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,且比一般的系统具有更高的识别率。
上传时间: 2016-09-21
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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,并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上,融合了目标的运动特征,设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法;用二阶直方图描述颜色特征,设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术
标签: Particle Filter Shift MeanS
上传时间: 2017-01-14
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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。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。
标签: processing algorithm recursive optimal
上传时间: 2013-11-26
上传用户:王小奇
基于图像增强的灰度插值算法,这是图像配准和图像融合的基础部分
上传时间: 2014-01-11
上传用户:妄想演绎师
采用贝叶斯推论的数据融合,将CHAN算法和泰勒算法的结果经过处理,得到更好的定位结果
上传时间: 2014-01-22
上传用户:fanboynet
两种互补滤波算法解算载体姿态,其中一种为梯度下降算法,对陀螺仪和加速度计数据进行融合。
上传时间: 2016-08-24
上传用户:yyxy
论文首先对基本定位算法如基于小区编号、接收信号场 强、到达时间到达时间差、到达角度、混合定 位方法等的原理,误差消除及处理,还有与混合定位方法相关的数据 融合技术进行了简单介绍。随后分析介绍了国内外最新的定位算法及 优化点,如约束极小化定位算法、基于向量机的模式识别定位 算法和指纹定位算法等,优化点有在基于指纹定位方法的基础上考虑 马尔科夫模型,方法基础上考虑功率加权算法,滤波方面考虑滑 动窗技术等。
上传时间: 2017-03-15
上传用户:rocket1122
人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧,对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时,跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以,跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中,基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效,但其易受环境变化(如背景光线影响、人遮挡问题等)影响。此外,基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率,系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先,设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,实现实时采集、传输人体活动数据:其次,使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据:最后,对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理,设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取,并将两特征进行特征层数据融合,在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试,其中,本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%,平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%:针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间: 2022-03-14
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用,预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高,但观测范围局限、站点分布不均匀,易受环境影响,难以区域扩展;模型模拟可实现不同尺度参量估算,但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制,导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息,建立两者相互制约调节的优化关系,以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路,本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上,重点突破全球动态植被模型(Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM)敏感参数优化方法,获取适宜中国的参数化方案:在此基础上,引入数据同化算法,将遥感卫星产品信息与模型相融合,在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹,提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域,实现对20002015年中国地区总初级生产力(Gross Primary Productivity GPP)和敬发(Evapotranspiration,ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1)将LP」DGwM中所选出的22个可调参数(涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域)在各自取值范围内随机获得不同的参数组合,结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性,尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性(Relative Uncertainty,RU)基本保持在09-1.25之间,不具有明显的年际变异性:ET相对不确定性RU月变化趋势明显,且基本处于0.5以下,明显低于GPP,说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签: 数据融合
上传时间: 2022-03-16
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本书介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号,因传感器是将输人的非电量转化为电学量的元件,要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量,以达到测量的最终目的,这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法.例如规范化多项式拟合法、输人-输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。本书重点就是结合实际应用介绍这些算法,书中有的算法是本书作者独创的。此外本书还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程、从而可实现传感器的补偿,以提高其测量精度。
上传时间: 2022-07-05
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