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融合算法，作为现代电子技术的核心之一，通过综合多种数据源信息，实现更精准的数据处理与决策支持。广泛应用于智能传感、自动驾驶、机器人导航等领域，是提升系统可靠性和智能化水平的关键技术。掌握融合算法不仅能够帮助工程师解决复杂环境下的感知难题，还能促进跨学科技术的创新融合。访问我们的资源库，探索超过30,000份精选资料，从基础理论到高级应用案例，助力您成为该领域的专家。

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针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题，提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题，同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断，通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合，降低了系统的计算量，且比...

📅 👤 wlcaption
动态 分割算法 光照 背景

基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜...

📅 👤 曹云鹏
Particle Filter Shift MeanS

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等...

📅 👤 王小奇
processing algorithm recursive optimal

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