MATLAB代码 数字信号处理——基于计算机的方法(课后题代码).rar

基于计算机网络的大数据随机样本模型建立研究.pdf

计算机视觉是用各种成像系统代替视觉器官作为输入手段，由计算机代替人脑来完成图像的处现和解释作。   本论文分析了利用计算机视觉来检测车辆流量的整个过程，着重对车辆的实时跟踪技术进行了研究和讨论。本文首先根据输入的实时图像序列，进行自适应学习以重建出背景，在此基础上将输入的道路实时图像和背景图像进行差分运算。   本文实现了一个由图像获取、运动检测、形态滤波、连通域分析、运动跟踪等部分组成的车流检测和运动目标跟踪系统，并针对实现过程中遇到的问题及难点提出了相应的解决方法。   在跟踪过程中，着重针对多个运动目标遮掩的情况，设计了基于运动状态的识别和跟踪方法，并利用常系数的 Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测，解决了目标遮挡情况下的识别和跟踪问题，本论文分为以下六个部分，第一部分介绍了计算机视觉系统的发展过程及其在智能交通系统中的应用，并对车流检测和运动目标跟踪的方法进行了比较；第二部分着重研究了从序列视频图像中重建出真实背景的技术，并对其中所表现出的问题提出了相应的改进方案，取得了良好的效果；第三部分针对实时视频图像和背景分后的灰度图像进行预处理，歌点讨论了弱日标的二值化问题及图像的形态学滤波：第四部分介绍了线段编码在本系统中的应用，提出了一种快速分割口标井同时提取出其特征参数的方法，并将其和常规算法进行了比较：第五部分介绍了目标区域合井的过程，着重研究了运动目标跟踪的方法，通过建立目标的运动状态来辨识目标的遮挡问题，并利用a-B-y滤波器来预测物体下一时刻的运动位置，减小目标匹配的搜索范围：第六部分介绍了整个系统的组成结构和软件框架，并对道路处于阻塞状况下的交通参数的检测方法进行了讨论。

数字信号处理经典教材，帮助你学习。习题答案和课后Matlab练习答案

Mitra出的 英文版 课后习题答案 二到十章

提出了利用计算机视觉系统代替人眼识别整粒大米和碎大米粒形的方法。设计了一套基于计算机视觉技术的大米粒形识别装置,采用灰度变换、阂值分割、平滑处理等图像处理方法获取大米的粒形图像,然后根据大米的粒形特点提取了米粒的面积、周长、长、宽等16个特征参数,采用主成分分析方法对提取的特征参数进行处理,以前三个主成分综合所有粒形特征参数,作为BP神经网络的输入特征值对网络进行训练和大米粒形识别。试验结果表明:该方法对整粒米识别的准确率为98.67％;对碎米识别的准确率为92.09％。

本文通过对比的方式简单介绍了数据处理的几个较为强大的软件,Origin、Excel和Matlab,通过分析Matlab在物理学术、经济领域和车辆工程等方向的应用,详细介绍了Matlab强大的数据处理功能。

基于计算机视觉的手势识别是新一代的人机交互手段，有着重要的理论研究 价值和应用前景。本文对手势图像的预处理、特征提取、手势的跟踪与识别进行 了研究，并在 Microsoft Visual C++ 6.0 环境下编程实现了对从摄像头输入的 10 个 常用手势的识别，并以此为基础建立了一个简单的手势交互系统，以验证算法的 可行性。实验结果表明，本文方法对目标手势的实时跟踪有较好的鲁棒性，且对 手势的识别取得了良好的效果。

本论文是基于计算机网络控制平台下实现智能建筑设备监控自动化系统(BAS)设计，是绝佳的资料哦。有需要的快点下。

包含车道线检测的全部源码，运行前请将图片和视频的路径名改为相对路径。同时包含有对整个项目的Pipeline总结，以及自己运行代码过程中处理一些问题的Markdown文件。 解释可参考如下博文 https://yongqi.blog.csdn.net/article/details/109213387?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-8.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-8.nonecase