基于智能技术的体验型互动媒体景观装置在城市公共空间的应用研究

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目标检测与跟踪是计算机视觉领域的研究热点,随着技术的高速发展,逐渐应用到了生活、军事等各个领域。尽管已经有很多优秀的算法被提出,但在实际应用场景中,对检测算法的实时性要求较高,而且尺度变化、遮挡等因素会对跟踪算法造成较大的影响,目标检测与跟踪技术依然存在很大挑战。本文主要研究了基于深度学习的目标检测算法和基于核相关滤波的目标跟踪算法,针对存在的问题做出了相应改进。主要内容与改进工作如下:对基于深度
随着社会的不断发展和人们生活水平的日益提高,人们开始更加重视人类自身的身体属性在科技进步中的重要性,利用人体姿态提取技术开发相关的应用技术以及分析海量的图像、视频数据已经成为了当今互联网发展的主流趋势。而单人姿态估计作为人体姿态提取技术的基础,自然成为了众多领域的基础技术。人体姿态的关节点相比于其他任务,尺度较小,对遮挡以及模糊非常敏感,因此算法在设计过程中对精度和鲁棒性都有非常高的要求,目前的单
雷达信号处理是通过对雷达回波数据进行分析和处理来获得感兴趣目标的速度、角度和高度等有用信息的一种处理方式。由于雷达的接收回波数据中会存在着大量的强杂波干扰,这会严重影响雷达对感兴趣目标的检测、定位、跟踪及识别等性能。为了降低杂波对雷达目标探测性能的影响,需在对复杂环境中杂波特性研究的基础上,再通过设计性能良好的滤波器来抑制杂波对雷达目标探测的影响。因此,杂波的参数估计和杂波抑制滤波器的设计方式是实
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随着无线通信技术的蓬勃发展和广泛应用,人们对信息的高效可靠传输提出了更高的要求。无线通信系统中始终面临的一个关键问题是如何在信道条件不断地随着时间变化的情况下实现一种具有高吞吐率的通信协议。与固定码率编码方案不同,无码率码能够根据干扰情况自适应地调整传输的编码符号数量,而无需对信道质量进行估计或对码率进行显式调整。在面对快速变化或无法估计的信道时,无码率码的优势更为显著。作为一种无码率码,Spin
线性调频信号是一种非平稳信号,由于其截获概率低、作用距离远以及具有大时宽带宽积等优点,广泛应用于雷达、声呐、通信以及地震探测等领域。传统的线性调频信号的检测与参数估计方法大多是在高斯噪声环境下进行的,但近年来研究发现,实际应用中的噪声大多是非高斯的,更适合用alpha稳定分布模型描述。这种背景下,基于高斯噪声模型的信号处理方法均不再适用。因此,开展alpha稳定分布噪声下线性调频信号检测与参数估计
遥感图像变化检测是指对同一地表区域在不同时期的遥感图像进行分析从而识别变化区域。SAR图像因其能确保全天时全天候成像且不依赖光照和大气等条件,成为了遥感数据的重要来源。SAR图像变化检测被广泛用于灾害监测、土地利用、军事监测和城市变化分析等。针对如何改进生成对抗网络来更好地利用两时相SAR图像间的差异信息进行研究,论文主要工作如下:(1)提出了基于双差异学习生成对抗网络的SAR图像变化检测方法。通
机载雷达通常处于下视工作状态,接收到的后向散射回波中往往包含功率很强的地杂波。地杂波强度大、范围广且在距离多普勒平面上会发生展宽。回波功率较弱的目标常常湮没在副瓣杂波中,导致雷达探测性能下降。空时自适应处理(STAP)能够有效抑制杂波,提高雷达的目标检测性能。但实际的杂波环境和重频、带宽等工作参数往往限制了雷达能够获得的均匀样本数量,导致杂波协方差矩阵估计不准确,STAP对杂波的抑制性能下降。针对
插入/删除错误(Insertion/Deletion Error),即在信息传输过程中插入(Insertion)或删除(Deletion)一些信息比特,导致发送序列和接收序列不同步。随着通信系统传输速率的提高和存储容量的增加,现代通信系统和存储系统对信息同步的要求越来越严格,接收方在接收信息时很容易因为物理条件限制导致信息同步失败,产生插入/删除错误。插入/删除错误经常出现在高密度磁存储系统、赛道
在计算机视觉领域中,多目标跟踪算法一直是研究人员和科研机构关注的热点。在大数据时代如何高效地分析和利用这些数据并且从中挖掘出具有价值的信息是一个亟待解决的难题。使用多目标跟踪算法可以在视频序列的每一个视频帧中确定所有感兴趣目标对象的位置,并且在连续的视频帧中保证同一个目标对象的身份信息不发生改变,最终得到所有感兴趣目标对象的运动轨迹。因此在计算机视觉领域中,对于多目标跟踪算法的研究具有非常高的价值