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针对ViBe算法在交通视频检测中出现明显鬼影区域、缓慢目标残影难以消除、检测精确度和鲁棒性不足的问题,本文提出改进算法,利用灰度信息为像素建立生命长度矩阵,使鬼影或残影快速融入背景样本得以消除。结合最大类间方差法设置自适应阈值,加入良好后处理抑制动态噪音。同时本文借鉴分类算法的统计指标,提出质量评价多个要素,以ViBe原算法、混合高斯算法(GMM)、LBP-OTSU相结合的背景差分法和本文改进算法为例,定性、定量对实验结果作出质量评价和分析。实验表明,改进算法在较少帧数内去除了鬼影,抑制了运动目标残影,提高了运动目标检测的准确度和整体性能。 相似文献
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本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。改进算法设计了一种新的对数据空间进行划分的网格划分方法,并采用空间索引SP-Tree来组织网格结构。算法同时提出用网格中心对象来代表网格包含的对象集合进行聚类,从而降低聚类时间和I/O消耗,实现快速聚类。实验结果表明,GLDBSCAN算法在不降低LDBSCAN聚类质量的前提下,大大提高了聚类的效率,并且能有效地对大规模数据集进行聚类。 相似文献
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提出一种基于双频比相的无源超高频射频识别(UHF-RFID)实时定位系统(RTLS)。与传统射频识别定位系统相比,该方法带宽小,精度高。分析了双频比相测距原理在无源RFID系统中的适用性,通过理论计算得到非理想因素对测距精度的影响,并在Simulink平台上进行建模。仿真结果表明,I-Q相对失配度小于0.08,基带信噪比为21.5 dB时,系统定位精度可小于0.5 m。 相似文献
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以SIP视频会议系统为原型,设计实现了基于WWW的实时动态答疑系统.详细阐述了该系统的功能结构、设计方案及核心技术实现.视频答疑模块采用了会议管理系统和控制系统分离,各子系统分层设计的设计方案,具有良好的可扩充性.系统实现了点到多点的实时答疑,真正实现了教师和学生面对面的交流. 相似文献
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随着无线传感器网络技术的发展,其应用价值遍布环境监测、工农业、抢险救灾、军事国防、生物医疗等许多领域.由于无线传感器网络特征与节点特点,其数据存储与查询策略研究成为热点.对已有的数据存储策略进行了详细介绍与研究,并分析它们的优缺点;其次结合大数据中一种高效的数据存储结构——RCFile,并将其应用到传感器网络的数据存储中,结合行列存储的优势,改变数据存储结构,提出了一种基于RCFile的无线传感器数据存储算法(Wireless sensor network Data Storage based on RCFile,WDSR),并给出了仿真结果分析.仿真结果表明,提出的算法在低能耗、高效率方面存在一定优势.最后指出了无线传感器网络数据存储算法的发展方向. 相似文献
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提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络(CASC_CNN_LSTM)与级联卷积-卷积神经网络(CASC_CNN_CNN)这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中. 相似文献
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圆周合成孔径雷达(CSAR)中,由于雷达平台绕观测场景圆周飞行,雷达和地面目标之间的距离方程复杂,目标的距离向参数和方位参数之间有复杂的耦合关系,导致单独估计动目标距离向速度参数的难度加大。提出一种基于子孔径分解的太赫兹CSAR运动目标距离向速度估计方法,选择合适的子孔径角度,对CSAR进行子孔径分解,在子孔径条件下,通过小角度近似,可以实现运动目标距离向速度和其他参数间的解耦合,准确估计运动目标的距离向速度,实现运动目标的精确重定位。仿真和实测数据验证了该算法的有效性。 相似文献
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