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  1. 动态场景下多运动目标检测及跟踪方法研究

  2. 动态图像分析是图像处理与计算机视觉领域一个十分活跃的分支和备受关注的前沿课题，它融合了计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等先进技术，对它的研究已经受到国内外学者的普遍关注。动态图像分析 的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，构建目标运动的动态模型，识别与跟踪运动目标。 运动目标检测、建模和跟踪技术的复杂性，以及当前视频技术发展水平的限制，使得动态图像分析在理论和实现上仍存在着很多难题。国内外大批学者对该领域进行了深入的研究和探索，并取得了大量成果。本文在这些成果的基 础上，对

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-29
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zhuyinhit

  1. MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）源代码

  2. 第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-07-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：opticalboy

  1. 无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法研究_武历颖.caj

  2. 随着汽车保有量的增长,越来越多的道路交通事故也给社会和人民造成了巨大的损失。其中,汽车驾驶人的危险驾驶行为是导致道路交通事故频频发生的主要原因。无人驾驶汽车因其无需人类驾驶操纵的特点具有广阔的应用前景。在无人驾驶汽车的行驶过程中,如何实时、鲁棒地提取行驶环境信息,以及在获得信息的基础上进行合理的运动决策是实现其安全、高效自主驾驶的关键,也是无人驾驶汽车研究中的难点和热点。论文依托国家自然科学基金重大研究计划项目(90920305)“无人驾驶车辆智能测试环境研究与开发”和中央高校基金创新团队项目

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：yuzha9785

  1. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究

  2. 随着“平安城市”建设的不断推进，公共安全逐渐成为人们关注的热点间 题，税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用，传统的视频监控系统主要提供采集存储功能，这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统，以下几个关键问题亟需解决：（1）如何快速发现监控视频中的异常行为，及时给出警报，并最大限度地减少误报和漏报现象；（2）如何在多种不利因素下（如羊样本，低分辨率）对可疑目标进行准确的识别分析：（3）在海量数据的情况下，如何确保视频分析系统的实时性及准确性。 近年来，深度学习在机器视觉、

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_44102991

  1. 多雷达系统数据融合与航迹预测

  2. 摘要：为了便于准确定位传感器网络，分布式的单雷达系统首先进行各自的数据处理，包括：地理坐标换算至平面直角坐标；剔除孤立的异常点迹；采用模糊c-均值聚类方法和”动态分区”，将单雷达数据中属于同目标的相似点迹归类集合；根据雷达观测和目标运动的特征，在每个点迹集合中设计门限滤波和相关矩阵检验，提取完整连续的目标运动的航迹；结合各航迹特征进行种类分析.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41687820

  1. 煤矿烟雾的计算机视觉检测方法

  2. 针对煤矿井下传统火灾探测器在检测烟雾时受空间限制的局限性,提出计算机视觉和多特征加权融合的烟雾检测方法.通过基于模糊逻辑的图像增强方法对图像进行增强以改善所获取的图像质量,再通过混合高斯模型实现对疑似运动目标区域的提取.在充分分析烟雾图像特征的基础上,基于统计模式的方法实现了烟雾静态特征、动态特征的提取,利用加权的方法将烟雾图像特征融合起来,实现对烟雾的在线检测.研究结果表明:该方法不受环境、探测距离等因素限制,可有效克服煤矿井下低照度、有光照变化以及视频图像有噪声等特点,且无需对分类器训练,该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：764928
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测

  2. 为降低阴影对运动目标检测结果的干扰，提出了一种阴影检测方法，作为运动侦测方法的后处理步骤。在运动侦测检测到的目标列表的基础上，该方法针对R、G、B 3个颜色通道提取相邻帧之间像素点的亮度、对比度和结构特征，融合这3类特征生成相似度度量，并依据最小均方误差准则设计目标函数，通过最优化方法求解最佳的像素点分割阈值，检测并消除运动侦测目标中的阴影像素点。阴影检测实验在Changedetection.net数据集的shadow数据子集进行。实验结果表明，该方法的阴影检测率高，检测耗时少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：724992
    • 提供者：weixin_38603875

  1. 融合多特征的运动目标特征提取方法

  2. 融合多特征的运动目标特征提取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：970752
    • 提供者：weixin_38659374

