该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢,是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测,因为口罩是穿戴在脸部的,并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面,需要进行相应的拓展。
2022-01-25 09:07:25 1.85MB matlab 算法 开发语言
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该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢,是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测,因为口罩是穿戴在脸部的,并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面,需要进行相应的拓展。
2022-01-25 09:05:27 1.85MB matlab 算法 开发语言
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该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢,是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测,因为口罩是穿戴在脸部的,并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面,需要进行相应的拓展。
2022-01-24 09:08:41 1.85MB matlab 算法 开发语言
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数学建模-蚁群算法的Matlab程序.zip
2022-01-20 13:01:51 7KB matlab 算法 开发语言
用matlab实现了标准粒子群算法,遗传算法,以及粒子群遗传算法的结合算法。可直接运行
2022-01-19 19:06:15 16KB matlab 算法 开发语言
本文提出了概率路线图,改进的蚁群优化和三阶B样条曲线之间的独特组合,以解决复杂和非常复杂的环境中的路径规划问题。 该提议的方法可以分为三个阶段。 第一阶段涉及使用概率路线图算法根据环境复杂性构建随机路线图。 可以通过在复杂和非常复杂的静态环境中随机分布N个节点,然后根据一些标准或条件将这些节点配对在一起来构造路线图。 所构建的路线图包含大量可能的随机路径,这些路径可能导致将起点和目标点连接在一起。 第二阶段包括在预先构建的路线图中找到路径。 已经提出了改进的蚁群优化来查找或搜索起点和目标点之间的最佳路径,其中除了提出的组合之外,还对ACO进行了修改以提高其找到更短路径的能力。 最后,第三阶段使用B样条曲线来平滑和减少前一阶段找到的路径的总长度。 所提出的方法的结果确保了在复杂和非常复杂的环境中起点和目标之间的可行路径。 另外,保证路径短,平滑,连续和安全。
2021-11-23 14:04:27 1.78MB 行业研究
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2021-10-31 22:22:56 77.16MB 检测与估计 算法开发 Steven M.
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2021-08-22 18:08:11 83.28MB PreScan 智能驾驶仿真 算法开发 小明师兄
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