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
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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！
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
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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
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机器人学,本质上研究的是世界中运动物体的问题。
机器人的时代已经来临:火星车正在太空探索,无人机正在地表巡航,很快,自动驾驶汽车亦将闯入视线。
尽管每种机器人的功能各异,然而在实际应用中,它们往往会面对一些共同的问题——状态估计(stateestimation)和控制(control)。
机器人的状态,是指一组完整描述它随时间运动的物理量,比如位置,角度和速度。
本书重点关注机器人的状态估计,控制的问题则不在讨论之列。
控制的确非常重要——我们希望机器人按照给定的要求工作,但首要的一步乃是确定它的状态。
人们往往低估了真实世界中状态估计问题的难度,而我们要指出,至少应该把状态估计与控制放在同等重要的地位。
机器人的时代已经来临:火星车正在太空探索,无人机正在地表巡航,很快,自动驾驶汽车亦将闯入视线。
尽管每种机器人的功能各异,然而在实际应用中,它们往往会面对一些共同的问题——状态估计(stateestimation)和控制(control)。
机器人的状态,是指一组完整描述它随时间运动的物理量,比如位置,角度和速度。
本书重点关注机器人的状态估计,控制的问题则不在讨论之列。
控制的确非常重要——我们希望机器人按照给定的要求工作,但首要的一步乃是确定它的状态。
人们往往低估了真实世界中状态估计问题的难度,而我们要指出,至少应该把状态估计与控制放在同等重要的地位。
2016/9/2 10:48:11
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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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