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1986年 | 8篇 |
1985年 | 3篇 |
1984年 | 10篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献
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行车定位作为智能行车的一个重要组成部分,一般用雷达、激光、格雷母线、编码尺等仪表检测大小车的位置,位置数据越准确,智能行车运行效率越高。SYMEO公司生产的雷达距离传感器通过使用最新的超宽带技术,加上高鲁棒性以及免维护和磨损的LPR?雷达技术,可以实现毫米范围内的测量精度,同时适应高粉尘、污垢、振动、阳光直射、雾或下雨的使用环境,使该雷达距离传感器成为恶劣工业环境中行车智能化升级改造的理想选择。 相似文献
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为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献