本文對(duì)火災(zāi)預(yù)警中DSP圖像處理技術(shù)進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括： 1.克服了常規(guī)傳感器報(bào)警的缺點(diǎn)。采用圖像型火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)利用火災(zāi)初期的火焰面積逐漸增大、火焰邊緣抖動(dòng)等特征作為火災(zāi)判據(jù)，消除了周?chē)h(huán)境干擾的影響。 2.采用了具有高速度、高精度運(yùn)算能力的DSP芯片，滿足了圖像處理中運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)傳輸速率高等要求。具有功耗低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。 3.采用基于模糊邏輯的圖像識(shí)別技術(shù)，使系統(tǒng)通過(guò)模糊智能算法，把兩個(gè)火災(zāi)判據(jù)—“面積增量”和“尖角變化量”有效的結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行判斷。進(jìn)一步提高了火災(zāi)探測(cè)的準(zhǔn)確性，降低了誤報(bào)率。
標(biāo)簽： DSP 預(yù)警 圖像處理技術(shù) 傳感器
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤算法研究 圖像中的人臉信息分析對(duì)于生物特征識(shí)別、人機(jī)交互，視頻監(jiān)控、基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像編碼、視頻會(huì)議等方面具有著廣泛的應(yīng)用前景，然而要想對(duì)人臉信息進(jìn)行分析，一個(gè)首要的問(wèn)題就是要先在圖像或視頻序列中檢測(cè)或跟蹤到人臉，否則人臉信息分析也就無(wú)從談起。本文的研究主題正是視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)
標(biāo)簽： 視頻序列 人臉檢測(cè) 人臉 人機(jī)交互
上傳時(shí)間： 2016-09-06
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用雅可比法求實(shí)對(duì)稱(chēng)陣的特征值與特征向量 例子中為3階矩陣
標(biāo)簽： 特征 對(duì)稱(chēng) 向量 矩陣
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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一份具有性別特征的遺傳算法的文檔，有興趣的朋友可以看一下，個(gè)人感覺(jué)不錯(cuò)
上傳時(shí)間： 2016-09-23
上傳用戶(hù)：731140412
設(shè)計(jì)了矩陣類(lèi),該類(lèi)實(shí)現(xiàn)了矩陣的數(shù)學(xué)運(yùn)算,包括矩陣乘除/求逆/求特征向量的!
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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本文首先概述了OFDM 的原理、特征和關(guān)鍵技術(shù)，介紹了系統(tǒng)需要的幾種同步。然后就同步誤差對(duì)系統(tǒng)性能的影響進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析，表明定時(shí)偏差和采樣頻率偏差將會(huì)引入碼間干擾，載波頻率偏差導(dǎo)致載波間干擾的發(fā)生。因此，在OFDM系統(tǒng)接收機(jī)中定時(shí)的確定、載波頻率偏差和采樣頻率偏差的糾正是信號(hào)恢復(fù)的關(guān)鍵。之后對(duì)OFDM系統(tǒng)同步的幾種實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了介紹，分析了各同步方法的性能。
標(biāo)簽： OFDM 特征 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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FaceRec 簡(jiǎn)單易懂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面部特征識(shí)別例子 [VB源碼]
標(biāo)簽： FaceRec 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征識(shí)別 源碼
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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SIFT特征匹配算法研究，是一個(gè)好論文，非常適合初手
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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一種基于貝葉斯理論的目標(biāo)驗(yàn)證方法。 提出了一種驗(yàn)證圖像中候選目標(biāo)的新方案. 綜合目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),將目標(biāo)驗(yàn)證轉(zhuǎn)化為給定候選目標(biāo)的條 件下,圖像特征觀察集合的條件概率問(wèn)題. 同時(shí),提取圖像的短線段特征,利用短線段特征的觀察,給出了一種目標(biāo) 驗(yàn)證方法排除復(fù)雜場(chǎng)景圖像中虛假建筑物目標(biāo). 在自然圖像集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,所提出的方法能有效排除虛假 目標(biāo),滿足處理自然圖像的要求.
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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常見(jiàn)的幾種電機(jī)的特征與控制方法
上傳時(shí)間： 2016-10-02
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