针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
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计算机对信号进行分析和处理依赖于数据的采集，而现有的数据采集卡成本高，接口复杂，不易扩展。采用USB控制器和FPGA为核心设计系统的硬件平台，再结合LabVIEW设计用户应用程序、NI-VISA开发USB驱动程序，最终实现高速数据采集系统的设计。实验结果表明，系统集成度高，结构灵活便于扩展，达到了30Mbit/s的可靠数据传输速度。
上传时间： 2013-10-23
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针对红外温度传感器能灵敏感应天空地面热辐射的特点，提出了一种基于红外传感器测量无人机姿态信息的方法，相比传统姿态测量传感器，红外传感器具有体积小、重量轻、无漂移、成本低等优点；针对该方法介绍了由三对正交安装的红外传感器测量姿态角的基本原理及能获得更好视场角的45°安装方式；并通过场地实验获得了红外传感器的对地倾角和输出电压的函数关系；通过推理得到无人机姿态测量算法，实现了根据红外传感器的差动输出信号计算无人机的姿态角；同时对太阳的干扰问题作了适当的研究；为了验证算法的可靠性，进行了机载飞行实验。实验结果表明，该方法可以有效的测量无人机的姿态角。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：wl9454
为了实现白细胞的五分类，提高识别异常细胞的能力，可通过激光照射通过库尔特微孔的白细胞粒子，并由光电探测器接收细胞粒子对激光的前向和后向散射信号，达到对细胞内部结构的测定[1]。文中设计的光电检测电路可将细胞粒子散射的光信号转换成电信号，并对电信号进行放大， 与后面的检测和运算系统对接。实验结果表明，该电路具有输出信噪比大、检测精度高等特点，并在实际应用中取得了良好的效果。
上传时间： 2014-01-04
上传用户：yare
结合已有的基于MPEG视频流的行车障碍检测算法，在原有基础上加入检测匹配模板，对易造成误判的噪声及影响正常检测的非危险区域都有较好的处理效果。通过统计分析及经验验证，分析得出在直行、转弯及上下坡3种路况及不同车速下车辆正常安全行驶时的检测阈值T。该方法能结合实际，运算量小，实验结果较好。
上传时间： 2013-10-19
上传用户：agent
针对密封橡胶圈毛刺缺陷，提出了一种新的检测方法，该方法根据圆轮廓点在不同象限的分布情况不同，首先使用 窗口模板寻找可疑点，然后对可疑点进行二次检测，滤除非毛刺点。实验结果表明该方法比传统的毛刺检测方法处理速度更快，且检测结果可靠。
上传时间： 2013-11-16
上传用户：cjl42111
检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
上传用户：虫虫虫虫虫虫
文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上，针对置信度函数凭经验给出的不足，提出了一种确定置信度函数方法，更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上：将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中，在确定样本的置信度时，不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离，还考虑样本与类中其它样本之间的关系，通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验，实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：cmc_68289287
通过对海上红外图像进行分析，提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点，首先选择感兴趣的灰度区域，然后运用Canny算子进行边缘检测，接着对图像进行Hough变换检测海天线，最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明，该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：long14578
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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