针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

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一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。
人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好的孔径分布。
如果需要对多孔结构的全部细节进行更为严格的处理，则必须解决此问题。
事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。
已经报道了几次这样的尝试。
重建过程是一种流行的方法再现多孔结构[。
然而，确定相关函数非常复杂。
随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造多孔介质最简单的位置可以忽略。
为了调整孔隙大小和连通性，Coveney等人提出了一种孔隙增长随时间模型。
通过从进一步与集群增长理论有关，我们建议本文是一个更全面的方法，其中四个参数被确定用于控制内部多孔颗粒介质结构，从而形成一个称为四重结构生成集（QSGS）的集合。
这一套使我们能够生成多孔形态学特征，为许多真正的多孔介质的形成进程作出贡献。

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。