本篇中, 我們將要介紹自適應(yīng)光學(xué),重點描述了在波前檢測應(yīng)用中的優(yōu)勢。我們同樣關(guān)注天文學(xué)、激光通訊、生命顯微科學(xué)和視網(wǎng)膜眼底相干光學(xué)(OCT)。 提出了短波在自適應(yīng)光學(xué)應(yīng)用中的核心性能參數(shù)。 如何糾正
2018-09-11 09:32:00
8075 先讀取視頻文件,并將它轉(zhuǎn)換成bmp文件,然后背景提取,作差分,形態(tài)學(xué)處理就可以得到運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)域了。代碼和視頻文件在壓縮包里,歡迎下載~
2016-07-18 18:09:24
自適應(yīng)控制理論試題
2023-08-21 12:41:52
的數(shù)字化、智能化的目標(biāo)。1、設(shè)計方案1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計自適應(yīng)數(shù)字傳感器主要由自適應(yīng)采集系統(tǒng)和實驗驗證系統(tǒng)兩部分組成,自適應(yīng)采集系統(tǒng)為數(shù)字傳感器的核心模塊,系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。自適應(yīng)采集系統(tǒng)可根據(jù)
2018-11-08 16:23:11
智能天線的原理是什么?自適應(yīng)智能天線技術(shù)是如何提高頻譜使用率的?
2021-05-21 06:58:22
調(diào)節(jié)器,就構(gòu)成自適應(yīng)重復(fù)控制系統(tǒng)。自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)器從本質(zhì)上講是一種算法,它使系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力,能根據(jù)實際的系統(tǒng)特性調(diào)整控制參數(shù),以達(dá)到所期望的性能指標(biāo)。在本系統(tǒng)中,自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)器利用遞推最小二乘算法
2018-10-11 16:07:44
我想對視頻中兩幀之間的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定、檢測和識別。不知道該如何寫程序,有沒有高手可以指導(dǎo)一下!
2014-05-22 10:12:54
求大神指教,如何用LABVIEW實現(xiàn)隨機(jī)共振微弱信號檢測的系統(tǒng)設(shè)計,其中隨機(jī)共振模型是自適應(yīng)的,新人,亟需大神幫忙
2017-03-15 21:04:38
就成為當(dāng)今研究的重點,在此研究自適應(yīng)控制來解決機(jī)器人的控制問題。當(dāng)操作機(jī)器人的工作環(huán)境及工作目標(biāo)的性質(zhì)和特征在工作過程中隨時發(fā)生變化時,控制因素具有未知性和不確定的特性。這種未知因素和不確定性將使
2023-09-21 07:55:45
,比如移動目標(biāo)的分類、跟蹤、測距、判斷大小以及行為動作分析等,主要考慮的是移動目標(biāo)區(qū)域的像素信息,所以對移動目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測和有效分割是整個檢測跟蹤系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)。圖1 公路上的運(yùn)動汽車目前逐漸形成三種
2018-08-10 09:15:05
CAMSHIFT算法是一種基于顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。在視頻跟蹤過程中,CAMSHIFT算法利用選定目標(biāo)的顏色直方圖模型得到每幀圖像的顏色投影圖,并根據(jù)上一幀跟蹤的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整搜索窗口的位置
2014-12-23 14:21:51
1、概述在CDMA中,多址干擾和多徑干擾是限制系統(tǒng)容量和鏈路質(zhì)量的重要因素,而自適應(yīng)天線陣,通過空域濾波,可有效減小多徑效應(yīng),抑制多址干擾提高接收機(jī)的輸出信噪比,從而可以提高系統(tǒng)容量,改善鏈路質(zhì)量
2019-06-12 08:28:06
本課題所介紹的運(yùn)動目標(biāo)警示系統(tǒng),主要是以單片機(jī)為控制核心,結(jié)合雷達(dá)超聲波傳感器、通訊和數(shù)字電子電路技術(shù),實現(xiàn)了對監(jiān)控環(huán)境內(nèi)運(yùn)動目標(biāo)的監(jiān)測及警示,避免了
2013-10-28 09:52:30
自適應(yīng)電纜均衡器是什么?自適應(yīng)均衡器設(shè)計面臨哪些技術(shù)挑戰(zhàn)?如何提高自適應(yīng)均衡器的性能?
