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1.
在目标跟踪过程中,局部稀疏表示跟踪算法(LSRTA)在目标被遮挡面积过大、运动过快或形变量过大等情况下,跟踪过程中会发生目标偏移现象。针对这个问题,在LSRTA算法基础上,融入surf、flann和knn相结合的模板匹配算法,提出了基于局部稀疏表示模板匹配算法(LSRTMTA)以解决目标跟踪偏移问题。在LSRTA算法跟踪过程中,通过不断地计算新模板与当前模板的匹配值来判断是否发生偏移。当目标发生偏移时,停止LSRTA算法的跟踪,通过模板与帧图像之间匹配来重新确定目标位置;当确定目标位置后,再次进行LSRTA算法的跟踪。实验结果表明:该算法不仅保留了LSRTA算法的优点,还具有自动修正目标偏移的功能,改善了跟踪效果,增强了目标跟踪过程的容错性。  相似文献   
2.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%.  相似文献   
3.
HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限。本文针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法。首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别。然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间。试验结果表明,本文提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流行算法快。  相似文献   
4.
在智能家居的自适应软件设计中,往往采用传统的模块构建技术。但由于其适应逻辑存在着低复用性、高复杂度等问题,很难验证模块组合后的正确性及有效性。为了满足开发过程中用户的增量性需求,针对适应逻辑的组合难题,提出把部分行为模型的形式化方法引入到适应行为的描述中。通过三值逻辑KMTS模型描述语言,提出一致性模型的判断方法以及融合算法,以提供明确的适应模型在线融合支持。最后通过智能家居中的一个模型实例来分析并验证融合后的适应逻辑。  相似文献   
5.
6.
桥梁在国民经济中的有着显著作用,其健康倾斜度检测一直是一个不断探索的重要课题。传统倾斜度检测需要人工现场测量,不能实现远距离在线实时监测,基于无线传输技术,设计出一套具有实时、现场和远程监控桥梁倾斜度安全状态的系统,以构建具有预警和预报功能的桥梁安全监测机制。为及时处理桥梁故障,保障道路安全运行提供了有力的技术支持。  相似文献   
7.
随着移动设备的普及和普适计算的发展,用户需求多样化,实时系统在动态运行环境中得到了广泛应用.然而,现有自适应框架通常无法处理资源竞争和系统更改问题.本文提出了一种基于结构的自适应软件框架,为管理实时组件的互相依赖性和生命周期提供一种有效而统一的方法,为云计算服务提供实时计算方面的支持;提出了一种实时组件的运行时服务以掌控全局,控制组件的整个生命周期,并能保持现有的实时组件承诺的需求,以应对运行时的变化.这一框架易于用约束描述语言进行扩展并集成其他约束解析政策.最后,本文通过一个模拟控制应用程序对本框架从适应性和性能两方面进行了测试.  相似文献   
8.
基于广义随机Petri网,提出了一种动态Web服务组合建模的方法.利用广义随机Petri网(GSPN)以及OWL-S组合过程对Web服务组合过程构建动态组合模型,实现Web服务的动态组合.并通过一个实例证明该方法的可行性.与现有的方法相比,该方法可以更有效地描述动态Web服务组合.  相似文献   
9.
对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM).通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.  相似文献   
10.
为解决图像语义分割任务中面对的分割场景的复杂性、分割对象的多样性及分割对象空间位置的差异性问题, 提高语义分割模型的精度, 提出基于稠密扩张卷积的双分支多层级语义分割网络(double branch and multi-stages network, DBMSNet). 首先采用主干网络提取输入图像的4个不同分辨率的特征图(De1、De2、De3、De4), 其次采用特征精炼(feature refine, FR)模块对De1和De3这两个特征图进行特征精炼处理, 特征精炼处理之后的输出分支经过混合扩张卷积模块(mixed dilation module, MDM)编码空间位置特征, De4分支采用金字塔池化模块(pyramid pooling module, PPM)编码高级语义特征, 最后将两个分支进行融合, 输出分割结果. 在数据集CelebAMask-HQ和Cityscapes中进行实验, 分别得到mIoU精度为74.64%、78.29%. 结果表明, 本文方法的分割精度高于对比方法, 且具有更少的参数量.  相似文献   
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