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1)  shadow detection and elimination
阴影检测与消除
2)  Shadow detection & removal
阴影检测和去除
3)  shadow elimination
阴影消除
1.
Detection of moving targets based on Kalman filter and shadow elimination
基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测
2.
First,this paper analyse the optical characteristic of cast shadows,then propose a shadow elimination method based on chrominance distortion and local Kullback-Leibler divergence.
根据阴影区域特有的光学属性,提出了一种基于色度畸变和局部交叉熵的阴影消除方法。
3.
In this paper, several key technologies in gait recognition are researched, including the shadow elimination of moving human in the phase of pretreatment, the solving of occlusion in multi-human tracking, the extraction of gait features and the gait recognition.
本文主要是对步态识别中的几个关键技术进行研究,其中包括步态识别预处理中的运动人体的阴影消除、多人跟踪中遮挡问题的解决以及步态特征的提取和步态的识别。
4)  shadow removing
阴影消除
5)  shadow removal
阴影消除
1.
Another method of shadow removal based on edge information is presented too, which is independent of the direction of shadow, and can effectively remove the cast shadow of a moving object.
针对前景检测时出现的阴影,提出基于边缘信息的阴影消除算法。
2.
The number of mixture components of GMM is estimated according to the frequency of pixel value changes,and the performance of GMM can be effectively improved with the modified background learning and update new distribution generation rule and shadow removal based on morphological reconstruction.
针对固定场景监控中复杂背景、光照变化、阴影等影响视频分割的问题,提出了一种有效的混合高斯模型的自适应背景更新算法,各像素点根据其像素值出现的混乱程度采取不同个数的高斯分布描述,通过对背景模型的学习与更新、高斯分布生成准则等方面的改进和优化,采用基于形态学重构的阴影消除方法使得前景目标分割的性能得到了有效地提高。
3.
After analyzing the shortages of Center/Surround Retinex(CSR) algorithm and shadow removal approaches based on Retinex in existence,an Anisotropic Diffusion Center/Surround Retinex(ADCSR) is presented to solve the problem.
通过分析中心/环绕Retinex算法(center/surround Retinex,CSR)以及现有的基于Retinex的阴影消除算法处理阴影图像的不足,提出了一种各向异性中心/环绕Retinex算法(anisotropic diffusion center/surround Retinex,ADCSR),该算法融入了基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散,并根据算法特点提出了基于"边界性"(edge degree,ED)的各向异性扩散方案,避免了梯度门限等参数选择的困难,在消除阴影的效果上和运算效率上都取得了令人满意的结果。
6)  Detect and Eliminate the Data Conflict
检测与消除冲突
补充资料:气体检测传感器的检测原理
检测气体的浓度依赖于气体检测变送器,传感器是其核心部分,按照检测原理的不同,主要分为金属氧化物半导体式传感器、催化燃烧式传感器、定电位电解式气体传感器、迦伐尼电池式氧气传感器、红外式传感器、PID光离子化传感器、等以下简单概述各种传感器的原理及特点。

金属氧化物半导体式传感器 
    金属氧化物半导体式传感器利用被测气体的吸附作用,改变半导体的电导率,通过电流变化的比较,激发报警电路。由于半导体式传感器测量时受环境影响较大,输出线形不稳定。金属氧化物半导体式传感器,因其反应十分灵敏,故目前广泛使用的领域为测量气体的微漏现象。

催化燃烧式传感器。 
    催化燃烧式传感器原理是目前最广泛使用的检测可燃气体的原理之一,具有输出信号线形好、指数可靠、价格便宜、无与其他非可燃气体的交叉干扰等特点。催化燃烧式传感器采用惠斯通电桥原理,感应电阻与环境中的可燃气体发生无焰燃烧,使温度使感应电阻的阻值发生变化,打破电桥平衡,使之输出稳定的电流信号,再经过后期电路的放大、稳定和处理最终显示可靠的数值。

定电位电解式气体传感器 
    定电位电解式传感器是目前测毒类现场最广泛使用的一种技术,在此方面国外技术领先,因此此类传感器大都依赖进口。定电位电解式气体传感器的结构:在一个塑料制成的筒状池体内,安装工作电极、对电极和参比电极,在电极之间充满电解液,由多孔四氟乙烯做成的隔膜,在顶部封装。前置放大器与传感器电极的连接,在电极之间施加了一定的电位,使传感器处于工作状态。气体与的电解质内的工作电极发生氧化或还原反应,在对电极发生还原或氧化反应,电极的平衡电位发生变化,变化值与气体浓度成正比。

迦伐尼电池式氧气传感器 
    隔膜迦伐尼电池式氧气传感器的结构:在塑料容器的一面装有对氧气透过性良好的、厚10~30μm的聚四氟乙烯透气膜,在其容器内侧紧粘着贵金属(铂、黄金、银等)阴电极,在容器的另一面内侧或容器的空余部分形成阳极(用铅、镉等离子化倾向大的金属)。用氢氧化钾。氧气在通过电解质时在阴阳极发生氧化还原反应,使阳极金属离子化,释放出电子,电流的大小与氧气的多少成正比,由于整个反应中阳极金属有消耗,所以传感器需要定期更换。目前国内技术已日趋成熟,完全可以国产化此类传感器。

红外式传感器 
    红外式传感器利用各种元素对某个特定波长的吸收原理,具有抗中毒性好,反应灵敏,对大多数碳氢化合物都有反应。但结构复杂,成本高。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
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