2021-05-18 06:04:25
自適應(yīng)算術(shù)編碼的基本原理是什么?自適應(yīng)算術(shù)編碼的FPGA實現(xiàn)如何對自適應(yīng)算術(shù)編碼進(jìn)行仿真?
2021-04-30 06:50:44
目前官方提供了自適應(yīng)測試固件
ESP_Adaptivity_v2.0_26M_20160322.bin 用于進(jìn)行 wifi 自適應(yīng)認(rèn)證測試.
請問如何在自己的固件中增加 wifi 自適應(yīng)性相關(guān)功能,以通過 wifi 自適應(yīng)測試?
2024-07-12 08:29:04
如何實現(xiàn)自適應(yīng)測頻?
2021-11-29 07:42:01
算法自適應(yīng)陷波器和快速傅里葉變換頻譜分析,對轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量進(jìn)行檢測。,請教如何使用labview編寫關(guān)于 VS_LMS 算法自適應(yīng)陷波器和快速傅里葉變換頻譜分析的程序,謝謝。
2015-04-01 01:10:49
提出了一種復(fù)雜背景下自動、實時地檢測和跟蹤非剛體目標(biāo)算法。該算法利用自適應(yīng)的背景減除方法,在復(fù)雜背景條件下提取出運(yùn)動目標(biāo);采用顏色直方圖模型為特征的均值平移
2008-12-13 02:04:57
6 針對非剛體運(yùn)動目標(biāo)被遮擋的跟蹤問題,提出一種以目標(biāo)色斑子塊相關(guān)匹配聯(lián)合推舉的跟蹤方法。利用目標(biāo)色調(diào)特征的不變性對目標(biāo)色斑進(jìn)行自適應(yīng)分塊,通過子塊的運(yùn)動狀態(tài)聯(lián)合
2009-03-25 08:47:31
10 通過對數(shù)據(jù)序列的子波分析中尺度與波長的關(guān)系研究,討論了子波分析的特點和子波變換的不同定義及在傅里葉變換域中的意義,通過子波的定義求出了子波分析中波長與尺度的
2009-05-14 20:01:06
24 多孔陶瓷是一種綠色環(huán)保材料。本文介紹了多孔陶瓷透氣度檢測系統(tǒng),描述了自適應(yīng)PID 控制在檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用,工程實踐證明加入了自適應(yīng)PID 控制使系統(tǒng)工作性能大大提高
2009-05-30 11:54:33
12 由于低照度環(huán)境下的成像質(zhì)量存在比較突出的問題,使得低照度視頻序列的運(yùn)動目標(biāo)檢測與提取成為一項相當(dāng)困難的工作。本文結(jié)合運(yùn)動信息和梯度信息,提出了一種新的低照度視
2009-08-06 09:41:22
17 為了去除 DS 擴(kuò)頻系統(tǒng)的窄帶干擾,本文提出利用調(diào)制重疊變換(MLT)把接收信號映射到變換域,然后應(yīng)用變換域自適應(yīng)濾波技術(shù)進(jìn)行抗干擾處理,計算機(jī)仿真結(jié)果表明該算法可取得
2009-08-06 10:20:28
32 目前,運(yùn)動目標(biāo)的檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中最活躍的研究主題之一。本文介紹了光流法、幀間差分等運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法,提出了一種基于熵的
2009-09-08 09:31:03
17 紅外運(yùn)動弱小目標(biāo)的動態(tài)規(guī)劃檢測:針對動態(tài)規(guī)劃方法在對紅外序列圖像運(yùn)動弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測時的能量擴(kuò)散問題,提出了一種新的檢測方法。該方法以目標(biāo)的運(yùn)動特性為基礎(chǔ),構(gòu)造
2009-10-21 08:04:36
16 對稱目標(biāo)的ISAR像橫向距離定標(biāo)方法與性能分析:目標(biāo)橫向定標(biāo)是實現(xiàn)目標(biāo)模板匹配識別和特征提取的基礎(chǔ)。該文利用橫向多普勒頻率和橫向坐標(biāo)位置的近似正比關(guān)系,基于對稱目標(biāo)的
2009-10-29 12:53:53
