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文中设计了一个实时目标跟踪控制系统,采用PPM(后验概率指标)目标跟踪算法,辅以模板自适应算法和目标轨迹预测算法。系统可以进行360。场景的巡逻监控,并在手动捕获待跟踪的运动物体后,实时跟踪目标。利用目标偏离视场中心的偏差生成控制信号,以此控制云台的运动,确保目标始终处于摄像机的视场中央。经过优化的代码在SEEDVPM642平台上的运行结果表明,该系统能实时可靠地跟踪选定的目标。 相似文献
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红外小目标检测在国防、航天、交通、安防等领域有着广泛的应用场景,目前基于深度学习的目标检测算法尚不能很好地处理多尺度红外小目标检测.为此提出了一种红外小目标快速检测算法,通过引入尺度空间理论来解决目标尺度的变化问题.该算法采用CenSurE算子,使用积分图和图像栅格化等处理,降低计算复杂度,实现红外小目标的快速检测.实... 相似文献
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针对实际场景中多类目标检测问题,该文提出了一种基于多层次特征表示和异质互补描述子的通用目标检测模型。该模型采用基于组件的目标描述思想,提取目标不同层次的互补特征,并将其统一到条件随机场(CRF)框架中。目标中单个组件及其局部特征对应CRF的一元节点,组件之间的几何空间结构特征则体现在节点之间的两两连接关系上。通过引入节点支持向量机(SVM)分类器和边缘拓扑结构学习,极大提高了模型的鉴别能力和灵活性。在UIUC多尺度数据集和PASCAL VOC 2007数据集上测试结果表明,该文模型不仅能有效描述多类复杂目标,还能较好地解决姿态、尺度、光照变化及局部遮挡情况下的目标检测问题。 相似文献
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基于多尺度特征表示的城市道路检测 总被引:2,自引:0,他引:2
基于图像的车辆周边场景分析是近来车辆主动安全的热门研究方向,但对于复杂路况的道路识别目前依然是一个难题。该文提出一种适用于城市复杂道路场景的单目视觉路面识别算法。该方法结合多尺度的稀疏编码,在大尺度上利用道路的局部纹理信息,在较小尺度,特别是中等尺度上利用空间上下文信息,对车辆的可行驶区域进行识别。实验表明,该方法提高了道路与周边环境中相似纹理的区分能力;在铺设良好的结构化道路,或者车道线、路界缺失,光照复杂的道路场景中,该方法都取得了较好的检测结果。 相似文献
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针对传统车牌识别算法鲁棒性差、识别速度慢、准确率低的问题.借鉴深度学习技术的研究成果,提出一种车牌检测、字符识别两阶段的中文车牌识别算法.车牌检测阶段,基于YOLO模型,针对车牌目标易于辨识、形状固定的任务特点,对模型进行轻量化和添加注意力机制等改进得到YOLO_Plate模型;字符识别阶段,基于CRNN模型,针对车牌... 相似文献
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“计算机组成与结构”课程教学方法探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
本文结合"计算机组成与结构"课程的特点和多年的教学经验,从教学内容组织、教学手段改进等方面进行了探讨,强调了在首堂课中为学生构建学科认知结构的重要性,提倡"问题-概念-方法"教学,提出将软件知识与硬件原理相结合、以兴趣为引导、架设各种沟通桥梁的教学方法.结果表明,学生学习的积极性、主动性得到较大的提高,收到了较好的教学效果. 相似文献
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