【摘 要】
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针对目标跟踪算法在跟踪过程中易受环境干扰、光照变化、目标尺度和类别的影响。由此提出一种联合YOLOv3检测算法的目标跟踪算法,利用目标检测器的边界框回归,来预测目标在下一帧中的位置,从而将检测器转换成跟踪器。基于深度学习卷积神经网络的目标检测算法YOLOv3,作为该方法的检测模块,初始化轨迹和获取关键帧信息并进行优化;以连续帧图像对和前帧边界框作为输入,生成当前帧对应跟踪边界框;最后,将检测和跟踪
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2018209289)。
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针对目标跟踪算法在跟踪过程中易受环境干扰、光照变化、目标尺度和类别的影响。由此提出一种联合YOLOv3检测算法的目标跟踪算法,利用目标检测器的边界框回归,来预测目标在下一帧中的位置,从而将检测器转换成跟踪器。基于深度学习卷积神经网络的目标检测算法YOLOv3,作为该方法的检测模块,初始化轨迹和获取关键帧信息并进行优化;以连续帧图像对和前帧边界框作为输入,生成当前帧对应跟踪边界框;最后,将检测和跟踪的边界框进行融合,判断是否对跟踪轨迹进行更新。该实验还加入了基于ReID网络的长期跟踪方案。在OTB10
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利用多普勒天气雷达、气象卫星、自动气象站等监测数据及NCEP再分析资料,对2020年7月4-8日长江中游持续大暴雨过程的降水特征、中尺度系统演变以及梅雨锋上温度、湿度、涡度、垂直速度等物理量分布特征进行了分析。结果表明:这次暴雨过程具有持续时间长、覆盖范围广、暴雨落区集中、累积雨量大等特点。500 hPa中高纬度稳定的“Ω”型环流是持续大暴雨形成的有利环流背景。对流单体回波顶高、强度大、质心低以及“列车效应”是此次过程暴雨强度大的重要原因。梅雨锋上物理量分布具有如下特征:自下而上由假相当位温(θ
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在不同的迎面风速下对空气源热泵室外蒸发器表面霜层生长特性进行实验研究,得到了翅片管蒸发器翅片霜层厚度、结霜密度随时间变化规律并记录了霜晶生长过程.实验结果表明,较
为有效遏制矿井火灾事故的发生,对采空区CO浓度场进行研究分析。基于有限体积法,高效地选取控制体,为CO浓度场模型构建提供理论依据。通过缓慢升温氧化实验,为自然发火模型中CO浓度场的建立提供实验数据。利用VB语言编制移动坐标系下采空区自然发火模拟软件,选用Tecplot9.0软件描述采空区CO浓度场的分布情况,结合采空区氧浓度场和温度场,通过改变采空区工作面长度以及推进速度的数值变量,研究采空区CO浓度场的变化规律。研究成果对防治采空区自然发火具有重要的理论和实际意义。
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