基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．     

Shadowing and Inverse Shadowing for C^1 Endomorphisms

In this paper, we consider the shadowing and the inverse shadowing properties for C^1 endomorphisms. We show that near a hyperbolic set a C^1 endomorphism has the shadowing property, and a hyperbolic endomorphism has the inverse shadowing property with respect to a class of continuous methods. Moreover, each of these shadowing properties is also ＂uniform＂ with respect to C^1 perturbation.     

简爱的心路和情路历程心理原型分析

简爱对幸福和爱情孜孜不倦的追求体现了生动的原型意象。本文试图用荣格心理学的原型意象理论分析简爱坎坷的心路和情路历程,揭示经典作品的不朽魅力和丰富内涵。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

首先对上海市中心城区遥感影像建库，把众多的遥感影像数据组织起来，以方便管理和使用．在此基础上，利用GIS和RS技术，对遥感数据解译处理，提取建筑物阴影信息，从而为估算建筑物高度值作准备．     

反比例函数应用题两例

反比例函数应用题是中考数学中的经典题型,举两例如下.一、规划布局类型例1(2014年镇江)六·一儿童节,小文到公园游玩.看到公园的一段人行弯道图1(不计宽度),如图1,它与两面互相垂直的围墙OP、OQ之间有一块空地MPOQN(MP⊥OP,NQ⊥OQ),他发现弯道MN上任一点到两边围墙的垂线段与围墙所围成的矩形的面积都相等,比如:A、B、C是弯道MN上的三点,矩形ADOG、矩形     

全球十大被阴影笼罩的荒废城市

01.卡曼斯科(纳米比亚)——被沙漠吞噬的城市卡曼斯科是一座位于纳米比亚南部,离吕德里茨港很近,现今已被沙漠吞噬的城市。早在1908年,吕德里茨兴起了一股钻石热潮,一大批抱有钻石梦的年轻人聚集到纳米比亚的沙漠中。随之形成了这座卡曼斯科小镇,人们修建了学校、医院、娱乐场所以及大片的住宅区。可好景不长,随着世界战后钻石价格的大幅跌落,这座曾今繁华一时的城镇渐渐落寞,最终在20世纪50年代被彻底废弃,淹没在一片沙丘之中。     

也谈试卷讲评课的“全面关注”和“重点突破”

试卷讲评课容易上,但要上好、上得有效,并不容易.所以,很多教师在教学实践中都注意研讨试卷讲评课的上法.《中学数学》(初中版)2014年8期和10期分别刊发了两篇相关文章,其中一篇指出,试卷讲评课要"全面关注",同时也要有"重点突破"(见文2);另一篇说,试卷讲评要"从数学思想方法和不同题型解法指导入手,不能单纯停留在就题讲题、知识点巩固上,重在学法指导"(见文3).文章值得教师去阅读、学习.阅读学习之余,     

利用整体求值解中考题

<正>对于某些求值问题,如果按部就班,拘泥于常规解法,可能会费时费力,达不到预期效果,甚至无法求解.但如果能够根据题目特征,采取"整体求值"策略,则可缩短思维进程,简化解题过程,提高解题效率.下面以中考题为例予以说明.例1(2014年福建莆田)若x,y满足     

一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法

针对高速视频监控的车辆识别易受几何变换影响且准确度不高的问题,提出了高效的阴影去除和车辆分类两种视频处理算法来提高车辆识别性能。利用阴影区域前景和背景的对比度参数进行有效的阴影去除;利用Hu不变矩表征车辆,从而克服了几何变换的影响。对比试验结果证明,本算法具有较高的阴影检测性能和极佳的车辆分类性能,明显优于其他同类型算法。