论文研究-一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法.pdf,  为了实现违法用地现象的实时监测，对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下，因随机噪声和光照变化的影响，给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法，首先，对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features（LBF）形状回归模型并进行离线训练；其次，利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息，构建挖掘机的工作状态特征描述子；最后，利用support vector machine（SVM）分类器自动判别挖掘机的工作状态——工作状态或非工作状态.实验结果表明，该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响，对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.

随着计算机技术的发展，融合计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的火灾图像处理技术得到了广泛的研究和应用。针对传统图像处理方法预处理过程复杂且误报率高等问题，提出一种基于深度卷积神经网络模型进行火灾检测的方法，其减少了复杂的预处理环节，将整个火灾识别过程整合成一个单深度神经网络，便于训练与优化。针对识别过程中类似火灾场景对火灾检测产生干扰的问题，利用火灾的运动特性，创新性地提出利用火灾视频前后帧火灾坐标位置变化来排除灯光等类似火灾场景对检测的干扰。对比了众多深度学习开源框架后，选择Caffe框架进行训练及测试，实验结果表明，该方法实现了对火灾图像的识别和定位，适应于不同的火灾场景，具有很好的泛化能力和抗干扰能力。

本部分规定了公安视频图像信息应用系统的设计原则、系统结构、视频图像信息对象、统一标识编码、系统功能、系统性能、接口协议结构、安全性、电磁兼容性、环境适应性、电源适应性、可靠性、运行与维护等通用技术要求。 本部分适用于公安视频图像信息应用系统的总体规划、方案设计、工程实施、检验验收、运行维护以及与之相关的系统设备研发、生产和质量控制。

2020华为杯研究生数学建模比赛赛题： 2020年A题--华为题_芯片相噪算法设计 2020年B题--汽油辛烷值建模.zip 2020年C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 2020年D题--无人机集群协同对抗 2020年E题--能见度估计与预测 2020年F题--飞行器质心平衡供油策略优化 因为文件过大，所以单独把E题视频文件分享出来 链接：https://pan.baidu.com/s/1_B_xZYhgLVXPGOcunU9Q0w 提取码：sen6

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原算法来源于Xinhao Liu和Masayuki Tanaka发表在TIP上的三篇论文，程序根据matlab工具箱源程序转换而来的C++版本，非原创算法，仅供参考

可以将微信视频图像文件名称转换为日期格式的文件名，

《802.11a 无线局域网视频图像传输实验系统的研究与实现》

基于vip_board full的fpga入门进阶及视频图像开发教程.pdf