论文研究 基于计算机视觉的飞机高度表示数识别 .pdf

计算机视觉成像是近年来计算机人工智能的一个重要分支。视觉成像的原理并不难,但是在实际的运用中就会遇到不少麻烦。计算机视觉成像在工业生产、智能机器人、车载导航及目标跟踪等方面都有一定的运用。高端与高科技

为了克服已有车道线识别算法运算复杂、速度较慢以及鲁棒性欠缺等不足之处,提出一种新的快速车道线识别算法,首先通过对图像的灰度变化分析,得出车道线轮廓像素,然后运用B-Spline曲线拟合车道线轮廓,得到

行人再识别是多摄像机协同监控系统中需要解决的关键问题之一。针对行人再识别问题的影响因素，根据人类视觉系统对行人进行识别的过程，提出一种基于视觉感知模型的行人再识别方法。该方法根据行人的局部对称性将行人

近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征学习能力在视觉识别领域取得重要进展。针对CNN全连接层对图像平移、旋转、缩放等变换比较敏感的问题，提出了一种混合模型——卷积词袋网络（BoCW-Net）。

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本研究以鱼类作为水质监测的指示生物，主要研究计算机视觉技术在鱼类运动行为监测中的应用。研究目标是获取与水质监测有关的鱼类运动行为特征，包括鱼体运动速度、加速度等。具体研究内容包括：鱼类运动目标实时检测

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