简介：图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论，还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用，并给出了这些算法的仿真实验效果，最后对实验结果进行了分析。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。

简介：边缘检测是图像分析和计算机视觉中最重要的内容之一。80年代中期,从图像所具有的不确定性是由模糊性引起的观点出发,首次将模糊集理论引入图像的边缘检测中,提出了图像边缘检测模糊算法（简称Pal算法）。与传统的空间域微分算法相比,该算法具有较好的抑噪、边缘检测效果,但是此算法仍然存在不少缺陷。就三种改进的模糊算法从算法原理和检测效果上与传统的Pal算法进行比较分析,用以说明改进算法能取得更好的检测效果。

简介：运用边缘检测和图着色理论，可以提出基于图着色的边缘检测算法。在基于图着色的边缘检测算法当中，首先利用不同的颜色梯度和色集合进行划分，其次对相邻像素点间的关联边进行着色，再次根据相邻像素点间的关联边的着色情况，在尽量保证图像信息完整的基础上，提取出尽可能少或者尽可能合适数量的边缘点，最后利用降噪函数对结果中的噪声点进行筛选，最终达到边缘提取的目的。

简介：讨论常见的预测算法，并比较其优缺点，指出适合电信话务特点的预测方法，从软件工程的角度给出预测软件的构造方法。

简介：红外图像中弱小目标的检测是实现红外搜索跟踪、红外侦查预警等红外图像处理的核心技术之一。当目标距离成像系统较远,目标呈现出面积小、信噪比低等特点,增加了对其检测的难度。为了准确、快速地实现不同红外背景下的弱小目标检测,提出了一种基于多层数据融合的红外图像弱小目标单帧检测算法。

简介：摘要：行人检测一直是计算机视觉领域的研究热点，本文指出了行人检测的问题和遇到的难点，并对传统的行人检测方法进行了研究，最后讨论了基于深度学习方法的行人检测算法。

简介：结合图像采集原理与实际的运用过程,对Sobel算法在FPGA的实现方法进行阐述,通过设计linebuffer实现Verilog像素存取的问题,得到良好的边缘检测效果。

简介：本文提出一种对铜锍品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性,考虑到铜锍品位的波动性,本文将二模型按最小二乘法原理,以组合预测误差平方和为目标函数,通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化,建立了一种新的组合模型,在三种模型中其预测误差最小.

简介：针对人车混行区域行人异常运动极大地干扰驾驶者判断问题,提出一种单目摄像机条件下,基于TLD和粒子滤波器行人检测与跟踪技术的速度异常横穿马路行人检测方法,用于检测车前道路上的运动速度过快或过慢的行人目标,作为危险行人提醒驾驶者注意,从而实现行人目标的早期安全预警。经仿真分析,能够有效地估计实际道路上行人的运动速度,判断运动速度异常的行人目标,为驾驶者和车载辅助驾驶系统提供必要的参考信息。

简介：针对TLD目标检测时需全局穷举搜索耗时较高的问题，提出一种基于行人运动特性的区域优化算法。该算法可有效预测行人在图像中的可能区域，从而减小检测计算复杂度，提高算法效率。经仿真分析表明，该算法在原有目标检测性能不变的情况下，检测耗时较原算法平均降低81．54％，跟踪速率平均提升4倍，跟踪实时性明显提高。

简介：本文设计了一种基于三轴数字式AMR（AnisotropicMagnetoResistive）传感器的车辆检测装置，该装置是一种利用金属物件对地磁场的扰动来检测车辆是否停在车位上。在具体算法设计上，使用双AMR传感器时域差分的原理，结合平滑滤波、时域差分和峰值检测等手段，有效克服了因为温度变化和环境干扰导致的误判和漏检现象。经过实际现场测试，实验结果表明，该检测算法的平均正确率可达95％以上。

简介：为了了解复杂网络的特性，研究了复杂网络中的社区交叠现象，将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围，然后遍历得到参数的最优值，对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利用遗传算法对参数进行优化，能够准确的找到参数的最优解，从而得到最优的社区划分。并且能够检测出交叠节点和异常节点，该算法也适应于大规模的数据。

简介：利用对称差分、肤色模型和几何特征相结合可以快速实现视频图像中的人脸检测,具体做法是:先利用图像对称差分方法得到运动区域,再用肤色检测方法在运动区域中得到人脸候选区域,最后通过检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸.此方法提高了检测速度,降低了误检率,可以应用在视频监控等实时系统中.

简介：为了提高行人检测的准确性,提出一种改进的方向梯度直方图(HOG)算法,首先对图像进行两种方式的HOG特征向量的提取,方形划分和圆形划分方式,并对圆形划分得到的梯度直方图进行权值优化调整,再结合残差网络(ResNet)提取的深度模型特征,最佳特征向量用主成分分析算法(PCA)降维,通过SVM算法对行人进行检测。通过对HOG与ResNet特征融合算法进行仿真,并与其他行人检测算法对比,在提升准确率与降低漏检率上取得了很好效果。

简介：提出一种基于眼部和嘴部相结合的人脸疲劳检测算法,利用深度学习对人脸特征点进行定位,并通过眼部特征点计算PERCLOS参数,计算过程中详细讨论了不同特征对于PERCLOS参数提取的精确性,最后用角度特征来计算PERCLOS参数,同时将PERCLOS的时序信号进行频域分析,进而检测眼部代表的疲劳程度。与眼部协同的嘴部也是疲劳的重要指标,详细论述并提出了一种眼部和嘴部的疲劳协同参数。实验结果表明本文提出的方法是有效的,可以定量反映人的疲劳程度。同时将其部署在移动端用于车载疲劳检测和使用手机过程中的疲劳检测。

简介：为解决叶片图象中害虫弱小目标的检测问题，提出了基于改进SUSAN原则的检测方法，该方法通过重新定义SUSAN原则，设置恰当的阈值，使之对小目标极为敏感，抑制背景和噪声。实验证明，本文设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力，是一种有效提取小目标的边缘检测方法。

简介：摘要文章针对规则冗余和规则间包含性的紧密联系，对规则间的包含关系进行了分析。在此基础上，分情况讨论了规则表中一条规则冗余与否的判定条件，并且根据此判定条件给出了防火墙规则的冗余检测算法。

简介：对虚拟场景中碰撞检测技术进行了介绍,对需求分析的三要素：虚拟场景特征、碰撞检测类别和物体模型类别进行了分析,同时对轴向层次包围盒（AABB）算法、方向层次包围盒（OBB）、基于AABB包围盒与OBB包围盒的混合碰撞检测算法进行了详细的代数推导,列出了详细的推导及优化过程,分析结果表明,此三种算法可应用于不同虚拟场景中的碰撞检测过程,对于降低算法的计算复杂度和提高算法的效率有较好的参考价值.

简介：文章在变长平均幅度差函数（LVAMDF）基础上提出一种改进算法（M—LVAMDF），此方法能检测出汉语语音中基音频繁变化帧的平均周期。改进算法先利用修正的阈值参数检测LVAMDF函数值的局部谷点，根据局部谷点将IJVAMDF值转换为0／1数据再计算其自相关函数（ACF），最后搜索此函数局部最大值确定为基音。通过对比仿真实验，新算法能检测出汉语语音帧的平均基音周期，提高汉语语音基音检测质量，此算法简单并易于硬件实现。

简介：针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。