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基于粒子滤波算法的高速公路车辆停车检测
- 随着社会经济的发展，我国高速公路的通车里程和车流量增长迅速。然而高速公路交通事故数量和伤亡率也有逐年增加的趋势。如何降低高速公路的事故率和死亡率已成为交通管理部门亟待解决的问题。而车辆停车是高速公路交通中最关键的事件表现形式。其一是因为交通事故发生后，事故车辆最终会滞留在高速公路上，停车意味着事故已经发生，需要马上处理避免二次事故u。其二是因为车辆出了故障或者违规行驶时，也会出现停车或者慢行的现象，此时同样需要处理，以免引起交通事故。因此，对停车事件的实时检测是降低高速公路交通事故伤亡和损失的有
FDIbasedonSIRlikelihood
- 基于粒子滤波的故障检测,使用似然函数作为检测函数-Particle filter-based fault detection, the use of likelihood function as a detection function
FDISIRsmoothedresidual
- 基于粒子滤波的故障检测，使用状态估计和残差平滑的方法-Particle filter-based fault detection, the use of state estimation and residual smoothing method
BasedOnMeanShiftAndParticleFilterObjectTracking.ra
- 基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术-Based
基于粒子滤波的故障检测
- 基于粒子滤波的故障检测,使用似然函数作为检测函数,具有较好的检测效果。(In the fault detection based on particle filter, the likelihood function is used as the detection function, which has a better detection effect.)