12 該文研究了線性調(diào)頻(LFM)信號和單頻信號分?jǐn)?shù)階Fourier 變換(FRFT)模函數(shù)的一些性質(zhì),根據(jù)這些性質(zhì)提出了兩種基于FRFT 模之差的海雜波背景下勻加速運(yùn)動目標(biāo)檢測的新方法。一種方法
2009-11-10 16:16:40
23 傳統(tǒng)的匹配濾波只能將距離旁瓣壓縮到一定的程度,因此可能出現(xiàn)強(qiáng)目標(biāo)的旁瓣掩蓋弱目標(biāo)的情況。針對上述問題,該文提出了基于迭代思想和最大輸出信噪比準(zhǔn)則的自適應(yīng)脈沖壓
2009-11-20 16:01:33
10 該文提出一種自適應(yīng)粒子濾波算法。首先建立目標(biāo)的顏色模型,提出基于加權(quán)顏色分布圖的目標(biāo)顏色模型。采用該模型計算目標(biāo)模板與粒子區(qū)域的相似程度,以此作為對目標(biāo)物體定
2009-11-24 15:46:16
15 提出了一個基于TMS320C6201 的DSP 系統(tǒng)下的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法,主要應(yīng)用于反坦克導(dǎo)彈系統(tǒng)。首先進(jìn)行濾波,然后根據(jù)自適應(yīng)梯度算法(邊緣檢測)計算出運(yùn)動目標(biāo)的位置,利用相關(guān)
2009-12-18 16:05:28
10 借助小波變換在時頻分析上的優(yōu)點,提取地面運(yùn)動目標(biāo)的回波信號特征在目標(biāo)識別中加以應(yīng)用。首先對目標(biāo)的回波信號進(jìn)行預(yù)處理,獲取目標(biāo)的瞬時多普勒頻率信號,然后對該信
2009-12-18 16:51:36
9 運(yùn)動目標(biāo)檢測是場景監(jiān)控的核心技術(shù),而目標(biāo)的陰影在很大程度上影響了目標(biāo)的形狀,干擾了真實目標(biāo)的檢測。本文提出以混合高斯模型為基礎(chǔ),利用背景差分法獲得目標(biāo)圖像,
2009-12-22 11:44:29
49 本文結(jié)合小波變換和模糊邏輯提出一種新的圖像增強(qiáng)方法,利用改進(jìn)的自適應(yīng)模糊權(quán)重中值濾波濾除噪聲,應(yīng)用模糊增強(qiáng)算子對圖像增強(qiáng)。經(jīng)試驗仿真,該方法在去噪的的過程中
2010-01-15 11:46:17
13 為在去噪時能較好保留圖像邊緣特征,并針對Coutourlet 變換缺乏平移不變性和傳統(tǒng)閾值法的不足,提出了一種基于邊緣檢測的非子采樣Contourlet 變換自適應(yīng)閾值(AT-NSCT)圖像去噪方法。
2010-01-22 15:31:59
11 該文提出了一種基于最小均方算法的自適應(yīng)計算分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的方法并將該方法應(yīng)用到多分量chirp信號的檢測與估計之中。該方法通過對連續(xù)型分?jǐn)?shù)階傅里葉反變換進(jìn)行離散化采
2010-02-10 11:19:04
31 基于小波變換與混沌系統(tǒng)的微弱周期信號檢測方法
提出了基于小波變換與混沌系統(tǒng)的微弱信號檢測方法。根據(jù)小波變換具有的多分辯能力與混沌系統(tǒng)對微弱周期
2010-02-22 14:27:24
24 紅外圖像中的微弱目標(biāo)檢測與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點。針對紅外圖像中微弱目標(biāo)灰度的統(tǒng)計特點以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自適應(yīng)噪聲消除的應(yīng)用,提出一種基于增強(qiáng)型動態(tài)
2010-02-23 14:06:32
18 提出一種幀間雙差分法、自適應(yīng)光流、snake算法相結(jié)合的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。通過幀間雙差分法提取運(yùn)動區(qū)域,針對運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行光流計算,對光流計算結(jié)果進(jìn)行C-均值聚類,最后用聚類
2010-03-01 13:56:34
22 基于非下采樣Contourlet變換的運(yùn)動點目標(biāo)背景抑制算法??
