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1.
车道线检测是一种在基于视觉的驾驶员辅助系统中起关键作用的技术手段,可用于车辆导航,侧向控制,防撞或车道偏离警告等车辆系统中。提出一种自适应的车道线检测方法。首先,从原始图像中提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)图像并将其转换为灰度图像;然后,自适应的改变车道宽度识别出可能的车道区域;最后,根据车道的结构和方位特性匹配车道,再利用Hough变换检测直线,并结合前一帧与当前帧的车道信息预测车道段,以避免计算错误。实验数据表明,该方法在准确性和鲁棒性方面表现突出。  相似文献   
2.
针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.  相似文献   
3.
为了提高重建图像的分辨率,提出一种改进的稀疏表示超分重建算法.在稀疏编码阶段,引入非局部相似正则化以改进稀疏编码目标函数,并通过非局部相似正则化获得图像非局部冗余,以保持图像边缘信息.为了进一步恢复图像的边缘细节信息,提出一种基于改进双边滤波的全局误差补偿模型,以实现重建图像的误差补偿.实验结果表明:与Bicubic,L1SR,SISR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,所提算法都有显著的提高.  相似文献   
4.
对两个同源的事物,从一个事物逐渐变化到另一个事物的过程存在连续性. 该文依据多维空间仿生信息学理论,结合图像特征数据的提取与多维空间的点同源连续性规律,提出一种同源相似度和图像仿生距离相结合的相似性度量方法,实现高效的图像检索. 用COREL图像库进行测试,表明所提出的方法可有效提高检索效率.  相似文献   
5.
针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.  相似文献   
6.
利用核相关滤波器跟踪框架,提出一种改进的自适应颜色属性的目标跟踪方法.首先,构建循环样本矩阵,引进颜色属性作为特征描述目标;然后,采用流行学习局部线性嵌入(LLE)算法自适应地对特征向量进行降维,得到低维特征空间;最后,根据正则化最小二乘分类器获得目标位置.实验结果表明:文中算法的平均中心位置误差减少了21.29 px;在阈值为20 px时,平均距离精度提高了27.9%,平均跟踪速度为38 帧·s-1;与传统核相关滤波(KCF)算法相比,文中算法具有良好的光照不敏感性及更高的跟踪精度和鲁棒性.  相似文献   
7.
为了平衡集成学习中多样性与准确性之间的关系,并提高决策分类器的泛化能力,提出一种基于负相关学习和AdaBoost算法的支持向量机(SVM)集成学习方法.将负相关学习理论融合到AdaBoost-SVM的训练过程中,利用负相关学习理论计算基分类器间的相关性,并根据相关性的值自适应调整基分类器的权重,进而得到加权后的决策分类器.在UCI数据集中进行仿真,结果表明:相较于传统的负相关集成学习算法和AdaBoost-SVM算法,所提出的方法分类准确率更高,泛化能力更好.  相似文献   
8.
针对视觉跟踪中运动目标鲁棒性跟踪问题,结合高斯核函数和卷积神经网络(CNN),提出一种无需训练的卷积神经网络提取深度特征的视觉跟踪算法.首先,对初始图像进行归一化处理并聚类提取目标信息,结合跟踪过程中目标信息共同作为卷积网络结构中的各阶滤波器;其次,通过高斯核函数来提高卷积运算速度,提取目标简单抽象特征;最后,通过叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,并结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪.结果表明:简化后的卷积网络结构能够有效地应对低分辨率、目标遮挡与形变等场景,提高复杂背景下的跟踪效率.  相似文献   
9.
回顾偏关县近年来科技工作取得的显著成效,论述了该县今后科技工作的主要任务,详细介绍了为推动全县经济上新台阶、努力开创全县科技工作新局面的七项具体工作。  相似文献   
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