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1.
基于熵的运动目标检测   总被引:10,自引:10,他引:6  
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
2.
基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除   总被引:3,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
祖仲林  李勃  陈启美 《计算机工程》2009,35(16):167-169
为解决传统阴影检测算法可靠性和实时性难以兼顾的难题,从交通场景的实际应用出发,提出一种基于局部纹理特性的灰度域阴影消除方法。通过分析阴影的物理模型,得出局部纹理的光照不变性,利用基于比值判决的LBP纹理法来区分运动车辆和阴影,并应用亮度约束和几何启发式准则进一步改善阴影检测效果。实验结果表明,该方法的阴影检测有效率在90%以上,且能较好地满足实时要求,提高低亮度时车辆的阴影检测效果。  相似文献
3.
大输液中可见异物智能在线检测系统设计   总被引:2,自引:2,他引:0  
设计了基于机器视觉的智能大输液异物在线检测系统,该系统可以实现灌装后大输液瓶中杂质的检测;研究了该检测系统的基本构成,工作原理以及一些关键图像处理技术;该检测系统采用特殊的硬件检测平台,让杂质与瓶身作相对运动,再利用精密的光学成像系统获取运动异物的序列图像,最后通过图像预处理、运动目标提取、运动目标分割和图像识别与判断这四个步骤完成对异物的检测;实验表明该系统可快速的检测出大输液溶液中所含的多种杂质.准确度高,实时性强。  相似文献
4.
帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法   总被引:2,自引:2,他引:18  
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
5.
基于像素分类的运动目标检测算法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
徐以美  郭宝龙  张晋 《计算机工程》2008,34(23):205-207
针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理,用以降低光照变化造成的误检,根据场景中不同像素点的特点,对图像进行分类处理,单模态类的像素用中值法进行背景建模,多模态类的像素用混合高斯模型建模。实验结果表明,该算法与传统的高斯建模法相比,减少了运算量,更易于应用在实时系统中。  相似文献
6.
混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型   总被引:2,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
提出了运动目标检测中背景动态建模的一种方法。该方法是在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的像素点将以大的更新率更新背景模型,使得长时间停滞物体由背景变成运动前景时,被遮挡的背景显露区被快速恢复。与Stauffer等人提出的方法不同的是,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中,减弱了慢速运动物体对背景的影响。实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化。  相似文献
7.
一种新的基于ViBe的运动目标检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
胡小冉  孙涵 《计算机科学》2014,41(2):149-152
针对ViBe运动目标检测算法在实际环境中存在无法消除鬼影、阴影等干扰的问题,结合三帧差分、边缘检测等技术,提出了一种ViBe改进算法。预处理阶段通过三帧差分获得真实背景并消除鬼影,运动目标检测阶段结合先验知识和边缘检测方法获得真实的运动目标以消除阴影,目标描述与跟踪阶段运用像素标记分割方法得到目标描述并实现目标跟踪。实验结果表明,新方法在消除鬼影、阴影等干扰方面表现出了优越的性能,在交通监控实时视频流中具有理想的车辆检测和跟踪效果。  相似文献
8.
一种受雨滴污染视频的快速分析方法   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
刘鹏  徐晶  刘家锋  唐降龙 《自动化学报》2010,36(10):1371-1378
提出一种用于处理户外视觉系统中受雨滴影响的视频场景的方法. 该方法包括两个部分, 分别是检测受雨滴影响的运动目标和复原被雨滴污染的固定背景区域. 通过分析雨滴的物理成像模型, 并结合人类视觉系统对雨滴的分辨原理, 指出受雨滴影响的像素值与背景像素值具有相同的色相值. 针对成像质量退化导致色相分量不能直接用于雨滴检测这一问题, 以HSV空间的定量分析为基础提出了可区分雨滴区域与运动物体区域的度量函数. 实验结果表明此度量函数可以有效抑制雨滴产生的干扰, 克服现有模型只能通过统计方法对某些特定类型雨滴进行有效辨识的局限性, 能够快速处理视频数据, 并且对成像质量造成的退化具有很好的鲁棒性.  相似文献
9.
HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测   总被引:1,自引:1,他引:2  
林庆  徐柱  王士同  詹永照 《计算机科学》2010,37(10):254-256,290
在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。  相似文献
10.
利用FPGA实现视频移动目标的有效检测   总被引:1,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
利用FPGA实现了一个视频移动目标检测系统,算法的基础是背景差分法。为了准确检测和定位移动目标,利用了灰度漂移算法和多颜色空间信息融合算法。灰度漂移算法是课题组最近在研究高斯混合模型的过程中提出的一种消除背景差分法检测的移动目标存在过多噪声杂点的算法,可以非常有效地消除由于微震动、空气扰动等原因导致的像素灰度在邻近区域发生漂移的现象;多颜色空间信息融合就是利用多个颜色空间中的一些互补分量共同确定移动目标。利用FPGA实现了上述两种算法,在移动目标的实时检测和跟踪中取得了很好的效果,对于丰富和增强监控系统功能有重要意义。  相似文献
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