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1.
复杂场景实时目标检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对含有非平稳背景的复杂场景,提出一种基于空间混合高斯模型的实时目标检测方法.该方法以混合高斯模型作为颜色分布的统计框架,并在空间邻域中利用背景与前景隶属度之间的竞争确定像素的归属,提高了检测准确率;同时通过基于偏差均值的匹配判断和低权重模型的移除提升了混合高斯统计框架的性能,以实时地对运动目标进行准确的检测.实验结果表明,文中方法对非平稳背景有很好的适应能力,在检测准确率和运行效率上均优于其他检测方法. 相似文献
2.
超声波压力检测中回波搜索算法 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对超声波压力测量中回波信号特征的分析,提出了回波自动搜索算法。该方法把快速傅立叶变换方法和小波多分辨率信号分解相结合,精确地检测出回波的包络信号,从而准确地搜索到回波,为后续的压力信号处理及提高压力测量的精度奠定了基础。 相似文献
3.
4.
背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓. 相似文献
5.
以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。 相似文献
6.
8.
9.
本文介绍了一种超声波非介入式压力检测装置,特别适用于小管径条件下的压力检测.给出了压力检测的基本原理和方法、装备硬件组成结构和工作原理、试验数据与结果分析.具有一定的创新性和较广阔的应用前景. 相似文献
10.
针对传统密集轨迹方法应用到真实场景后过多无效轨迹耗费存储与计算资源且严重影响有效特征提取的不足,提出一种新的人体行为识别算法。首先,检测视频帧中存在的人体目标并对获得的包含人体的矩形框进行扩展,利用扩展后的矩形框对传统密集采样特征点的范围进行筛选限制;然后,对筛选限制后的特征点在光流场中跟踪一定帧数获取限制密集轨迹,并在以限制密集轨迹为中心的时空体内构建一组包含轨迹的空间位置、时空上下文信息的特征描述子;最后在视觉词袋模型框架下,采用SVM对特征向量进行编码分类。结果显示:在KTH、YouTube和HMDB51 3个行为数据库上的识别准确率分别达到98.1%、89.7%和66.9%。证明本算法对复杂真实场景中的人体行为具有较高的识别能力。 相似文献