一化互相关的方法作为运动目标检测的理论依据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-22
文件大小:196608
提供者:
weixin_38635996
复杂背景环境下运动目标的检测算法研究
首先对运动目标检测的理论和方法以及如何从背景图像中有效提取出前景物体做了简要概述,并结合传统的背景相减法容易受环境光线等外界因素影响这一弊端,提出了一种零均值归一化互相关的方法来实现对运动目标的检测判断。同时,采用了累积直方图的方法获得了一个理想阈值,实现了运动目标物的精确提取。实验证明,该方法较传统的背景相减法有明显的提高,在识别精度上也能达到较满意结果。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-26
文件大小:244736
提供者:
weixin_38734276
基于背景减法的动牛目标检测方法
目标检测是使用视频分析自动感知奶牛行为的基础工作。 在农业场景中捕获的视频通常具有复杂的背景,这导致难以检测目标并在随后的图像分析中带来不便。 在这项研究中,提出了一种基于背景减法准确检测奶牛运动目标的方法。 首先,使用框架计算母牛的边界矩形差分方法提取帧中的局部背景,将它们平均后拼接成一张图像背景图像。 其次,通过母牛的边界矩形确定母牛的身体的大小和位置,并通过二进制图像在视频中跟踪身体的区域。 第三,调整RGB通道上的求和系数,以提高目标图像和背景图像之间的对比度。 最后,以每帧的身体区域为
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38706055
复杂背景环境下运动目标的检测算法设计
智能视频监控技术是近年来计算机视觉研究领域中新兴的一个研究方向。它的主要研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容进行描述、分析和理解,并能根据分析的结果对视频监控系统进行控制,从而使视频监控系统具有较高层次的智能化水平。它的主要研究内容包括:监控视频运动目标的检测、目标的跟踪、目标的识别和目标的行为分析等。 本文分别从画面的前景物和背景物进行阐述,针对目前常用的各种运动目标检测方法进行分类比较,提出了一种零均值归一化互相关的方法作为运动目标检测的理论依据。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:231424
提供者:
weixin_38663544
复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法
具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势,本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法,首先使用背景差分法检测出运动目标,并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新,这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点,增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性,接下来使用 mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。采用IBM 研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试,实验结果表明,该方法是有效可行的。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38628150