探讨了对高频信号进行采集和处理的设计难点，提出将LabVIEW的采集数据的特性与MATLAB强大的计算能力相结合的方法，并以此设计了一个系统。然后通过3种不同的方法，分别是将txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT，来结合LabVIEW和MATLAB，以采集得到的信号和内部产生信号的均方差及相关系数为标度来分析不同方法的可行性及效率，通过对比结果，最终确定了一种最佳的方案。
上传时间： 2015-01-02
上传用户：zhaoq123
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
上传用户：yqs138168
基本测量——数据处理
上传时间： 2015-01-03
上传用户：ABCDE
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
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
对传统混合高斯背景模型作了改进，消除了缓慢运动目标对背景模型的影响，其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区，对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明，该改进算法提高了背景模型的健壮性，在跟踪系统中获得较好效果。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：7891
针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明，该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性，错误检测率更低。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：solmonfu
为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台，避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败，采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值，更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后，获得目标的单像素边缘图，根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹，同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置，控制伺服机构，实现目标跟踪。实验表明，采用Canny算法的目标跟踪系统，能够满足实时跟踪的需要。
上传时间： 2013-11-03
上传用户：testAPP
给出了一种运动人体区域的检测及其对应的二维关键点的提取方法。首先运用帧差法构建一个自适应的背景模型以达到背景初始化和背景更新的目的。接着用减背景法实现二维运动人体区域的检测。最后将检测到的运动人体区域，通过运用APAR（anti-paralle lines）区域法实现对运动人体关键点的提取。
上传时间： 2013-10-25
上传用户：lz4v4
本文设计的基于SOPC的心电信号处理系统，对信号的采集和处理部分采用的软硬件模块化设计，提高了心电信号检测的精度。利用了USB接口，可以方便地接入到计算机，提高了系统的稳定性和可靠性，达到了预期的技术指标，为设计新型的心电信号处理设备提供了理论基础和依据。
上传时间： 2013-10-29
上传用户：星仔
