提出了一种基于FPGA的星载图像实时处理系统，系统包括星载图像接收、SDRAM缓存、数据下传和CPU接口控制，并对整个系统做了可靠性设计。
该系统硬件平台包括相机LVDS接收芯片、SDRAM缓存电路、FPGA、CPU和卫星LVDS发送芯片。
该系统在目标跟踪和图像紧缩等实际卫星项目中得到了验证，具有实时处理、占用资源小、可靠性高等特点。
该系统硬件平台包括相机LVDS接收芯片、SDRAM缓存电路、FPGA、CPU和卫星LVDS发送芯片。
该系统在目标跟踪和图像紧缩等实际卫星项目中得到了验证，具有实时处理、占用资源小、可靠性高等特点。
2017/6/18 11:03:13
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对High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters（KCF）作者的C++多尺度目标跟踪代码稍作修改，设置好初始化目标框参数、视频图像路径以及配置好opencv2411后，经调试可以VS2012上运转
2016/6/24 22:06:17
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《视频图像运动目标分析》对视频图像运动目标分析中目标检测、分类、跟踪、识别、场景理解等技术的最新研究进展进行了分析，次要包括可见光、红外等传感器在各种条件下的背景建模与目标检测、运动目标跟踪方法以及摄像机系统控制、目标交接与多机协同等技术。
,《视频图像运动目标分析》适合从事相关工作的人员作为参考书使用，也可作为大专院校高年级本科生和研究生的学习教材。
,《视频图像运动目标分析》适合从事相关工作的人员作为参考书使用，也可作为大专院校高年级本科生和研究生的学习教材。
2016/2/20 18:23:30
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最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的方式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大
2016/9/1 23:18:22
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视频演示算法包括：1.静态背景下的背景预测法目标检测2.静态背景下帧间差分法目标检测3.MeanShift目标跟踪方法4.重心多目标跟踪方法该框架支持的视频只限于RGB非紧缩WindowsAVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。
2017/10/5 12:53:16
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近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
2018/11/13 7:13:26
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Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意外形边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
2019/7/2 11:55:04
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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