黄果树、龙宫旅游区旅游者行为特征分析

本文通过实地调查,对前来黄果树、龙宫旅游的游客进行分析,主要包括了对旅游心理分析;旅游行为分析;游客背景分析等。揭示旅游者在旅游过程中的行为特征,找出两景区目前在开发经营中存在的主要问题,为经营管理部门规划决策提供科学依据,促进两区旅游业的发展。     

虚拟水战略背景下的湖南粮食生产问题思考

虚拟水战略背景下区域粮食生产的经济和社会环境会产生相应变化。湖南作为水土资源条件优越的省份,将面临粮价上升和国家重视粮食生产的新机遇。因此,应该立足其资源优势,扩大粮食生产规模,将其打造成我国虚拟水输出大省,为国家的粮食安全和水资源安全贡献出应有的力量。     

桥梁顺风向等效风荷载计算方法及其分布

桥梁等效风荷载一般被分为平均风荷载、等效背景风荷载和惯性风荷载 3部分 ,分别计算后再按一定的方式将其组合为总的等效风荷载 .对于惯性风荷载 ,一般可根据结构随机振动理论采用模态分解的方法计算得到各阶振型对应的惯性力 ,然后采用完全平方组合 (CQC)法或平方和开方 (SRSS)法将它们组合起来成为总的惯性风荷载 .对于背景风荷载 ,目前主要有荷载响应相关 (LRC)法和经典的模态分解法 .前者得到的背景荷载的分布形式与风压和结构响应的影响函数有关 ,而后者得到的分布形式则与惯性荷载相似 ,两者得到的结果可能并不相同 .这里主要研究LRC法和模态分解法 2种桥梁等效风荷载的计算方法 ,对 2种方法的区别和联系进行讨论 ,并给出风荷载 3个部分的组合方式 ,最后还给出了数值算例 ,进一步对不同计算方法和组合方式进行比较     

基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测

设计了一种新的全方位视觉系统,用来在室内对多个人体目标进行实时运动检测。系统中使用全方位摄像机作为图像采集设备,能在一幅图像中获取水平方向360°的环境信息。在检测开始之前,首先由摄像机对无人环境持续观测一段时间,建立背景的统计模型;在检测开始之后,将每一时刻全方位摄像机采集到的图像变换成柱状全景图像,再利用背景的统计模型,通过自适应的动态背景减除算法得到前景区域,同时在线更新背景模型。最后进行区域分割,确定人体的位置。试验结果表明,该系统在复杂背景的室内环境下,有较好的实时性和检测效果。     

我国西北地区一次特大沙尘暴的初步分析

本文利用天气图、气象要素探讨了１９９３年５月５日发生在我国西北地区特大沙尘暴过程的天气形势、气候背景。对其发展加强的动力、热力学机制及人为因素进行了分析阐述。     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

基于视频图像处理的行人和非机动车数据采集技术

在交通数据实时采集的诸多技术中,基于视频图像处理的方法不但能够克服人工采集方法精度低、可靠性差等缺陷,还能够解决传统的感应线圈检测、雷达检测和微波检测等方法无法检测非机动车和行人的问题.本文针对该问题设计和提出在混合交通情况下的视频交通数据采集系统,通过将视频图像处理技术和神经网络相结合,采集交通数据并识别和区分不同种类的交通对象.经过测试实验,效果比较理想.