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meanshift图像分割的一个简单matlab代码
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针对现有煤岩性状识别方法不能满足采煤机滚筒实现自动调高技术的需要,提出了基于模糊判据的煤岩性状截割硬度识别研究方法,克服了识别煤岩性状截割硬度依赖滚筒振动信号或截割电机信号等单一传感器信息判据的不全面
为了研究基于太赫兹时域光谱的煤岩界面识别可行性,首先应用太赫兹时域光谱技术,以气煤和砂岩粉末压片作为实验样本进行了相关实验,得到了太赫兹脉冲穿过不同样本时所产生的时间延迟和衰减幅度。然后采用Hilbe
煤岩识别是无人化开采中的重大问题,为了研究基于太赫兹谱的煤岩识别方法,首先应用太赫兹时域光谱技术对不同矿井采集来的煤岩样本进行了实验,得到了煤岩样本的太赫兹谱。然后计算出煤岩样本的折射率谱和吸收谱,并
为解决综采工作面无人开采和采煤机滚筒自动调高的实际工程问题,提出了基于小波包奇异值(WPSV)和BP神经网络(BPNN)的煤岩界面识别新方法。利用WPSV构建特征向量,再与BPNN结合进行煤岩界面自动
针对目前采掘工作面是事故易发多发地带和煤岩界面的识别基本由人工来完成的现状,为了减少人员伤亡以及实现采矿自动化,研究了煤岩的自动识别技术。介绍了煤岩图像识别基础和小波变换原理,讨论了小波函数以及滤波长
针对现有煤岩界面识别方法存在普适性差、可靠性差等问题,提出了一种基于图像多小波变换的煤岩界面识别方法。对煤岩图像进行多小波变换,提取不同频带多小波系数在固定窗口大小下的标准差作为纹理测度并生成归一化多
传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上,提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和
针对当前基于随机集的多扩展目标跟踪算法存在计算量大、量测划分不准确和跟踪误差大的问题,在PHD滤波基础上提出一种基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法.首先,对聚类后量测
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