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随着中国火车的不断提速,为了保证铁路沿线人民的生命财产安全,提出一种基于视频图像处理的方法实现对于行人穿越铁路线的监控.首先,从动态场景中提取出静态铁路沿线的状态即背景提取;然后对视场中的危险区域进行划定;其次,当监控区域存在危险情况时系统能够对当前图像实时保存;最后,对保存到的图像进行目标识别.视频处理结果为系统可以自动的检测到穿越铁路线的行人并以图片的方式保存当时的现场信息.实验结果表明了这一方法的有效性,整个算法设计具有一定的可行性和参考价值.创新性在于通过图像处理的方法实现了对行人穿越铁路线的监控. 相似文献
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本文设计的遥控启停电动车,采用AT89C52作为小车的检测和控制核心,采用红外传感器进行里程统计、超声波及红外传感器进行目标识别与避障、步进电机对车的转向进行控制,实现精准定位;由发光管给出指示信号:车行驶中的各种功能控制由软件实现, 相似文献
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高冲突证据下的目标识别方法研究一直是热点和难点问题。比例冲突再分配规则正是处理高冲突证据的一种有效方法。介绍并分析了比例冲突再分配系列规则,并通过具体的例子对不同方法进行了仿真验证,说明了比例冲突再分配规则能很好地处理目标识别问题中的高冲突证据。 相似文献
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大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能.为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法.首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征.幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征.而多级特征可以从局部到全局表征目标.随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用.一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息.最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务.该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性. 相似文献
999.