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针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。

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前言： 一个简单的外卖系统，包括手机端，后台管理，api 基于spring boot和vue的前后端分离的外卖系统 包含手机端，后台管理功能 本项目主要供交流学习，不建议商用。 技术选型： 核心框架：Spring Boot 数据库层：Spring data jpa/Spring data mongodb 数据库连接池：Druid 缓存：Ehcache 前端：Vue.js 数据库：mysql5.5以上,Mongodb建议4.0(不要使用4.2及其已上版本，否则有部分api需要自行调整)

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最优化方法实验之外点法 #include #include #define MAXDEM 10 struct MODEL { double (*g[10])(double *); double (*f)(double *); int stNum; } Model; double f(double x[]) { return x[0]+x[1]; } double g1(double x[]) { return -x[0]*x[0]+x[1]; }

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

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