摘 要:為了解決機(jī)載紅外預(yù)警探測系統(tǒng)檢測地面運(yùn)動點目標(biāo)時的結(jié)構(gòu)化背景抑制,提出了一種基于非下
2010-05-12 09:10:16
16 使用Mumford-Sham模型進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測以克服常規(guī)算法的缺點。利用改進(jìn)的水平集算法,使算法能夠快速收斂。為達(dá)到實時性的要求,利用多分辨方法進(jìn)一步提高算法的速度。使用改
2010-07-17 14:56:19
11 在分析了自適應(yīng)小波變換和擴(kuò)頻特性的基礎(chǔ)上,提出一種基于自適應(yīng)小波變換的擴(kuò)頻數(shù)字水印算法,并利用DSP系統(tǒng)實現(xiàn)了該數(shù)字水印算法。對用DSP實現(xiàn)的數(shù)字水印系統(tǒng)進(jìn)行了測試,結(jié)果
2010-07-27 16:03:53
8 本文應(yīng)用TMS320VC549實現(xiàn)了基于混沌理論的水下微弱信號檢測。通過分析杜芬振子的混沌特性和該振子的陣發(fā)性混沌運(yùn)動機(jī)理,得出了利用過零率識別陣發(fā)混沌運(yùn)動狀態(tài)并求取陣發(fā)混沌
2010-07-27 17:10:09
19 針對視頻編碼中的核心技術(shù)運(yùn)動估計,提出一種基于運(yùn)動矢量特性的運(yùn)動估計快速算法。算法分析視頻序列運(yùn)動矢量的特性,對靜止塊設(shè)定自適應(yīng)閾值直接終止搜索,自適應(yīng)選擇搜
2010-09-03 15:43:46
0 傳統(tǒng)的RAKE接收機(jī)能夠在一定程度上檢測合并多徑干擾,但在多徑數(shù)大于分集數(shù)時性能下降。文中提出一種自適應(yīng)RAKE接收機(jī), 在多徑數(shù)大于分集數(shù)時明顯提高了RAKE接收機(jī)的性能。
2010-10-16 17:31:54
0 經(jīng)緯恒潤的自適應(yīng)遠(yuǎn)光系統(tǒng) ADB(Adaptive Driving Beam) 是一種能夠根據(jù)路況自適應(yīng)變換遠(yuǎn)光光型的智能遠(yuǎn)光
2024-12-05 17:23:34
移相全橋ZVSDC/DC變換器的極點配置自適應(yīng)預(yù)測控制
摘要:闡述了移相全橋ZVSDC/DC變換器準(zhǔn)線性建模思想以及極點配置自適應(yīng)
2009-07-07 13:13:21
971 
低信噪比運(yùn)動紅外點目標(biāo)的檢測
為解決高空背景條件下紅外低信噪比運(yùn)動點目標(biāo)的檢測問題,本文提出了一種基于膨脹累加的檢測方法.運(yùn)用形態(tài)膨
2009-10-21 18:38:47
1007 
微弱振動信號自適應(yīng)采集系統(tǒng)設(shè)計
在許多交通運(yùn)行機(jī)械的振動信號測量中,強(qiáng)噪聲和微弱振動信號混疊在正常振動信號中,給振動系統(tǒng)的微弱信號
2009-10-25 12:36:33
2372 
第一章 時間-頻率分析 第二章 連續(xù)子波變換 第三章 子波與時間尺度分析 第四章 一維子波實例 第五章 離散子波變換. .........................
