为提高目标在强机动情况下的跟踪精度,更好地实现目标跟踪,在当前统计模型和卡尔曼滤波算法的基础上提出改进的目标跟踪方法。分析了当前统计模型,归纳出在目标弱机动和强机动情况下的优点及不足。进行强机动检测,
TLD(Tracking-Learning-Detection)算法是一种新颖的单目标长时间视觉跟踪算法,在给定极少的先验知识的情况下,能够迅速地学习目标特征并进行有效的跟踪。TLD算法中跟踪器每次在
随着训练数据的增加以及机器性能的提高,基于卷积神经网络的目标检测冲破了传统目标检测的瓶颈,成为当前目标检测的主流算法。因此,研究如何有效地利用卷积神经网络进行目标检测具有重要价值。首先回顾了卷积神经网
双目视觉作为一种非接触三维(3D)测量技术, 其位姿标定结果的好坏将直接影响3D物体测量的精度。基于迭代最近点(ICP)算法获得两组点集之间平移和旋转参数的原理, 提出了一种在传统双目位姿标定结果的基
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基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法,徐晨,,本文提出了一种基于改进的CURE聚类算法的无监督异常检测方法。在保证原有CURE聚类算法性能不变的条件下,通过对其进行合理的改进获�
目标识别是实现视频监控智能分析的基础,但在光照、阴影以及杂乱背景等场景中,往往会出现目标误判以及不合理聚类等问题。针对上述问题,提出一种基于人类视觉系统(HVS)的视频监控目标提取方法。结合HVS视觉
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为解决WebShell检测特征覆盖不全、检测算法有待完善的问题,提出一种基于随机森林改进算法的WebShell检测方法。首先对三种类型的WeSshell进行深入特征分析,构建多维特征,较全面地覆盖静态
采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目
