【摘 要】
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鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升.针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel
【机 构】
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武汉纺织大学计算机与人工智能学院,武汉430200;武汉纺织大学计算机与人工智能学院,武汉430200;湖北省服装信息化工程技术研究中心,武汉430200
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鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升.针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel算子提取边缘信息减少后续目标圆检测的运算量提高效率,采用Hough圆变换检测轮廓边缘信息完成网球圆心和半径参数的精确提取.实验结果表明,该特征参数提取算法拟合准确率高、相对偏差小,具有一定的实际应用价值.
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压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题.为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法.该方法首先将压缩后的数据沿方位角方向按每一行划分为行向量,然后通过Spark分布式计算平台进行距离向分布式并行重构;将距离向成像的结果矩阵按每一列划分成列向量,再通过Spark分布式计算平台进行方位向分布式并行重构,完成S
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为降低公路边坡因水土流失引发的病害,实现红黏土边坡的生态防护,对生态轻型桩进行定义并设计.分析当地大气影响急剧层深度,结合有限元模拟,确定生态轻型桩尺寸,对生态轻型桩几何参数进行优化.结果表明:生态轻型桩深度与土的湿度系数有关;孔径相同时,孔深与边坡坡度成正比关系、坡度相同时,孔径与孔深成反比关系,进而得到生态轻型桩的几何参数设计方法;吕梁地区红黏土边坡生态轻型桩几何参数为深度1.2 m,孔径10 cm,孔深80 cm.为公路边坡生态轻型桩的尺寸设计及优化,提高行车安全,实现边坡生态防护提供理论依据.
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