2011-02-25 15:43:15
0 針對Roberts算法對噪聲比較敏感且需要人為指定閾值等問題,提出了一種Roberts自適應(yīng)邊緣檢測方法.利用Roberts算子的基本原理,擴(kuò)充了檢測方向,再根據(jù)待檢像素周圍的33像素鄰域的平
2011-05-24 16:31:39
23 本文將子波網(wǎng)絡(luò)用于實現(xiàn)DS2CDMA 系統(tǒng)信道中多用戶的信號檢測. 在實際中,當(dāng)存在強(qiáng)干擾信號時傳統(tǒng)檢測器(單用戶匹配濾波器) 的性能會急劇惡化. 本文基于 MMSE (Minimum Mean2Square Error) 線性
2011-06-20 15:42:31
29 低信噪比檢測技術(shù)是實現(xiàn)紅外自動目標(biāo)識別的基本前提,其性能指標(biāo)將直接決定系統(tǒng)的探測靈敏度和作用距離,是反映紅外低可觀測目標(biāo)識別能力至關(guān)重要的一項核心技術(shù). 自適應(yīng)背景估計
2011-06-21 10:52:31
20 文中采用自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測,對超空泡圖像進(jìn)行邊緣檢測。算法中首先對圖像進(jìn)行多尺度下的小波變換和相鄰尺度間的梯度增強(qiáng),再采用 K 均值聚類進(jìn)行邊緣的自動檢測,得到不同
2011-11-03 15:47:37
29 CAMSHIFT算法是一種基于顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。在視頻跟蹤過程中,CAMSHIFT算法利用選定目標(biāo)的顏色直方圖模型得到每幀圖像的顏色投影圖,并根據(jù)上一幀跟蹤的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整搜索
2011-11-07 14:47:55
925 在對歸一化互信息跟蹤算法研究的基礎(chǔ)上,引入基于多尺度圖像信息量的模板尺寸自適應(yīng)更新策略。實驗結(jié)果證明,改進(jìn)的跟蹤算法,在目標(biāo)尺寸變化時能夠自適應(yīng)更新模板大小,其穩(wěn)定性和
2011-12-22 17:19:12
20 為提高雷達(dá)對低空或海面快速運(yùn)動目標(biāo)的檢測和連續(xù)跟蹤測量的能力,論述用基于MTI技術(shù)對固定目標(biāo)、海雜波進(jìn)行相位對消,以在最大程度上對其進(jìn)行衰減,使運(yùn)動目標(biāo)的回波得以保留,從而
2011-12-22 17:29:36
32 文中提出了一種基于kalman預(yù)測和自適應(yīng)模板的目標(biāo)相關(guān)跟蹤算法。通過kalman預(yù)測下一幀圖像中目標(biāo)的狀態(tài),縮小整個圖像上目標(biāo)檢測的搜索范圍,滿足目標(biāo)跟蹤的實時性。采取自適應(yīng)模
2011-12-28 10:53:56
21 檢測運(yùn)動物體需要無運(yùn)動物體的背景圖像,所以,首先應(yīng)用多幀像素平均值法提取了運(yùn)動視頻序列的背景圖,從背景圖像中分離目標(biāo)像素,獲取目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo),并應(yīng)用質(zhì)心跟蹤法以灰
2012-07-16 16:05:49
166 針對幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標(biāo)的問題,提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩
2013-03-01 15:10:35
48 基于匹配傅立葉變換的超高速運(yùn)動目標(biāo)檢測,下來看看
2016-12-24 23:23:37
13 基于自適應(yīng)核密度估計的運(yùn)動目標(biāo)檢測_苑瑋琦
2017-03-15 17:28:50
0 提出一種基于背景碼本模型的視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)的檢測算法。該算法利用歸一化的Mann-Whitney秩和統(tǒng)計量自適應(yīng)調(diào)整判決??????閾值,使用Mean shift進(jìn)行碼本中碼字和方差的更新。
2017-09-08 15:20:46
16 近年來,自適應(yīng)均衡技術(shù)在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛,利用自適應(yīng)均衡技術(shù)在多徑環(huán)境中可以有效地提高數(shù)字接收機(jī)的性能。為了適應(yīng)寬帶數(shù)字接收機(jī)的高速率特點,本文闡述了自適應(yīng)均衡器的原理并對其進(jìn)行改進(jìn)。最后
2017-10-26 10:24:58
