基于视频的车辆检测与跟踪

提出了在静止摄像机下对交通序列图像进行检测和跟踪的算法,分析了运动车辆的检测过程,探讨了运动物体的跟踪。     

基于背景差值法的运动物体检测

从图像预处理、背景差值和区域生长3个方面阐述了基于背景差值法的运动物体检测方法。     

基于嵌入式硬件的视频运动对象快速检测优化

针对智能视频监控系统中基于嵌入式硬件的运动对象检测问题，给出了一种基于减背景的快速视频运动对象检测的设计与实现，结合硬件特点重点讨论了优化技术。结果表明系统能快速、准确、有效地检测出运动对象。     

网站后台管理系统应用研究

介绍了使用网站后台管理系统来设计和开发信息网络平台的解决方案,包括系统开发平台、结构模块、技术特点及其应用分析,从而实现智能化的分布式信息制作、发布、维护和管理。     

复杂海天线区域检测算法研究

分析了红外图像目标特性及背景特性，根据远距离舰船小目标总是出现在海天线附近，在分析海天线特征的基础上，提出了采用最大类间方差法选取灰度阈值检测出海天线的方法，为进一步检测小目标做好了准备．仿真实验结果表明，该方法能够检测出复杂海空背景的海天线．     

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

在对前人研究工作进行了分析讨论的基础上，根据起伏背景红外图像的统计特性，提出了一种空间匹配滤波算法的改进算法．理论和实验结果表明，该方法对于抑制强起伏的红外背景是十分有效的。     

视频序列中运动目标跟踪新方法

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法.该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标.计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪.实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标.     

李德"左"倾军事教条主义产生的历史条件

史学界普遍认为,第五次反“围剿”的失败是李德军事教条主义的错误指挥所导致的,因而把这个错误的产生完全归结于李德本人。其实,李德军事教条主义的产生有其复杂的内因和外因,它是由当时国际共产主义运动中出现的倾向性路线方针、中共党内早已形成的“左”倾盲动主义和冒险主义以及李德本人在特定历史条件下素质上的缺陷等多种因素所造成的,有其深刻的国际、国内和人文背景。     

基于多稳态特性与灰度差异熵的图像背景Python扩充方法

图像应用范围逐渐扩大,相关技术发展迅速,其发展的主要支撑是大规模的图像数据集合。现有公开资源以图像目标数据集合为主,而背景数据集合较少,并且内部数据体量较小,制约了图像相关技术的发展与应用,故提出基于多稳态特性与灰度差异熵的图像背景数据Python扩充方法。基于图像背景与目标的灰度熵差异,选取灰度熵阈值分割原始图像,获取图像背景区域,采用KNN算法深度挖掘背景数据,应用多稳定特性构造混沌序列,加密处理图像背景数据,通过Python制定图像背景数据并行扩充程序,执行制定程序即可实现图像背景数据的扩充。实验数据显示：提出方法获得的图像背景区域分割效果更好,图像背景数据扩充量最大值为1 800 MB,充分证实了提出方法应用性能更好。     

The Holistic Sense of Prison Phenomena in Venezuela. III. The Unity of the Research

In this paper the underlying systemic unity of the research reported in the two previous articles is sought. The research journey is examined in order to draw lessons concerning our systemic practice. In addition, an effort is made to relate Interpretive Systemology to some strands of systems, management and action research sciences. In so doing, we expect to draw some links that could be established between interpretive systemologists and the community of researchers who compose the select audience of SPAR.