注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测

  2. 基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测HSV color-space and codebook model based moving objects detection 码本模型的思想就是根据像素的颜色失真程度和亮度范围将背景像素值量化后用码本表示,然后利用减背景思想对新输入像素值与其对应像素码本做比较判断,从而提取出前景运动目标像素。提出将像素从RGB空间转换到HSV空间来计算颜色失真度,多种像素亮度和颜色失真度计算方法的对比实验结果表明,该方 法能取得更好的目标检测效果。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-17
    • 文件大小：378kb
    • 提供者：ellia_ellia

  1. 深度学习 检测模型对比

  2. 深度学习 检测模型对比 为什么要写描述 为什么要写描述 为什么要写描述 为什么要写描述

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-12
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：qq_29133371

  1. 基于反射光模型红外甲烷传感器的信号处理

  2. 建立了红外甲烷传感器的反射光检测模型,对于检测微弱的光电信号进行了电路的设计,从理论计算和性能研究对比,得出满足传感器中心频率在2 Hz,噪声低,通频带窄,放大倍数大的设计要求。在标定实验的基础上,进行浓度公式的多项式拟合。实现了低浓度的精确测量,高浓度的预警作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：264kb
    • 提供者：weixin_38655011

  1. 高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测

  2. 针对现有信号检测方法在评估电子元器件的固有参数时效率低下、精度不高的问题，结合泛函链接模糊神经网络（FLFNN）和高斯改进和声搜索算法，设计了无源电子器件信号检测模型。首先，利用泛函链接神经网络概念，将其作为模糊神经网络输出层的模糊规则，设计了FLFNN网络模型；其次，采用高斯方式设计了改进的和声搜索算法，并给出理论分析，然后对FLFNN网络模型参数进行编码，实现了对其参数的优化；最后，通过实验仿真，对高斯改进和声搜索算法的参数选取进行实验分析，并对FLFNN信号检测模型进行实验对比，仿真结果显

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：683kb
    • 提供者：weixin_38608873

  1. 电子测量中的谐波及无功电流检测方法对比分析

  2. 谐波及无功电流检测方法对比分析 摘要：基于瞬时无功功率理论，建立了谐波及无功电流检测系统闭环、开环的统一模型，揭示了检测系统的本质。谐波及无功电流的检测是通过抽取基波有功电流，从负载电流中减掉基波有功电流获得。将负载电流进行坐标变换，在旋转坐标系下经低通滤波后即可得到基波有功电流。基于上述结论，完成了一个应用于电力有源滤波器的谐波及无功电流实时检测系统。实验结果表明，该检测系统具有良好的动、静态响应。 关键词：瞬时无功功率理论；谐波及无功电流检测；统一模型；等效低通滤波器 引

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_38666527

  1. 运动检测ViBe算法python实现代码

  2. 运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for  backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.）提出的高斯混合模型法。在此算法中，背景的每一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：120kb
    • 提供者：weixin_38686658

  1. 目标检测学习之路——YOLOv3

  2. 相比于YOLOv2，YOLOv3主要做了如下改进：1、提出了新的特征提取器模型Darknet53，该模型相比于Darknet19采用了残差单元（类似ResNet），因此网络模型可以更深；2、采用FPN（feature pyramid networks）结构来实现多尺度预测；3、分类器的改变，使用多个多个 logistic 分类器替代原始的Softmax分类器。 1、Darknet53 Darknet53 与 ResNet-101 或 ResNet-152 准确率接近，但速度更快，对比如下：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：359kb
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 能动磨盘变形检测中的各误差因素分析

  2. 针对现有Ф530mm能动磨盘的检测系统(有效检测口径Ф420mm),系统分析了检测过程中的球头误差、传感器安装角度误差和坐标定位误差,并给出了各项误差对检测精度的影响。同时,还针对检测基座不完全水平的问题建立模型,应用最小二乘法实现了检测数据的去倾斜处理。给出了实测数据去倾斜前后和误差补偿前后的检测精度对比情况,结果表明去倾斜算法能较好地还原实测数据,补偿检测中的系统误差有助于提高检测精度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于加速度传感器的人体跌倒检测方法

  2. :针对人体跌倒检测阈值算法在由于阈值设定不当而引起的检测精度下降问题,采用支持向量 机方法决定跌倒检测的阈值大小。从加速度传感器中获取人体运动信号,提取合加速度以及倾角作为分 类特征,根据人体在跌倒时经过的失重、撞击地面和平稳三个阶段,建立基于阈值的跌倒检测模型。采用 所建立的跌倒检测模型,分别用支持向量机方法以及人工方法设定阈值,仿真结果显示采用支持向量机设 定阈值的检测效果优于对比算法,结果表明本文方法能有效识别跌倒。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：weixin_38660051

  1. 目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结

  2. 本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型，Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的方法，生成1K~2K个候选区域，这个步骤生成的候选区域大小是不一样的，因此需要warpedregion，也就是将不同大小的region缩放到同样的尺寸，因为CNN后面的全连接层要求输入尺寸固定。2.对每个warped后的候选区域，使用CNN提取特征，提取的

  3. 所属分类：其它

  1. 基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测

  2. 对机动变换的装甲目标进行快速精确检测是低空无人机的一项重要性能要求, 但目前主流检测方法自身的旋转不变性不能有效应对这一挑战。结合深度卷积神经网络（CNN）提出基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测方法, 该方法在Faster R-CNN框架的基础上引入旋转不变层, 通过在模型的目标函数上增加正则化约束条件来加强目标CNN特征旋转前后的不变性。实验选取三种典型的装甲目标缩比模型, 在室内外模拟不同场景条件下的低空侦察环境, 利用偏振高光谱相机获取目标的侦察模拟图像作为样本数据用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38693967

