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1.
一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法   总被引:68,自引:0,他引:68  
本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法.它以一种改进的自适应混合 高斯模型为背景更新方法,用连通区检测算法分割出前景目标,以Kalman滤波为运动模型实 现对运动目标的连续跟踪.在目标跟踪时,该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了 分析,引入了对运动目标的可靠性度量,增强了目标跟踪的稳定性和可靠性.在对多个室外 视频序列的实验中,该算法显示了良好的性能,说明它对于各种外部因素的影响,如光照变 化、阴影、目标遮挡等,具有很强的适应能力.  相似文献
2.
视频运动对象的自动分割   总被引:32,自引:4,他引:28  
视频运动对象的分割技术在运动视觉检测和新的MPEG-4视频编码标准中十分重要,提出了一种运动对象分割算法,该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(Higher Order Statistics,HOS)假设检验,确定运动对象的位置,自动分离运动区域与背景;根据三帧序列图像中前后帧差图像灰度边缘重合的部分为中间帧运动对象的边缘来有效地解决运动对象前后帧的遮挡问题;采用形态滤波的方法填充分割出的运动对象二值模板中的空洞,消除残余噪声及平滑边缘,分析和实验证明,该算法需要调整的参数少,抗干扰能力强,可以高效率地进行运动对象的自动分割,此外,该算法具有潜在的并行机制,易于实现实时运动图像处理。  相似文献
3.
自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法   总被引:32,自引:3,他引:29  
随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面(VOP)来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。  相似文献
4.
基于统计背景模型的运动目标检测方法   总被引:31,自引:0,他引:31  
林洪文  涂丹  李国辉 《计算机工程》2003,29(16):97-99,108
运动目标检测是计算机视觉、视频处理等应用领域的重要研究内容。其中减背景技术是一种常用方法。在减背景方法中,背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照条件变化、阴影检测等是必须要考虑的问题。提出了一种有效的运动目标检测方法,较好地解决了以上问题,首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新.以适应光线变化和场景本身的变化,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响,在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。实验结果表明,该方法是快速有效的。  相似文献
5.
A Framework for Generating Network-Based Moving Objects   总被引:25,自引:0,他引:25  
Benchmarking spatiotemporal database systems requires the definition of suitable datasets simulating the typical behavior of moving objects. Previous approaches for generating spatiotemporal data do not consider that moving objects often follow a given network. Therefore, benchmarks require datasets consisting of such network-based moving objects. In this paper, the most important properties of network-based moving objects are presented and discussed. Essential aspects are the maximum speed and the maximum capacity of connections, the influence of other moving objects on the speed and the route of an object, the adequate determination of the start and destination of an object, the influence of external events, and time-scheduled traffic. These characteristics are the basis for the specification and development of a new generator for spatiotemporal data. This generator combines real data (the network) with user-defined properties of the resulting dataset. A framework is proposed where the user can control the behavior of the generator by re-defining the functionality of selected object classes. An experimental performance investigation demonstrates that the chosen approach is suitable for generating large data sets.  相似文献
6.
运动目标检测算法的探讨   总被引:22,自引:0,他引:22  
万缨  韩毅  卢汉清 《计算机仿真》2006,23(10):221-226
运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。  相似文献
7.
帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法   总被引:19,自引:2,他引:17  
针对视频序列中运动目标检测进行了研究,提出了一种将帧间差分和背景差分相互融合的运动目标检测算法,首先选取一帧作为背景帧,确立每一个象素点的高斯模型;然后对相邻两帧进行差分处理,区分出变化的区域和没有发生变化的区域,没有发生变化的区域更新到背景帧中,发生变化的区域与背景模型进行拟合,区分出显露区和运动目标,将显露区以很大的更新率收入到背景帧中。该方法允许在有运动物存在的情况下进行建模,实验表明该方法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要。  相似文献
8.
基于熵的运动目标检测   总被引:15,自引:10,他引:5  
目前,运动目标的检测是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。本文介绍了光流法、帧间差分等运动目标的检测方法,提出了一种基于熵的运动目标检测方法,实验结果表明了该方法的鲁棒性和有效性。  相似文献
9.
复杂背景图像中检测动目标的一种方法   总被引:14,自引:0,他引:14  
该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测,首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心,整个目标检测方法简单,有效,便于用硬件快速实现,文中给出了实验结果。  相似文献
10.
Indexing the Trajectories of Moving Objects in Networks*   总被引:14,自引:0,他引:14  
The management of moving objects has been intensively studied in recent years. A wide and increasing range of database applications has to deal with spatial objects whose position changes continuously over time, called moving objects. The main interest of these applications is to efficiently store and query the positions of these continuously moving objects. To achieve this goal, index structures are required. The main proposals of index structures for moving objects deal with unconstrained 2-dimensional movement. Constrained movement is a special and a very important case of object movement. For example, cars move in roads and trains in railroads. In this paper we propose a new index structure for moving objects on networks, the MON-Tree. We describe two network models that can be indexed by the MON-Tree. The first model is edge oriented, i.e., the network consists of nodes and edges and there is a polyline associated to each edge. The second one is more suitable for transportation networks and is route oriented, i.e., the network consists of routes and junctions. In this model, a polyline also serves as a representation of the routes. We propose the index in terms of the basic algorithms for insertion and querying. We test our proposal in an extensive experimental evaluation with generated data sets using as underlying networks the roads of Germany. In our tests, the MON-Tree shows good scalabiliy and outperforms the competing index structures in updating (index creation) as well as in querying.*This work was partially supported by a grant Gu 293/8–l from the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), project Datenbanken für bewegte Objekte (Databases for Moving Objects).  相似文献
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