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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
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- 地理信息系统在城市交通指挥的应用，结合广西省南宁市建立城区智能交通系统的实际需要，提出了利用GIS组件进行二次开发，从而建立交通控制GIS信息平台的方案。将GIS技术应用到智能交通系统之中，实现了交通设备可视化的操作、监控以及管理，实现了道路最短路径算法，辅助城市交通管理部门的工作，保证交通要道的安全、畅通和快速。-GIS applications in urban traffic control, combined with the establishment of Nanning City,
ImageProcessMatLabC
- C++Builder和matlab的联合编程图像处理，包括matcom的使用已经整体源代码，可以脱离matlab和c在任何电脑上应用。界面清晰，算法快捷，使用了智能的窗口适应算法 -C++ Builder and joint programming matlab image processing, including the use of matcom has the overall source code from matlab and c can be any computer appl
imageprocess
- 数字图像处理的算法介绍，对做智能识别的很有帮助-Algorithms for digital image processing, intelligent recognition of the very helpful in doing
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。 -
200830500211
- 人眼的识别是计算机人脸识别和智能监控中的重要部分。本文提出了一种基于灰度投影 曲线和边缘检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界, 之 后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻中部的上下边界, 然后利用人脸比例模型估计人眼的大 概位置, 分析人眼区域的边缘图象, 给出人眼的确切位置。实现表明, 该算法简单、快速, 鲁棒性强-Identification of the human eye is the computer face recognition
writing-recognize
- 实现手写识别的算法 可以智能识别手写的数字 算法过程是对数字图像进行分解分析得到-Algorithm can achieve intelligent handwriting recognition handwriting recognition process is the number of algorithm decomposition analysis of digital images obtained
51PIDCX
- matlab仿真控制智能车的启停以及加速，应用PID算法-matlab simulation of intelligent vehicle control start and stop and accelerate the application PID algorithm
VcPPkuaisutouyingfa
- 基于智能相机的高速视觉系统与目标跟踪算法的研究文档。非常适合图像算法的学习-Based on the intelligence of the high speed camera vision system and target tracking algorithm research document. Very suitable for image of learning algorithm
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- 基于路径识别算法的智能车控制系统的设计-Design of intelligent vehicle control system based on path recognition algorithm
kana
- 跟踪运动目标，智能视频处理中运用粒子滤波器跟踪算法实现跟踪-Tracking moving targets, and intelligent video processing, the use of particle filter tracking algorithm to track
Demo
- 图像自动识别系统是现代社会智能交通系统的重要组成部分, 是图像处理和模式识别技术研究的热点, 应用也越来越普遍。一个完整的跳绳图像识别系统一般包括图像预处理，跳绳计分器定位、字符分割、字符识别四大模块。 跳绳计分器字符的识别是汽跳绳计分器照识别的重要组成部分，识别的准确性直接影响跳绳计分器图像识别的效果。因此，本课题将研究如何改进跳绳计分器字符识别的算法，从而提高其识别的速度和准确率。 - Automatic License Plate Recognition (LPR) system
Oznxczipp
- 基于OpenCV的智能迷宫迷宫识别CamShift算法法物体跟踪识别与串口控制信号输出，已通过测试。 -Identification and serial control signal output based on the the OpenCV smart labyrinth maze to identify CamShift algorithm method object tracking, has been tested.
loseObjDetect_HK
- 视频处理 opencv 遗留物检测 智能视频分析项目中的一部分 我花了很长时间才写出的算法-very good！opencv dh hk net devices
3.75mi
- 飞思卡尔智能小车能跑3米以上全部程序代码，以及控制算法程序。-Freescale intelligent car can run 3 meters above all program code, and the control algorithm procedures
maxflow-v3.0-with-copy.src
- 这个软件图书馆实现了maxflow算法描述 “一个实验比较的最大流最小切/能量最小化算法在视觉”。 尤里Boykov和弗拉基米尔·柯尔莫哥洛夫。 在IEEE模式分析与机器智能(PAMI), 2004年9月 这种算法是由尤里Boykov和弗拉基米尔·柯尔莫哥洛夫 在西门子公司的研究。使它用于公共用途, 后来通过弗拉基米尔·柯尔莫哥洛夫重新实现基于开放的出版物。 如果你使用这个软件为研究目的,你应该引用 上述纸在任何产生的出版物。-This software li
ant
- 蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一, 已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,群算法代码，对初学者有用。-Ant colony optimization algorithm of swarm intelligence theory as one of the main algorithms have been successfully applied in many research fields optimization problems, swarm algorithm code, u
FaceTracking
- 人脸识别和追踪，能够非常准确的捕获人脸，非常智能的图像处理算法，-Face recognition and tracking, can be very accurately captures human faces, very intelligent image processing algorithms,
ArcSoft
- 红软公司技术资料：人脸技术，未来由动作掌控，强大的算法为更出色的结果，深入了解对象和场景，图片与现实间的完美界限，用于通信、广播、存档和编辑的视频编解码器，视觉智能无处不在。-Red soft technical information: Face technology, the future control of the action, powerful algorithms to better results, in-depth understanding of the boundaries
ACS_Puzzle
- 使用蚁群算法拼图的程序 把很多个小的图片智能地拼到一个大的图片上，尽可能的减少空隙，节省图片利用率。使用蚁群算法，可设置蚂蚁数量和信息素浓度等参数。-Use ant colony algorithm puzzle program put a lot of small images intelligently fight to a big picture, as far as possible to reduce the gap and save pictures utilization. U