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1.
为构建有效的机场场面视觉监视系统,提出了一种基于特征点持续跟踪与分析的移动目标速度测量方法。首先,利用场面几何特征对摄像机进行标定;然后,基于光流场对图像运动区域的特征点进行持续跟踪,在此基础上通过特征点轨迹聚类区分不同移动目标;最后,根据特征点高度与运动距离完成速度测量。所提方法能够利用机场场面摄像机获取的低视角单目视频图像,对移动目标的运动速度进行准确测量。基于广州白云国际机场的场面运行视频进行了仿真分析,验证了所提方法在低视角速度测量方面的可行性与优势。   相似文献   
2.
传统先进陶瓷零件检测与分类的主流方法为纯机械尺寸过滤和人工判断,为解决其成本高、失误率高和损坏率高等问题,提出了基于深度学习的多目标实时检测分类模型(Multi-object real-time detection and classification model, MRDC)。该模型以YOLOv3为基础,使用SKNet作为注意力机制进行特征重构提高精确度,配合灰度图快速转化算法与跳帧检测方法提高检测速度,可实现实时缺陷检测。对实际生产中的先进陶瓷零件进行采集训练,多批次采集图像数据,每批数据含多个陶瓷零件的1 000张图像,平均精确率均值达到99.19%,用先进陶瓷零件生产线视频检验,识别分类的正确率达到100%,可以保证每分钟检测450~550个零件。多目标实时检测分类模型拥有识别速度更快、识别准确率更高和零件不易损坏等优点,可极大地节约生产原料与人力成本,减少废品产出。  相似文献   
3.
为准确分析网约车载客高需求热点区域,考虑载客热点聚类中车辆行驶距离的约束,采用结合Dijkstra寻路算法的OPTICS算法,提出寻路密度OPTICS(D-OPTICS)算法。DOPTICS算法利用车辆轨迹数据进行空间聚类研究分析载客热点区域。通过道路网络拓扑结构提取各路段节点,采用Dijkstra算法进行寻路并以路段为单位提取邻域范围内载客点进行聚类。将成都市网约车轨迹数据进行热点区域的挖掘和分析。与传统OPTICS算法相比,所提算法考虑了道路距离的约束,提高了载客热点聚类稳定性和精度,获取的载客热点区域更贴合实际情况。  相似文献   
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