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2002年 | 3篇 |
2000年 | 2篇 |
1994年 | 2篇 |
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为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。 相似文献
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目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度,为扫地机器人配备视觉传感器,使其获得视觉感知能力,通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法,实现对垃圾的定位与识别,引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理,提高工作的目的性和效率,避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型,结合密集连接卷积网络,嵌入深层密集模块,对YOLOv2进行改进,提出一种YOLOv2-dense网络,该网络可以充分利用图像的高分辨率特征,实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明,智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别,在真实场景中,测试识别准确率为84.98%,目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明,本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度,并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时,表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中,可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类,整体性能优于原YOLOv2模型。 相似文献
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研究了投加粉末活性炭并回流泥炭后高密度沉淀池对有机物的去除效果。结果表明:粉末活性炭回流后有机物的去除效果显著提高:CODMn平均去除率为43.66%,比未投加粉末活性炭工况的32%提高了近12个百分点,沉淀池出水平均CODMn为3.46mg/L,比未投加粉末活性炭时的4.13mg/L降低了约0.7mg/L;对比投炭前后沉淀池中底泥的微生物好氧速率,发现其微生物量的提高与有机物去除效果的变化一致,投加粉未活性炭提高了污泥中微生物量从而提高了有机物的去除率;通过GC-MS对半挥发性有机物的检测发现,投加粉末活性炭后的吸附作用对有机物的浓度有很好的去除效果但对有机物种类去除效果有限,而投炭后吸附以及随着投炭产生的微生物强化作用对有机物种类和浓度都有很好的去除效果。 相似文献
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9.
文章基于移动通信市场的发展现状。对中国电信进入移动通信市场的策略进行了研究,主要侧重于技术选择、差异化服务、地区战略和价格策略等方面。 相似文献
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