基于红外图像的地面自主车导航的道路边界检测

matlab曲线的颜色代码面边界 该程序将图像作为输入并绘制： 鼻尖 脸的边界 在面的右侧（从我们的角度来看）以2度的间隔在边界上绘制点。 您可以在左侧的代码中轻松更改此代码。 用线连接2点 这个概念 我们首先使用CascadeObjectDetector检测鼻子和眼睛。 我将这些区域扩展到分别包括嘴巴和眉毛。 这些区域被迫成为最终面部区域的一部分。 通过对灰度图像的二阶导数进行阈值化来完成面部边界的检测。 尤其是下巴很难正确检测。 下巴和颈部之间的边界通过施加较大的腐蚀步骤而突出显示。 由于此步骤对面部区域的噪声敏感，因此首先通过应用较小的膨胀和腐蚀步骤对图像进行非线性滤波。 使用侵蚀的图像确定脸部区域，否则下巴和颈部之间的边界可能不清晰。 然后，通过应用（反向）膨胀步骤来消除大的侵蚀。 对于简单方法而言，结果是相当不错的，但并不完美。 通过迭代更改用于二阶导数的阈值，您可能会获得更好的结果。 如果您从较大的阈值开始，则脖子将被包括在面部区域中。 您可以通过假设鼻子区域和脸部底部之间有一些最大距离来检测到它。 然后，您可以降低阈值，直到不再包括颈部。 使该方法更健壮的另一种选择可能是

在此简要介绍中，通过使用边界控制方案解决了机器人飞机柔性机翼的控制问题。 受鸟类和蝙蝠的启发，具有柔韧性和铰接性的机翼被建模为由混合偏微分方程和常微分方程描述的分布式参数系统。 在原始耦合动力学上提出了机翼扭转和弯曲的边界控制，并通过引入适当的李雅普诺夫函数证明了边界稳定性。 仿真验证了所提出控制方法的有效性。

Three-Dimensional Vibration Analysis of Rectangular Thick Plates on Pasternak Foundation with Arbitrary Boundary Conditions

基于边界限制的去雾方法,与传统的暗原色不同,效果很好,大家可以和何凯明的方法对比

边界IoU API（测试版） 鲍文成，罗斯·吉尔希克，皮奥特·多拉尔，亚历山大·C·伯格，亚历山大·基里洛夫 [ ] [ ] [ ] 该API是Boundary IoU的实验版本，可用于5个数据集： 要安装Boundary IoU API，请运行： pip install git+https://github.com/bowenc0221/boundary-iou-api.git 或者 git clone git@github.com:bowenc0221/boundary-iou-api.git cd boundary_iou_api pip install -e . 使用摘要 我们提供了两种使用此api的方法，您可以使用我们的api替换导入，也可以进行离线评估。 取代进口 我们的边界IoU API支持使用Mask IoU和边界IoU进行评估，并具有与原始接口相同的接口。

全面介绍boundary scan 测试的白皮书

无线多用户OFDMA网络中的有效容量区域

通过修正的 Smith 预测器对具有延迟边界测量的梁方程进行边界控制 Smith 预测器及其变体应用于具有延迟边界测量的 Euler-Bernoulli 梁方程的边界控制。 由于小时间延迟引起的众所周知的不稳定性问题得到解决。 仿真结果证明了该方法的有效性。 我们使用混合数值和符号方法来执行模拟。 该代码也记录在 IEEE CDC2003 的论文中。 请访问此处获取全文的 PDF 文件。 http://www.csois.usu.edu/people/yqchen/paper/03C12_beam_smith_cdc03.pdf 运行“Demo_smith.m”进行演示。

4.08.Blasius-边界层 用射击方法解决Blasius边界层问题