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浙江警察学院、浙江省公安厅物证鉴定中心等。2100433B
李苑、谢贤能等。
手镯: 选择手镯的尺寸时是看手镯的内圈直径而定的,测量自己配戴多大内径手镯的方法有两种,分别是软尺测量法和直尺测量法,一般我们都是以软尺测量法为准。 1、软尺测量法:把...
你好,这样子的话你可以试试看下面的方法介绍 在丈量时,将 4 个长手指(大拇指除外)并至“虎口”处,用力捏紧,然后用丈量工具丈量,例如刚好是 &...
沙发的扶手一般高560-600mm。所以,如果沙发无扶手,而用角几、边几的话,角几、边几的高度也应为60mm高。以方便枕手、打电话、写字、放台灯等。沙发宜软硬适中,太硬或太软的沙发都会坐得腰酸背痛。...
大尺寸三维坐标测量方法研究
本文基于对几种大尺寸产品的三维坐标测量方法的研究,以及对结果的分析与总结,结合大地测量原理和相关测量经验提出了一种船体分段搭载的可行性方法。
大尺寸组合式测量方法
为实现大型装备制造与装配精度的控制,构建了激光跟踪仪与关节测量臂联合测量的组合式测量系统,提出了一种基于对应配准数据残差平方和最小的冗余测量数据空间配准方法,得到了基于系统测量不确定度最小的冗余测量数据加权融合规则。实验结果表明:该实验组合式测量方法克服了传统"蛙跳"测量过程中测量误差终端测量设备转站次数的增加而累积的缺陷,充分体现了组合式测量的高精度、高速、高效的技术优势。
《智能视频监控中目标检测与识别》系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。《智能视频监控中目标检测与识别》内容由浅人深、循序渐进,着重于经典内容和最新进展的结合,并辅以较多的应用范例。《智能视频监控中目标检测与识别》可作为高等院校有关专业的研究生和高年级本科生的教学参考书,也可供相关专业的科技人员学习参考。
上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论
第1章 绪论
1.1 智能视频监控概述
1.1.1 智能视频监控的发展
1.1.2 智能视频监控中的关键问题
1.2 智能视频监控的研究内容
1.2.1 智能视频监控的系统结构
1.2.2 智能视频监控的难题
1.3 研究现状与应用前景
参考文献
第2章 计算机运动视觉相关理论
2.1 摄像机的标定
2.1.1 坐标系的变换
2.1.2 摄像机的标定
2.2 双目立体视觉
2.2.1 特征匹配关键技术
2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像
2.3 运动视觉
2.3.1 运动视觉的研究内容
2.3.2 运动视觉处理框架
2.4 场景理解
2.4.1 场景理解认知框架
2.4.2 静态场景理解
2.4.3 动态场景理解
参考文献
第3章 运动目标检测技术
3.1 运动目标检测概述
3.1.1 光流法
3.1.2 相邻帧差法
3.1.3 背景差法
3.1.4 边缘检测方法
3.1.5 其他重要的相关方法
3.2 视频监控中的背景建模
3.2.1 背景提取与更新算法概述
3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法
3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法
3.2.4 去除阴影
3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法
3.3.1 改进的帧差法
3.3.2 图像的腐蚀与膨胀
3.3.3 车辆目标分割识别
3.3.4 实验结果与分析
参考文献
第4章 运动目标跟踪技术
4.1 目标跟踪的分类
4.2 目标跟踪方法
4.2.1 基于特征的跟踪方法
4.2.2 基于3D的跟踪方法
4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法
4.2.4 基于运动估计的跟踪方法
4.3 粒子滤波器
4.3.1 离散贝叶斯滤波系统
4.3.2 蒙特卡洛采样
4.3.3 贝叶斯重要性采样
4.3.4 序列化重要性采样
4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述
4.3.6 粒子数目N的选取
4.4 多视角目标跟踪
4.4.1 目标交接
4.4.2 多摄像机的协同
4.4.3 摄像机之间的数据通讯
4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成
参考文献
第5章 运动目标分类技术
5.1 目标分类方法
5.1.1 基于形状信息的分类
5.1.2 基于运动特性的分类
5.1.3 混合方法
5.2 分类的特征提取
5.2.1 视频图像的两种特征
5.2.2 分类特征选择
5.3 分类器构造
5.3.1 支持向量机理论
5.3.2 多类支持向量机
5.3.3 特征训练
5.4 训练和分类方案
5.4.1 静态图像训练分类模型
5.4.2 动态视频中运动对象的分类
5.4.3 训练和分类的实验结果
参考文献
第6章 行为理解技术
6.1 行为理解的特征选择与运动表征
6.1.1 特征选择
6.1.2 运动表征
6.2 场景分析
6.2.1 场景结构
6.2.2 场景知识库的建立和更新
6.3 行为建模
6.3.1 目标描述
6.3.2 约束表达
6.3.3 分层的行为模型结构
6.4 行为识别
6.4.1 基于模板匹配方法
6.4.2 基于状态转移的图模型方法
6.4.3 行为识别的实现
6.5 高层行为与场景理解
6.6 行为理解存在的问题与发展趋势
参考文献
下篇 智能视频监控应用实例
第7章 白天车辆检测实例
7.1 道路交通样本库的采集与组织
7.1.1 样本的采集
7.1.2 样本库元信息和组织
7.2 车辆检测系统结构设计
7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述
7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程
7.2.3 系统框图
7.3 背景重构
7.3.1 视频背景重构技术回顾
7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法
7.4 灰度空间阴影检测算法研究
7.4.1 彩色图像的灰度变换
7.4.2 算法原理
7.4.3 试验结果
7.5 虚拟线圈车辆检测法
7.5.1 数学形态学后处理与状态机
7.5.2 交通参数的测量
第8章 夜间车辆检测实例
第9章 昼夜亮度变化及切换方法
第10章 距离测量实例
第11章 客流检测系列实例
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2020年4月28日,《办公家具―办公椅―尺寸测量方法》发布。
2020年11月1日,《办公家具―办公椅―尺寸测量方法》实施。