【摘 要】
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随着技术的进步与人们对社会公共安全重视程度的提高,视频监控系统在日常生活中发挥着越来越重要的作用。构建人群异常行为检测可以帮助监管人员及时做出决策,也大大节省人力资源。基于深度学习目标检测模型,提出一种基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测方法,通过大量的样本训练一个单一人头目标检测的MobileNetSSD卷积神经网络模型,将一幅图像输入神经网络模型中识别出人头的位置,基于核化相关滤波算法的目标跟
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随着技术的进步与人们对社会公共安全重视程度的提高,视频监控系统在日常生活中发挥着越来越重要的作用。构建人群异常行为检测可以帮助监管人员及时做出决策,也大大节省人力资源。基于深度学习目标检测模型,提出一种基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测方法,通过大量的样本训练一个单一人头目标检测的MobileNetSSD卷积神经网络模型,将一幅图像输入神经网络模型中识别出人头的位置,基于核化相关滤波算法的目标跟踪对检测到的人头进行跟踪,最后基于运动信息进行异常行为判断。大量室内场景实验测试证明此系统的实时性好、准
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The root system of a tree can often extend many-fold the diameter of the tree; it provides physical support,dissolved minerals and water but relies on a constant supply of nutrients from photosyntheti
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为了解决光学多图像加密系统中的串扰噪声问题与轮廓问题,并且提高加密系统的计算效率,提出了一种基于傅里叶向量计算的高效率光学多图像加密算法。首先,设计了基于排序的像素交换处理,解决光学干涉多图像加密的轮廓问题;然后,对置乱图像在傅里叶域进行向量分解的加密处理,将置乱图像与合成向量之间的差异作为相位秘钥;最终,将合成的向量作为双随机相位编码的输入。实验结果表明:本加密系统能够有效地实现多图像的光学加密
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为了降低物联网(IoT)系统中通信设备的平均接入时延,提高接入成功率,设计了一种适用于大量通信设备竞争接入的前导序列,并提出了相应的随机接入方案.该随机接入前导序列主要基于对原序列的频分复用,增加了可用的前导序列数量,从而降低了接入冲突概率,减少了接入冲突所造成的接入时延与物理上行共享信道资源的浪费.仿真结果表明,该随机接入冲突检测算法可以有效地降低IoT系统中通信设备的平均接入时延,提高通信设备
针对相机视场范围内运动目标的状态以及目标与相机距离等不确定性引起的监控画面模糊分辨率低的问题,提出了用改进Sobel清晰度评价函数和自适应变步距搜索算法相融合方法进行调焦。通过对采集的序列图像做清晰度算法处理,获得清晰度值,再对图像做自适应调焦算法处理,根据处理的结果,上位机发出指令信号控制电机运动状态,完成相机的快速自动调焦,最终获得高分辨率清晰图像。实验结果分析表明,该算法具有灵敏性好、实时性
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