基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

三维场景动态模糊阴影算法实现

针对shadowmap算法,论述其基本原理,从数学角度解释自阴影以及锯齿现象出现的原因,利用z偏移和增加深度信息精度来解决自阴影现象,提出一种多次采样的算法来平滑阴影,消除锯齿影响,并基于DirectX3D实现,通过测试证明算法的可行性.     

基于箱式约束RPCA的运动目标检测

为克服运动目标检测中光照变化、阴影干扰等的影响,提出了一种具有箱式约束的鲁棒主成分分析方法,用于带阴影的视频运动目标检测。该方法建模时首先将输入的视频数据分解为低秩背景、稀疏前景与阴影3个部分;接着在传统鲁棒主成分分析模型的基础上对阴影变量施加箱式约束,利用Powell-HestenesRockafellar增广拉格朗日乘子法将上述约束转化为目标函数的惩罚函数项,推导了3个子问题的闭合解,并用交替方向法对模型进行求解;最后在公开数据集上对该方法进行了测试。实验结果表明,该方法能够在检测运动目标的同时去除阴影,场景适应性较好。     

基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除

为有效去除城市遥感影像中阴影效应所产生的影响,实现阴影区域的自动检测及区域内景物重建,利用纹理分析的方法,通过计算共生矩阵及其相关指数来确定阴影区域,以实现阴影区域的自动检测;同时利用分形插值中的随机中点替代法对阴影区域内景物进行了复原,真实再现了阴影区域内的景物特征．对实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能有效实现遥感影像阴影区域的自动检测及区域内的景物重建．     

移动通信中多波束智能天线性能的研究

研究了移动通信环境下的多波束智能天线,并基于统计传播的同信道干扰模型,分析了快衰落及慢衰落情况下未采用多波束智能天线与采用多波束智能天线时的中断率,并进行了比较,计算机仿真结果表明：采用多波束智能天线,不论在单个同信道小区还是多个同信道小区情况下,系统的中断率将随着波束数的增大而降低。     

顾及树木的城市三维建模及其在太阳能潜力评价中的应用

城市高大建筑与树木的阴影会影响周围相对低矮建筑能接受到的实际太阳直射辐射能的大小,建筑与树木的精确三维建模与描述是建筑物尺度太阳能资源潜力评价的难点之一.基于LiDAR点云数据和QuickBird影像数据,对城市地区的建筑物和树木进行了三维建模;再借助改进的容斥原理计算某时刻树木和建筑物的阴影面积;利用遥感手段反演逐时地表太阳辐照度;结合反演结果及光照面积,计算建筑物屋顶和墙面最终可获得的太阳辐射能;以南京市某建筑群为例,对所提出方法进行了应用.结果表明,本文提出的三维建模与阴影遮挡计算方法可较好地反应某建筑所能接受到的太阳辐射能.该结果可为太阳能相关设备的选择、安放以及建筑物能耗测算提供基础数据支持.     

嫦娥一号月球卫星缩短阴影时间的分析与实现

通过对“嫦娥一号”月球卫星在2008年2月21日月食期间的卫星阴影时间进行分析, 明确了卫星轨道参数升交点经度和卫星相位与卫星阴影的密切关系, 得出了通过月食前调整卫星相位以缩短卫星阴影时间的方法. “嫦娥一号”卫星利用该方法实施的调相轨道控制, 使卫星阴影时间缩短了约 1.5 h, 有效地保障了月食期间的卫星安全.     

全球十大被阴影笼罩的荒废城市

01.卡曼斯科(纳米比亚)——被沙漠吞噬的城市卡曼斯科是一座位于纳米比亚南部,离吕德里茨港很近,现今已被沙漠吞噬的城市。早在1908年,吕德里茨兴起了一股钻石热潮,一大批抱有钻石梦的年轻人聚集到纳米比亚的沙漠中。随之形成了这座卡曼斯科小镇,人们修建了学校、医院、娱乐场所以及大片的住宅区。可好景不长,随着世界战后钻石价格的大幅跌落,这座曾今繁华一时的城镇渐渐落寞,最终在20世纪50年代被彻底废弃,淹没在一片沙丘之中。     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...