在监控视频图像中因拍摄角度的问题，导致图像中的车道线并不是竖直的。针对在此图像中选取对应块，实现车辆速度实时检测的问题，分析了车身的特征及图像中车道线的倾斜角度，选择车灯作为对应块，选取车灯存在的候选区域；然后根据车灯的对称性强度筛选车灯带，实现车灯的准确定位，并把车灯移动的距离通过摄像机标定转换到实际坐标中，从而实现车辆速度的实时检测。实验结果证明，该方法运行速度快、定位准确，因此可以广泛地应用于红绿灯路口环境中，实现视频图像的车速实时检测。
2021-12-03 11:48:01
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[附件中程序使用的详细说明]摄像平台高速靠近目标时，会使成像产生从中心到边缘呈放射状径向模糊的问题，影响对目标的探测、识别与跟踪。针对这一典型的空间变化运动模糊情形，根据实际的目标离散成像过程，推导出
径向模糊图像在极坐标系中的数学模型。并在分析极坐标图像纹理信息几何特征的基础上，基于非局部正则化理论提出改进的Richardson-Lucy 算法，有效解决了模糊系数存在测量误差时，含噪径向模糊图像的复原问题。实验结果表明：提出的图像复原算法能很好地抑制噪声与环状振铃效应，在主观视觉与客观评价方面均能取得很好的复原效果。
2021-12-01 12:48:57
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针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮挡的情况，提出了一种改进算法。将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入，用Kim算法提取运动目标区域信息，根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测，解决了传统Camshift算法的一些局限。实验表明改进算法在目标高速运动、遮挡情况下，仍能进行有效跟踪。
2021-12-01 10:28:19
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阐述了基于机器视觉的在线粮库虫情测报系统的系统结构，论述了害虫图像边缘检测是该系统的关键模块。在此基础上详细分析了Roberts算子、Sobel算子、Krisch算子、高斯-拉普拉斯算子在害虫图像边缘检测中的应用。在VC 60平台上实现了这四种方法对粮样图像的边缘检测算法程序的同时，还分析比较了这四种算法对特定粮虫图像边缘检测处理效果的优劣。
2021-11-29 10:53:15
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推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品，这类训练方式主要存在三个问题：基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.
2021-11-27 10:05:37
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