一种基于滑动窗口优化算法的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的关键技术之一,在智能交通领域有大量实际应用,如何在提高行人检测精度的同时提高检测速度一直是研究的热点.首先采用基于高斯混合模型的背景建模方法分离出运动目标,将原始视频序列转换为二值图片,得到大量固定大小的训练样本;然后提取样本图片的HOG特征,通过SVM训练得到分类器;接着用固定大小的滑动窗口检测行人,并提出了一种滑动窗口优化算法来筛选检测结果;进而用前景像素密度估算方法调整检测结果,输出最终统计人数,最后实验表明方法的有效性.     

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测

运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪。因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一。有限线积分变换（finitelineintegraltransform,FLIT）作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征。检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的。具体而言,先对图像序列中的每帧网像（包括参考帧）作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声。实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标。     

对新事业单位会计制度执行的思考

随着事业单位体制改革的不断深入,事业单位在经济运行中的地位越来越重要,原有的会计核算制度已经不能适应国家对事业单位财务管理的要求。鉴于此,国家于2013年1月1日实施了新《事业单位会计制度》。本文阐述了新制度实施的背景和意义,并对新会计制度执行过程中需要注意的问题进行了探讨。     

国际认可论坛2015～2019战略计划

国际认可论坛（IAF）执行委员会于2014年6月22日将（（IAF2015～2019年战略计划（最终版草案）》发送所有投票成员,进行为期30天的表决。投票已于澳大利亚悉尼时间2014年7月24日结束。 为满足广大认证认可业内人士对（（IAF2015～2019战略计划》最新动态了解的需求,我们将IAF2014年4月德国法兰克福执委会讨论通过、提交全体成员表决的（（IAF2015～2019战略计划》以及相关背景信息的核心内容翻译形成了本文。该战略计划将在今年年底的IAF大会上正式批准通过,并将于2015年开始正式实施。     

视觉检测系统中亮度不均匀背景的一种去除方法

刀具形状视觉检测系统中，照明不均匀对测量结果影响很大。针对这种情况，提出了基于二维二阶多项式拟合并去除不均匀背景的方法。遵循最小均方程差原理，给出了二维二阶拟合的矩阵表达式。在编制的程序中，拟合点以人机交互形式由鼠标点击选出，程序自动记录所选点的图象人材与亮度值信息，然后拟合出背景曲面，并以二值图象形式给出去除背景后的目标图象。对一幅光照模型未知的网络图象进行了背景去除，实验结果良好。     

并联机器人机构的创新与应用研究进展

简要介绍并联机器人的研发历史和现状,重点介绍了实用化进程较高的Stewart平台、Delta并联机器人和Tricept并联机床的应用,同时介绍了我国在并联机床研制方面的情况.评述了近年来在少自由度并联机器人机构的机型创新与应用方面的研究进展.认为具有各自应用背景的新型并联机器人机构成为并联机器人研究的热点.提出了并联机器人机构研究需要解决的问题.     

机器人视觉伺服综述

介绍了机器人视觉伺服系统的概念及历史背景,系统介绍了视觉伺服系统的分类方法,重点论述了基于位置和基于图像的视觉伺服系统.对摄像机校正进行了介绍,并详细阐述了智能算法在机器人视觉伺服系统中的应用.最后,对机器人视觉前沿问题做了概括,并指出机器人视觉伺服系统的发展方向.     

镁合金在汽车领域中的应用(一)——镁合金在汽车领域的应用背景和发展现状

通过回顾镁合金在汽车领域的发展历程，介绍了镁合金在汽车领域的应用背景，对镁合金在汽车领域应用的优势和发展趋势进行了概述，并对国内外汽车用镁合金零部件进行了综述。     

动态背景下基于ORB特征匹配的运动目标检测算法

为了能够实时地检测出运动目标,提出一个基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征匹配和改进的帧间差分相结合的检测算法。首先运用ORB算法提取特征点,采用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)方法求得变换矩阵参数之后获取全局运动补偿图像,然后用帧间差分法实现运动目标的检测。ORB特征点匹配的快速性和准确性与RANSAC方法去除异常点的有效性确保变换矩阵参数的计算准确,再结合帧间差分法快速完整地检测出前景目标。实验结果显示,该算法能够准确地检测出运动目标,并在一定程度上解决了实时检测的问题。     

灰色Verhulst 模型背景值优化及其应用

鉴于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一, 提出一种灰色Verhulst 模型中背景值的优化方法. 基于灰色Verhulst 模型时间响应式的Logistic 函数形式和背景值的几何意义, 利用积分中值定理研究背景值与发展系数之间的数量关系; 采用最小二乘法对新参数进行估计, 还原原始参数估计值, 使得优化的背景值模型同时具备无偏性和最小误差性. 案例分析表明, 背景值优化的模型改善了模拟精度, 验证了模型的有效性和可行性.