  1. 基于多特征融合的自适应核目标跟踪方法

  2. 提出了一种新的基于核的自适应目标跟踪方法，以提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性和准确性。 尺度不变特征变换（SIFT），颜色和运动特征的三个核函数的线性加权组合用于表示跟踪目标的概率分布。 外观和运动功能相结合，以增强目标区域的位置稳定性和准确性。 跟踪窗口的大小可以根据相应SIFT对的仿射变换参数进行实时调整。 为了更好地提取特征，还根据场景自适应地调整了三个核函数的权重。 实验表明，该算法能够在不同场景下成功跟踪运动目标。 此外，它可以处理目标姿态，比例，方向，视图和照明变化，并且其性能优于经典

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_38680506

  1. 一种基于改进SiameseRPN的全景视频目标跟踪算法

  2. 在全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化复杂和目标相对镜头运动时尺度变化剧烈,目标跟踪算法存在精度低和适用性差等问题。为了解决这个问题,提出了一种基于改进SiameseRPN的全景视频目标跟踪算法。首先采用MobileNetV3中的网络结构提取深度特征,使算法对全景视频序列中出现的场景缺陷有更好的适应性,并利用Squeeze and Excite模块增加网络对特征选择的敏感度。提出并构建了一种基于双线性插值的特征融合模块,运用双线性插值的方法使输出的后三层深度特征具有相同尺度,并融合这三层特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_38571878

  1. 自适应特征选择的相关滤波跟踪算法

  2. 针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,得到多个融合特征。对融合特征进行可信度判定,选择可信度较高的融合特征作为当前帧的跟踪特征,估计出目标的候选位置。若最高可信度低于可信度阈值,启动检测器重新检测目标位置,否则候选位置即为目标最终位置。与此同时,对目标模型进行更新,确保模型对目标描述的准确性。在标准数据集OTB50和OTB100上进行大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38660813

  1. 一种改进的离散连续能量最小化多目标跟踪

  2. 针对离散-连续能量最小化(DCEM)方法在复杂场景中对轨迹分段或身份标签互换无法有效处理的问题，提出一种改进的DCEM多目标跟踪方法。该方法通过提取被跟踪目标的多特征融合外观向量，利用不同目标间外观特征向量的欧氏距离设计轨迹的外观约束项，处理身份标签互换问题；通过计算相邻时空域内不同轨迹间的运动相似性和外观相似性，设计后处理过程，合并可能为同一轨迹的短轨迹，处理轨迹分段问题。实验结果表明，平均跟踪准确度提高3.6%，平均跟踪精度提高2.5%，并且身份标签互换和轨迹分段情况得到大幅改善，该方法具有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38609571

  1. 相机移动场景下的多曝光图像融合系统设计

  2. 由于相机和显示设备的动态范围远小于人眼可识别的动态范围，相机获取到的图像往往不能兼顾亮部细节与暗部细节。多曝光图像融合可以解决上述问题，但目前该方法大多基于相机与目标场景相对静止的前提。文中通过结合图像配准和图像融合，实现一个可以处理运动相机拍摄的多曝光图像的融合系统。首先，配准模块提取SURF特征点，进行欧式距离粗匹配；其次，配准模块利用RANSAC算法进行精匹配，提取变换模型参数并进行投影变换以矫正图像；最后，融合模块利用金字塔融合法融合已配准图像。实验结果表明该系统可有效矫正图像空间位置偏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38686080

  1. 融合多层卷积特征自适应更新的目标跟踪算法

  2. 针对传统手工特征表达能力不足和滤波器模型存在误差累积的影响,提出一种融合多层卷积特征自适应更新的目标跟踪算法。该算法采用分层卷积神经网络提取图像特征,利用线性加权的方法融合多层卷积特征预测目标位置;利用多尺度下目标卷积特征确定目标最佳尺度;利用平均峰值相关能量评价目标响应的置信度,根据相邻两帧目标图像的帧差均值和位移评估目标的运动情况,根据预测位置可信度和目标图像外观变化,调整滤波器模型的学习率。在OTB-2013公开测试集上验证本算法性能,并与现有基于相关滤波的主流运动目标跟踪算法进行相比,实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38672739