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粒子群算法是一种新的进化算法,算法思路适合于进行视频跟踪,但是由于在视频跟踪过程中以跟踪窗口作为粒子,因此该粒子具有中心点横坐标、中心点纵坐标和窗口半径三维特征向量,计算冗余较大,难以满足视频跟踪的实时性要求。提出了一种多粒子群视频跟踪算法,即在跟踪过程中使用多个粒子群,粒子群与粒子群之间粒子半径不同,在各粒子群以评价函数收敛到最佳中心点后,再完成各自半径的一维粒子群计算。这样就可将三维粒子群计算分为一个两维和一个一维粒子群计算,最后通过比较得出最佳粒子,作为搜索结果。分析了这一算法成立的必要条件,即当选择Bhattacharyya系数计算方法作为粒子群算法的评价函数时,大于目标的固定窗体的中心点可以收敛到目标的形心。实验证明,这种基于多粒子群的跟踪算法可以应用于实时视频跟踪,其跟踪效果优于传统算法。 相似文献
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Scale-free networks and consensus behaviour among multiple agents have both attracted much attention.To investigate the consensus speed over scale-free networks is the major topic of the present work.A novel method is developed to construct scale-free networks due to their remarkable power-law degree distributions,while preserving the diversity of network topologies.The time cost or iterations for networks to reach a certain level of consensus is discussed,considering the influence from power-law parameters.They are both demonstrated to be reversed power-law functions of the algebraic connectivity,which is viewed as a measurement on convergence speed of the consensus behaviour.The attempts of tuning power-law parameters may speed up the consensus procedure,but it could also make the network less robust over time delay at the same time.Large scale of simulations are supportive to the conclusions. 相似文献
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提出一种适用于不同类型中心折反射全方位摄像头的标定方法。该方法不需标定模板的运动信息或限定全方位摄像头的类型,而只用通过摄像头观测分布在不同位置的标定模板,对所采集的标定模板图像提取角点,将包含内外部参数的非线性图像投影函数用泰勒级数展开表示,应用Levenberg-Marquardt算法计算摄像头外部参数,而通过对超定方程组的伪逆求解计算内部参数。整个标定过程简单,快速而且自动完成。利用某一中心折反射全方位摄像头对提出的方法进行了实验,实验结果表明,该方法可获得很好的标定效果。 相似文献
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一种快速的图像边缘精确提取算法 总被引:6,自引:0,他引:6
图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。现有的边缘检测算法存在检测精度低、抗噪性能差、处理速度慢等缺点。针对这些问题,提出了一种快速图像边缘检测算法。通过基于图像边缘信息的阈值分割,能快速地提取出图像的边缘轮廓,通过对其进行中心细化,可达到对物体边缘精确定位的目的。仿真实验证明,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘、细化边缘宽度和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,并且运算量小,既适用于对视频图像的实时处理,也适用于对图像中的隐蔽目标特征的提取和分析。 相似文献
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