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如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。 相似文献
42.
针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
43.
新媒体时代,大学生学习行为呈现新的特征,把握大学生的网络学习特征,对于做好信息时代教育教学具有重要意义。通过对南昌市6所高校289名学生的调查研究,总结出学生网络学习的自主性、碎片化、偶发性与非线性、零散性与系统性、共享性、开放性与病毒性、模糊化七个特征。经过独立样本t检验和单因素方差分析,发现在性别、专业、年级、生源地四个方面,不同特征存在差异。 相似文献
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利用GPS电离层层析技术探测电离层已经有了数十年的发展,特别在电离层暴时有着独特的优势.文章基于一种多分辨率层析算法,并结合美国东西部地区部分GPS地面数据对2015年3月16日-17日出现的电离层暴进行重构.首先,借助独立的测高仪数据验证多分辨率层析技术对电子密度反演的精度结果,同时也证实了电离层暴时多分辨率层析算法的适用性.其次,通过对美国东部地区2015年3月17日磁扰动最强烈时段的电离层重构,检验由磁暴引起的大尺度电离层行扰(large-scale travelling ionospheric disturbance,LSTID)的存在,并利用总电子含量(total electron content,TEC)数据分析此次电离层行扰的水平特征.同时,通过与非相干散射雷达(incoherent scatter radar,ISR)观测值的对比,借助反演得到的电子密度剖面信息讨论电离层行扰在垂向上的特征.结果表明:此次LSTID的波长为1 200 km左右,周期为50~60 min,以350~400 m/s的波速向西南方向传播,并且电离层行扰(travelling ionospheric disturbance,TID)的垂向电子密度具有较可靠的精度. 相似文献
50.
《Planning》2015,(4)
分析了国内外嵌入式系统的发展现状,针对当前嵌入式的应用,介绍了一种基于ARM的嵌入式图像采集与传输方案。该方案借助WINCE的强大功能,具体积小,稳定性高和快速开发的优点,完成了基本的硬件设计和软件开发,系统稳定,安全性好。 相似文献