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1.
运动目标跟踪是计算机视觉中的一个典型问题,如何能准确快速的跟踪目标是研究的关键。提出了Kalman滤波器结合Camshift的改进算法。首先选取一段视频图像序列,通过背景差分法快速检测出运动目标,初始化搜索窗口,用Kalmam滤波器预测目标位置,再用Camshift迭代算法计算目标最优的位置,将结果作为Kalman滤波器进行下一次预测的估计值。实验表明,当目标被严重遮挡或受到同色背景干扰时,本算法仍能快速准确的跟踪运动目标。 相似文献
2.
3.
CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。 相似文献
4.
提出了一种单目标徘徊检测及跟踪方法.该方法能够有效地对防区内有徘徊行为的对象进行跟踪报警,简单实现了监控方式由事后取证到提前预防的转变.目标的跟踪是通过背景差分方法检测出运动目标,然后利用矩形逼近目标轮廓,并把该矩形作为目标跟踪时的跟踪框,最后利用Camshift算法弥补背景差分方法的不足.实验结果表明,本方法能满足单目标徘徊跟踪的基本要求. 相似文献
5.
Adaboost算法具有很好的实时性,但是也存在检测过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题检测失效等问题。针对这些问题,提出了基于改进Adaboost的人脸检测算法,该算法结合了Camshift人脸跟踪算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,能有效克服检测过程中遮挡以及类肤色干扰问题等。 相似文献
6.
一种结合了纹理和颜色的运动目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
运动目标跟踪是智能视频监控中的关键技术之一,怎样描述运动目标是该技术的一个关键问题。提出一种新的运动目标跟踪算法,结合改进的LBP纹理和色度来描述运动目标,并采用Camshift算法的思想进行目标跟踪。为了降低算法的复杂性,在保证跟踪精确度的前提下,LBP纹理和色度的种类被极大地精简。实验证明提出的方法能有效地跟踪运动目标,在常规的视频分辨率下能达到实时性,比同类的其它算法性能更好。 相似文献
7.
8.
针对现有改进的Camshift手势跟踪算法没有考虑光照变化影响下的鲁棒性,进而降低了动态手势的识别率,提出一种基于深度预分割结合Camshift跟踪算法的动态手势识别法.通过在Camshift手势跟踪的基础上引入深度信息,对手势搜索区域进行深度预分割,改进手势目标匹配概率,去除非手势肤色区域及光照变化的影响,最后用隐马尔可夫模型(HMM)进行识别.实验结果表明,提出的方法在光照变化及肤色干扰的环境下有很好的鲁棒性,数字0~9的平均识别率可达97.7%. 相似文献
9.
10.