  1. 2 m 量级SiC 非球面反射镜的摆臂轮廓检测

  2. 提出采用摆臂式轮廓检测的方法，实现超大口径SiC反射镜面形的高精度轮廓检测。阐述了采用摆臂轮廓仪检测超大口径反射镜的基本原理和具体实施流程；介绍了基于扫描线交点高度一致性的特点进行面形重构的算法，以及针对离焦量测量不准的问题，采用激光跟踪仪对面形离焦量进行辅助测量的手段，建立了综合优化的检测模型；结合实例对口径为2040 mm 的同轴抛物面SiC反射镜进行了摆臂轮廓检测，检测精度均方根(RMS)为0.46 μm，与干涉仪检测结果对比偏差0.03 μm。该技术与加工机床集成实现了反射镜的在位检测，

  3. 所属分类：其它

  1. 基于机载激光雷达成像的动目标轨迹检测模型

  2. 建立了激光成像雷达探测目标的数学模型，分析了目标成像点轨迹形成的整个过程，讨论了距离像上的目标回波强度与目标距离之间的关系，得出了单次脉冲成像回波峰值点在像面上的坐标分布函数。设计实验并提出了一种动目标三维轨迹检测的方法，利用自适应阈值法对激光雷达实验图像进行了处理，得到了目标成像点轨迹分布；对比了距离像的理论和实验数据，结果表明理论模型检测的目标轨迹结果与实验结果误差控制在2%以内，具有较高的吻合度，所得结论可为目标轨迹预测以及意图判断提供参考意义。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于混合补偿检测-离轴抛物面的方法

  2. 为了解决大口径大偏离量非球面高精度检测问题, 提出子孔径拼接与补偿器混合补偿检测模型。在被检测非球面镜面形精度未达到干涉仪测量动态范围要求, 同时轮廓测量精度不能满足后续加工要求时, 该模型可以实现对被检测镜的高分辨率检测, 为后续加工提供指导。为了验证模型的可行性, 结合工程实例, 对口径为1450 mm的离轴抛物面镜进行了混合补偿检测, 为了评价混合补偿检测精度, 将混合补偿检测结果与子孔径检测结果进行了对比分析, 其残差的峰谷值与均方根值分别为0.030λ与0.003λ, 验证了该模型的精

  3. 所属分类：其它

  1. 目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结

  2. 本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型， Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。 Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的方法，生成1K~2K个候选区域，这个步骤生成的候选区域大小是不一样的，因此需要 warpedregion，也就是将不同大小的region缩

  3. 所属分类：其它

  1. 蜂巢模型标记的飞机蒙皮小型损伤定位方法

  2. 提出一种基于蜂巢模型标记的飞机蒙皮小型损伤定位方法。利用CCD相机对损伤位置进行拍摄,对图像进行亚像素级处理,得到相应的坐标。根据调和共轭原理和交比不变性可求得实际位置,实现准确定位。以实际位置为主基点进行基点传递,利用蜂巢模型的无限性与无缝隙外扩性,实现蒙皮表面其他基点与主基点的特征对比与匹配,进而完成对飞机蒙皮破损的精确检测。对比实验的结果表明:本文方法具有精度高、耗时少等特点,能有效地实现飞机蒙皮的破损检测定位。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进Faster R-CNN输电线穿刺线夹及螺栓的检测

  2. 针对输电线上穿刺线夹及螺栓易受光照、遮挡、环境背景、拍摄角度等因素影响,提出了一种基于改进Faster R-CNN的检测方法。对获取的数据采用翻转、平移、角度旋转等方式增强数据集;再对比不同数量训练集对模型的影响;由于螺栓体积很小,使用网络深度更深、运算量更小的深度残差网络(ResNet50)代替VGG-16(Visual Geometry Group 16)网络并对图像进行特征提取;分析不同模型和参数对识别精确度的影响。结果表明,改进Faster R-CNN模型的mAP值达到92.4%,与未改

  3. 所属分类：其它

  1. 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测

  2. 针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型

  2. 考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大，难以有效应用于真实网络场景域名检测实际，设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测算法。该模型使用可分离卷积结构，能够对卷积过程中的每一个输入通道进行深度卷积，然后对所有输出通道进行逐点卷积，在不减少卷积特征提取效果的情况下，有效减少卷积过程的参数量，实现更加快速的卷积过程并不降低模型的准确性。同时，为了减轻模型训练过程中正负样本数量不平衡与样本难易程度不平衡的情况对模型分类准确率的影响，引入了一种聚焦损失函数。所提算法在公开数据集上与 3 种典

  3. 所属分类：其它

  1. 基于IPSec安全协议的网络数据传输入侵检测模型

  2. 传统网络数据入侵检测模型的检测时间长，检测结果准确率低。为解决上述问题，基于IPSec安全协议设计了一种新的网络数据传输入侵检测模型。利用IPSec安全协议完成网络数据传输通信数据检测，分析了IPSec安全协议中的AH协议和ESP协议，使用不同的安全策略分布密钥，建立双向通讯流，并根据安全关联终点数量构建出3种嵌套隧道通信传输检测扩展方式，利用DBN对网络数据进行训练，通过网络审计技术分析得到数据，审计的数据包不只是单独的数据包，同时也是双向传输数据包，分析可见层和隐藏层之间的关系，检测入侵数据

  3. 所属分类：其它

« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 13 »