14 為了能夠有效地治理諧波,提高電力系統(tǒng)中諧波信息的檢測精度,提出了自適應(yīng)鎖相環(huán)的分次諧波檢測優(yōu)化算法。首先,研究了改進(jìn)自適應(yīng)鎖相環(huán)的設(shè)計方法,并且構(gòu)造了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型;其次,設(shè)計了分次諧波檢測優(yōu)化算法
2017-10-30 16:16:15
11 分析和理解視頻序列是當(dāng)前計算機(jī)視覺的重點研究鄰域。通常,運(yùn)動目標(biāo)檢測在自動視覺監(jiān)控系統(tǒng)中起著基石的作用,同時它也是運(yùn)動捕獲、活動分析等應(yīng)用的基礎(chǔ)。運(yùn)動目標(biāo)檢測的基本操作就是將稱為前景的運(yùn)動目標(biāo)與稱為
2017-10-30 16:42:39
2 針對復(fù)雜運(yùn)動背景中慢速小目標(biāo)檢測誤檢率高,實時性差等問題,提出了基于自適應(yīng)閡值分割的慢速小目標(biāo)檢測算法。首先計算連續(xù)兩幀圖像特征點的金字塔光流場,對光流場進(jìn)行濾波,獲取匹配特征點集合。然后對圖像運(yùn)動
2017-11-09 15:17:32
1 針對如何快速而精準(zhǔn)地檢測出運(yùn)動目標(biāo)問題,借鑒昆蟲復(fù)眼在視覺信息處理上的獨(dú)特技巧和原理,提出一種基于仿生視覺系統(tǒng)的運(yùn)動目標(biāo)快速檢測方法,為確保檢測效果,利用序列圖像中目標(biāo)和背景信息在空間和時間域上
2017-11-10 11:35:24
6 對于運(yùn)動中的攝像機(jī)所拍攝視頻的分析,會發(fā)現(xiàn)目標(biāo)和背景都在運(yùn)動的現(xiàn)象,因此難以較好地對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測。針對此問題提出了一種適應(yīng)該類對象的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù),該方法采用徑向運(yùn)動補(bǔ)償和像素值重分配來實現(xiàn)
2017-11-15 14:53:15
8 針對局部二進(jìn)制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界環(huán)境變化如動態(tài)背景、光照改變、相機(jī)抖動等干擾的問題,在融合像素紋理與亮度信息的基礎(chǔ)上,建立一種自適應(yīng)混合背景模型進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。首先,利用每個
2017-11-24 11:35:50
7 視頻序列中運(yùn)動目標(biāo)的檢測是目標(biāo)識別、標(biāo)記和追蹤的重要組成部分,背景減除法是運(yùn)動目標(biāo)檢測中廣泛應(yīng)用的算法。針對光線變化、噪聲和局部運(yùn)動等影響運(yùn)動目標(biāo)檢測效果的問題,提出一種基于背景減除法的視頻序列運(yùn)動
2017-12-01 15:22:05
2 利用代數(shù)多重網(wǎng)格(AMG)方法對原始圖像進(jìn)行處理,得到重構(gòu)的多層網(wǎng)格圖像,在此基礎(chǔ)上利用背景差分法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測消除干擾。如拼接中出現(xiàn)多重影像,使用上述過程提取運(yùn)動目標(biāo),分析運(yùn)動目標(biāo)的軌跡。實驗結(jié)果表明,
2017-12-08 10:05:10
2 針對虛擬線圈檢測算法在多車道車流量檢測中存在誤檢或者漏檢的問題,提出一種基于自適應(yīng)虛擬線圈的車流量檢測算法。根據(jù)圖像二值化原理,對ViBe算法的前景檢測部分進(jìn)行二次判斷,并改變背景更新機(jī)制,提出一種
2017-12-08 14:56:39
0 針對圖像序列中運(yùn)動目標(biāo)檢測、跟蹤的難點問題,提出了一種實時運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法。該算法基于自適應(yīng)背景建模,獲取運(yùn)動目標(biāo)背景模型和前景圖像,從而實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)檢測;通過建立運(yùn)動目標(biāo)的位置、大小、形狀
2017-12-12 17:35:35
3 讀寫命中率評價SSD緩存分配效果,未能充分考慮SSD的服務(wù)能力上限,難以適用于典型的分布式應(yīng)用場景,存在虛擬機(jī)搶占SSD緩存資源,導(dǎo)致虛擬機(jī)中應(yīng)用性能違約的可能.實現(xiàn)了虛擬化環(huán)境下面向多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)SSD緩存系統(tǒng)??紤]了SSD的服務(wù)能力上限,基于自適應(yīng)閉
2017-12-26 17:13:20
0 曲線,水平集的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也無法改變,不能解決多個目標(biāo)的檢測問題.針對以上問題,提出了一種基于自適應(yīng)輪廓的變分水平集復(fù)雜背景多目標(biāo)檢測方法,該方法采用幀間差分算法與K-means聚類算法相結(jié)合,以獲得多個運(yùn)動目標(biāo)的初始化
