动态场景下的运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的前沿方向,对场景的背景突变和目目标的外观突变的鲁棒性是当前研究的难点所在,针对这种情形,本文提出一种基于蛙眼视觉特性的鲁棒跟踪方法,该方法利用蛙眼视觉认知的生理特性和外部特性,设计了一种与之相应的模糊化区域理解的运动目标跟踪方法,针对实验室环境下的动态序列的实验结果验证了方法的有效性;并进一步将该方法与传统的Canny算子理解结果及经典的Mean shift算法理解结果进行对比,显示了方法的优越性丢失位置的关系-蔬菜大棚折弯机滚圆机价格低全自动滚圆机倒角机多少钱。针对直接基于小数据集贝叶斯网络结构学习不可靠,以及目前对小数据集的处理只强调扩展而忽略对 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com扩展数据的修正等,提出了将扩展与修正相结合的小数据集处理机制,以及在此基础上的基于结点排序和局部打分-搜索的贝叶斯网络结构学习方法,可不需要完全结点顺序的先验知识,但能够结合专家的部分结点顺序信息,实验结果显示了这种方法的有效性和可靠性。 随机探测/丢失序列的引入使得状态估计中的Cramer-Rao下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)具有随机性;的探测概率小于1的不完全量测系统中,针对CRLB与数据丢失位置(Location of missing data,LMD)之间呈现出的某种关联现象,讨论了离散随机系统中LMD对CRLB的影响;利用Lyapunov不等式,给出了一定条件下变形CRLB与LMD满足单调递减函数关系这一新结论;同时在给定探测率下,给出了一组CRLB上下界计算方法,数字仿真表明探测率越高,上下界越接近理论CRLB。丢失位置的关系-蔬菜大棚折弯机滚圆机价格低全自动滚圆机倒角机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com