通过采用坐标变换理论和相应的数值方法,我们研究了设计具有多个窗口以与外界环境交换信息和物质的敞篷斗篷的方法。
与隐身斗篷相比,隐身斗篷具有近乎完美的隐身性能,适用于任何物体,尤其是必须与外部区域进行交流和交换物质的运动物体,从而为最近开发的隐身斗篷技术的实际应用开辟了可能性。
2024/3/8 6:44:09 247KB electromagnetic field theory; finite
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运动物体的轨迹预测,分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写,针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明,欢迎讨论!
2024/2/8 22:02:26 128KB matlab UKF 轨迹预测
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基于Aforge的动态识别软件,可以识别动态物体,有源码,可追踪运动物体,判断运动物体边界,可用于室内监控,以及测速等,也可作为自己研究用(需要有摄像头)file选择OpenLocalDevice在Motin可以选择识别模式,有4种选项
2023/9/30 14:14:56 171KB 运动识别 识别 动态 摄像头
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Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明,改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度
2023/9/12 20:41:14 246KB 目标跟踪 Camshift算法 位置预测
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运动物体的轨迹预测,分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写,针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明,欢迎讨论!
2023/7/30 3:38:56 128KB matlab kalman 卡尔曼滤波 轨迹预测
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运动物体的检测和识别运动物体的检测和识别运动物体的检测和识别
2023/7/24 19:29:29 2KB 运动物体识别
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针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法处理了拼接线问题。
2023/3/5 10:16:02 2.91MB 最佳缝合 多分辨率 图像拼接
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VS6.0完成多个物体旋转多个运动物体,完成运动物体的鼠标拾取
2023/1/14 22:51:30 255KB 鼠标拾取
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从影片中抽取一帧以相邻帧为参考判别运动物体并用红框标出物体
2018/7/11 21:10:02 526KB 边界 运动物体
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从影片中抽取一帧以相邻帧为参考判别运动物体并用红框标出物体
2018/7/11 21:10:02 526KB 边界 运动物体
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