2017-12-26 19:16:45
0 針對經(jīng)典跟蹤一學(xué)習(xí)一檢測(TLD)目標(biāo)跟蹤算法由于檢測區(qū)域過大而導(dǎo)致的檢測時間過長及對相似目標(biāo)跟蹤處理效果不理想的問題,提出一種檢測區(qū)域可動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整的方法-TLD-DO。該方法利用兩次
2018-01-03 16:33:18
0 本文基于嬰兒的認(rèn)知發(fā)育模型LOC (Levels of Consciousness)提出了基于分層學(xué)習(xí)的自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法以改進(jìn)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。根據(jù)LOC模型中感知的層次性以及工作目標(biāo)的層次定義,為
2018-01-05 15:13:35
0 檢測階段,首先提取兩幀帶檢測圖像的SIFT特征點并進(jìn)行特征匹配,然后計算兩幀圖像之間的幾何變換矩陣,從而實現(xiàn)圖像的幾何對齊。再將幾何對齊后的兩幅圖像進(jìn)行差分,并在差分圖像中尋找SAD最大值區(qū)域作為運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域。在目標(biāo)跟蹤階段,將已檢測到的目標(biāo)作為跟蹤樣本,與后檢測到
2018-01-09 16:17:46
1 空時自適應(yīng)處理(Spacetime adaptive processing,STAP)是一種有效的機(jī)載雷達(dá)運(yùn)動目標(biāo)檢測方法??罩?b class="flag-6" style="color: red">目標(biāo)的高速運(yùn)動會導(dǎo)致其回波產(chǎn)生嚴(yán)重的距離走動和多普勒模糊,并且目標(biāo)作
2018-03-13 17:27:36
0 據(jù)信息進(jìn)行積累,之后宣布檢測結(jié)果并同時給出目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)算法是檢測前跟蹤技術(shù)中的一種[1-4],它利用窮盡搜索的思想,將目標(biāo)的整體軌跡搜索問題分解為分級優(yōu)化的問題,具有效率高、硬件可實現(xiàn)的優(yōu)點。
2018-06-21 09:09:00
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針對高鐵大 規(guī)模多輸入多輸出( MIMO)系統(tǒng)的吞吐量未被充分提升的問題,提出一種基于天線分組的自適應(yīng)波束傳輸方案。首先利用基站(BS)預(yù)知的列車位置信息,并將波束賦形技術(shù)引入高速場景,建立高鐵
2019-04-29 17:04:37
7 提出了將變抽樣率處理技術(shù)應(yīng)用于機(jī)載雷達(dá)下視探測,以從地雜波中檢測運(yùn)動目標(biāo)的方法。首先分析了信號模型,針對這一模型,討論了變抽樣率處理技術(shù)應(yīng)用問題,最后進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果,表明該方法可行。
2019-07-26 17:06:27
17 運(yùn)動目標(biāo)檢測是圖像處理與計算機(jī)視覺的一個分支,在理論和實踐上都有重大意義,長久以來一直被國內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注。在實際中,視頻監(jiān)控利用攝像機(jī)對某一特定區(qū)域進(jìn)行監(jiān)視,是一個細(xì)致和連續(xù)的過程,它可以由人來完成
2019-10-14 17:46:43
16 對自己有存在價值的運(yùn)動目標(biāo)或物體感興趣,研究基于視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤,有很大的現(xiàn)實意義和實際價值。目前在實驗室環(huán)境中已實現(xiàn)了對運(yùn)動目標(biāo)的檢測和跟蹤。在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面,參考理論,用幀間差分法得到基
2019-10-24 11:25:00
8 運(yùn)動目標(biāo)檢測是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分它是指從視頻圖像序列中將變化的目標(biāo)從背景中分割出來。一旦檢測出目標(biāo),監(jiān)控系統(tǒng)將產(chǎn)生報警信息提示管理員采取相應(yīng)措施,同時開始存儲該時段視頻文件以備查閱,可見檢測結(jié)果至關(guān)重要。運(yùn)動目標(biāo)檢測主要包括背景提、前景檢測、判斷報警、背景更新等主要步驟。
