为了使车流在交通路口顺畅通过，通常需要统计一个交通信号灯周期内的车流量，以实现交通信号灯的自动配时。文中提出了一种交通路口的车流量检测算法。通过在道路前方设置检测线，进而统计检测线灰度变化的情况，即可统计出通过的车流量。并对其进行FPGA的硬件仿真。实验结果表明，此方法实现简单，运算处理速度快，能够得到较满意的结果。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：simonpeng
焊接是通过加热、加压，或两者并用，使同性或异性两工件产生原子间结合的加工工艺和联接方式。焊接应用广泛，既可用于金属，也可用于非金属。
上传时间： 2013-11-03
上传用户：wivai
信阳华豫电厂一期工程（2×300MW）燃煤机组辅助车间控制系统（BOP）覆盖了水、煤、灰等共11个辅助车间子系统的监控，下设补给水、精处理、干除灰、电除尘、制氢站、除灰渣、输煤程控等八个就地监控点，集中监控点设在主机集控室里，设有3台冗余独立的具有开发功能的操作员站，打破了传统的全厂辅助车间运行管理模式，真正实现了投资方减员增效的要求和目的。本项目由武汉力特自控科技发展有限公司承建，在承包商和投资方的共同努力下，整个项目周期历时2个月零21天顺利按计划完成，在整个实施过程中，边发电边改造创造了零事故、不断电、不停机的改造优秀成绩，特别是实施过程中投资方和承包商的领导提出“确保安全发电第一”的指示起到重要作用，自2007年7月正式移交生产运行以来，控制系统运行情况良好，新的管理模式带来了明显安全经济效益，提升了全厂运行管理水平。
上传时间： 2013-10-13
上传用户：座山雕牛逼
针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
上传用户：yqs138168
通过对海上红外图像进行分析，提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点，首先选择感兴趣的灰度区域，然后运用Canny算子进行边缘检测，接着对图像进行Hough变换检测海天线，最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明，该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：long14578
提出了一种在RGB颜色空间中颜色距离定义的方式，并根据颜色距离，用Roberts梯度算子得到颜色距离直方图，确定图像边缘信息的阈值。通过Roberts算子，使用此阈值得到图像的边缘信息。这种方式，充分考虑了图像中的颜色信息，与灰度图的处理方式相比，减少了计算量，提高了具有相似亮度的不同颜色之间边缘信息的提取成功率。
上传时间： 2013-11-19
上传用户：懒龙1988
在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
上传时间： 2013-10-09
上传用户：zhf01y
图像处理，根据灰读值方图求雨值
标签： 图像处理
上传时间： 2015-01-08
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microwindows移植到S3C44B0的源码，支持灰度屏，吐血奉献，花了我几个星期搞出来的
标签： microwindows S3C44B0 移植 源码
上传时间： 2015-01-29
上传用户：wanqunsheng
灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解， 有： （5-3） 式中： （5-4） （5-5） 将（5-3）式求得的 代入（5-2）式，并解微分方程，有 （1，1）预测模型为： （5-6）
上传时间： 2015-03-04
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