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SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果 总被引:1,自引:0,他引:1
视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。 相似文献
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基于结构向量修正误差模型(SVECM)的理论基础,首次建立了我国普通高校校舍建设面积与在校师生人数的结构协整关系模型,找到了我国普通高校校舍建设面积与在校师生人数的协整关系。研究结果表明,1997~2009年我国普通高校在校生人数扩招速度明显高于校舍建设速度和教职工人数增长速度,在校生人数增长速度是校舍建设速度的2倍,是教职工人数增长速度的5倍。基于此结果,引入高校贷款因素,建立了高校校舍面积增速评价模型,得到了不同类型的高校的最佳校舍建设面积增速,为我国高校校舍建设提供了理论依据。 相似文献
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胡晓荣 《西昌学院学报(自然科学版)》1999,(4)
本文具体分析了目前基础化学课教学存在的主要缺陷,并从课程结构、课程内容和教学方法三个方面提出了改革基础化学课教学的若干建议。 相似文献