针对舞蹈视频与动作识别技术相结合的问题，文中研究探讨一种基于计算机视觉的舞蹈视频动作识别技术。该技术首先将获取到的舞蹈视频图像进行灰度化、背景消除和滤波去噪等预处理操作后，得到该视频序列中人物的动作特征。然后利用支持向量机SVM从对象特征样本集中抽取一部分数据样本用于模型的学习训练，训练完成后再对其他部分进行动作分类识别。KTH动作数据库与实拍舞蹈视频的仿真测试结果说明，该方法能够迅速、有效地识别出舞蹈视频中所出现的动作，且平均识别准确率在85%以上，验证了该技术应用于舞蹈动作识别中的可行性。

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论文研究-基于筛选配组应用的动力电池综合性能评价方法研究.pdf,  动力电池作为电力储能和电动汽车的主要动力源, 使用时需要串并联成组以满足电压、容量、功率等各方面的要求, 而单体电池的综合性能是影响电池配组的重要前提. 如何客观准确地评价单体电池性能, 已成为当前电池筛选配组和成组应用研究的重点和难点. 本文以大容量的能量型动力电池为评价对象, 以功率、内阻、容量、极化、放电温升、充电温升、开路电压和自放电率为评价指标, 基于德尔菲法分析各因素对电池综合性能的影响程度, 给出各评价指标的权重值, 基于灰色关联度模型对数据进行归一化处理和关联度测算, 构建动力电池综合性能评价模型. 以电池的实测数据为例, 给出单体电池的评价结果. 同时, 基于三个不同使用路径下的电池性能评价结果, 验证了综合评价方法的可行性. 最后, 本文提出的单体电池综合评价模型也为电池的成组使用提供了配组依据.

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