2019-11-07 17:52:02
6 針對彩色視頻圖像序列的運(yùn)動目標(biāo)提取問題, 提出一種彩色視頻運(yùn)動目標(biāo)自適應(yīng)在線聚類提取算法。首先給出一種改
2021-05-05 17:49:00
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的發(fā)展中,也出現(xiàn)了一些提高小目標(biāo)檢測性能的解決方案。本文將對這些方法進(jìn)行分析、整理和總結(jié)。 圖像金字塔和多尺度滑動窗口檢測 一開始,在深學(xué)習(xí)方法成為流行之前,對于不同尺度的目標(biāo),通常是從原始圖像開始,使用不同的
2021-04-26 14:13:58
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相似度判斷鬼影、拖影或靜止目標(biāo)區(qū)域,自適應(yīng)地對不冋類別區(qū)域像素進(jìn)行更新抑制。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)算法在動態(tài)背景中表現(xiàn)岀良好的魯棒性,能夠有效抑制鬼影以及靜止目標(biāo)生的拖影,在保證實時性的前提下較原算法檢測精度和綜合評價指標(biāo)
2021-05-14 10:59:04
4 目前多數(shù)跟蹤算法采用尺度遍歷窮搜索策略應(yīng)對目標(biāo)的尺度變化,其跟蹤性能和效率不佳。針對此問題基于特定目標(biāo)提議框提岀一種自適應(yīng)跟蹤算法。對目標(biāo)提議框生成算法進(jìn)行改進(jìn),融入跟蹤目標(biāo)的尺度和位置信息,得到
2021-05-24 15:02:19
8 算法的推理速度,并通過視頻運(yùn)動自適應(yīng)推理策略充分利用前后幀視頻之間目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性,降低深度學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行頻率,進(jìn)一步提高目標(biāo)檢測速度。在 ILSVRC數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法可以在 NVIDIA TX2嵌入式平上實現(xiàn)28 frame/s的視頻目標(biāo)檢測,
2021-05-28 14:05:52
7 雙向特征融合的數(shù)據(jù)自適應(yīng)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測模型 人工智能技術(shù)與咨詢 昨天 本文來自《中國圖象圖形學(xué)報》,作者張筱晗等 關(guān)注微信公眾號:人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢! ? 摘要:? 利用
2021-11-12 11:15:22
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運(yùn)動目標(biāo)檢測的主要目的是從圖片序列中將變化區(qū)域或者運(yùn)動物體從背景圖像中分離出來,常用于視頻監(jiān)控、異常檢測、三維重建、實時定位與建圖等領(lǐng)域。運(yùn)動目標(biāo)檢測是許多領(lǐng)域應(yīng)用落地的基礎(chǔ),近年來被廣泛地關(guān)注和研究,對運(yùn)動無人機(jī)檢測亦是如此。目前,運(yùn)動目標(biāo)檢測的基本方法主要包括背景消減法、幀間差分法和光流法。
2023-04-10 16:42:30
1781 目前,世界上大型的望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)都采用了自適應(yīng)光學(xué)技術(shù),自適應(yīng)光學(xué)的出現(xiàn)為補(bǔ)償動態(tài)波前擾動,提高光波質(zhì)量提供了新的研究方向。
60多年來,自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)獲得蓬勃發(fā)展,現(xiàn)已應(yīng)用于天文學(xué)、空間光學(xué)、激光、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。
2024-03-11 10:27:35
4217 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《利用TMS320C31 DSP實現(xiàn)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)以提高聲納接收機(jī)性能.pdf》資料免費(fèi)下載
2024-10-28 10:14:05
0 設(shè)計周期延長,且達(dá)不到性能目標(biāo)。所以采用正確的方法,可使您減少迭代次數(shù),提高可預(yù)測性,并更快地實現(xiàn)時序收斂。
2025-06-04 11:40:33
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