【摘 要】
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复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结构三个层次上建立目标的三维分层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型匹配结果,并根据匹配结果先初步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确
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复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结构三个层次上建立目标的三维分层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型匹配结果,并根据匹配结果先初步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确定其匹配结果,从而得到多运动目标在复杂运动情况中的跟踪结果。实验表明,在实验室kinect拍摄的视频序列
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某再生水厂利用离心鼓风机为SBR生物池提供曝气,由于历史原因,原自动曝气控制系统无法使用。通过改变控制策略、优化鼓风机设置、更新控制仪表等改造工作,实现了鼓风机自动曝气功能。改造完成后,自动曝气控制系统运行稳定,鼓风机可以根据SBR生物池溶解氧设定值自动调节进出口导叶开度和开启台数,进而调节曝气量,实现SBR生物池DO可控,为脱氮除磷等精细化工艺调控提供技术支撑。与鼓风机手动运行比较,在进水水量和
基于深度学习的目标检测算法是目前目标检测领域最流行的算法,但是由于硬件条件的限制,算法输入图像的尺寸受到限制。对于大尺寸的航拍图像,通常先采用滑窗法提取区域,再对提取的区域进行检测,极大地降低了算法的检测速度。针对这一问题,本文根据航拍图像中人造物体含有大量边缘的特点,提出了一种基于深度学习的梯度聚类目标检测算法,并阐述了其模型结构与工作原理,然后通过151张航拍图像数据集测试,对比评估了梯度聚类
采用主动轮廓模型轮廓提取方法检测激光图像轮廓时,针对图像目标和背景间的过渡地带的分割误差高,未能检测图像目标的细节轮廓,检测准确性大大降低。为了提高激光图像轮廓检测效果,提出基于最大类间方差法的激光图像轮廓检测方法,用二维灰度直方图的形式描述激光图像,采用最大类间方差法分割激光图像,获取激光图像目标的最优阈值,将最优阈值作为激光图像目标的初次边缘,对该边缘能量进行最小化处理,直至获取边缘能量最小值
提出一种利用图像翻转和复域编码消除离轴干涉载频影响,进而实现相位恢复的方法。方法通过旋转样品干涉图180°,得到翻转干涉图。样品干涉图与翻转干涉图首先被复数域编码为一幅合成的干涉图。继而进行傅里叶变换,可通过带通滤波器提取频谱中相互分离的共轭项用于相位恢复。通过逆傅里叶变换,可以获得含有样品干涉图和翻转干涉图的相位分布、载频信息的结果。通过除法运算,载频得以在无需复杂运算、解包裹、系统先验信息的情
调研了我国重点流域58座典型污水处理厂污泥的有机污染物含量,并分析了有机污染物的可能来源。结果表明,污泥中不同有机污染物指标按照含量平均值排序依次为矿物油>可吸附有机卤化物>挥发酚>总氰化物>多环芳烃>苯并(a)芘>多氯联苯,其中矿物油、多环芳烃、可吸附有机卤化物、挥发酚含量超过各项泥质标准限值的频率均高于5%,尤其是矿物油含量超过农用A级泥质标准的频率达到了36%;总氰化物和苯并(a)芘超标频率
为了探究加载电磁波对回流污泥的影响,选取脱氢酶活性为代表,取污水处理厂回流污泥,采用连续流2 450 MHz电磁波进行加载,探究电磁波加载功率、加载时间和污泥流量对污泥生物活性的影响,考察将电磁波加载污水处理厂回流污泥实现污泥过程减量的可行性。当电磁波加载功率为100 W时,污泥脱氢酶活性提高了85. 38%;在加载功率为100～600 W、加载时间为25～150 s时,脱氢酶活性呈显著下降趋势,
以富里酸(FA)为底物,研究了饮用水氯化消毒过程中Br~-和pH值对三卤甲烷(THMs)生成量及致癌风险的影响,并进一步分析了不同分子质量FA的THMs生成情况及致癌风险。在氯化消毒过程中,THMs总生成量及溴代THMs比例[n(Br)_(THMs)]会随着水体中Br-浓度的增加而增大; THMs致癌风险则在Br~-浓度为10 mg/L时达到最大值。THMs生成量随着pH值增大而增加,n(Br)_
对普通玻璃器皿用于光度法测定水中硼的可行性进行了研究。采用含硼元素的普通硼硅玻璃器皿,对甲亚胺-H光度法测定水中硼进行实验研究。分别以纯水及与分析方法相同的酸性介质溶液,对硼硅玻璃器皿进行硼的溶出实验,同时以不含硼材质的器皿进行比对实验。在前期实验结果的基础上对实际样品进行测定,实施精密度检测和准确度分析的同时,进行加标回收实验,并与聚丙烯无硼材质的器皿进行比对分析。实验结果表明,经24 h和72
Here we introduce two open-source projects for image aesthetic quality assessment. The first one is ILGnet, an open-source project for the aesthetic evaluation of images based on the convolution neura
本文使用了一种k-means聚类算法实现了对马铃薯叶片上的病斑提取,其原理利用ab二维数据在Lab空间模式上的颜色差异性。首先建立平方欧式距离作为马铃薯图像像素间的相似度距离模型,再以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,最终完成了对目标区域的精准提取。从实验效果来看,该算法能较好的将马铃薯晚疫病病斑区域从图像中提取出来,分割结果较为理想。