导读:本文包含了移动区域检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,运动目标检测,移动阴影检测,区域生长
移动区域检测论文文献综述
陈海永,郄丽忠,刘坤[1]（2019）在《基于区域辐射一致性的移动阴影检测》一文中研究指出为了同时检测本影与半影区域,提出并证明了阴影区域辐射的一致性属性。获取超像素区域轮廓内的点集合,将像素点集合(PCC)分为目标前景区域(目标PCC)和阴影区域(阴影PCC),利用所提出的基于区域生长的完整阴影检测与目标掩码增长算法,通过融合完整的阴影区域、完整的目标前景区域和ViBe掩码这叁个部分,实现了前景目标掩码反向增长。在公开数据集中的实验结果表明,所提方法的阴影检测平均精度达到了82.5%,性能显着优于传统方法。目标掩码的平均增长率达到了8.84%,准确率达到了95%以上。(本文来源于《光学学报》期刊2019年03期）
杨大伟,姬梦婷,张汝波,毛琳[2]（2016）在《移动机器人行人目标活动区域快速检测算法》一文中研究指出针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显着光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。(本文来源于《大连民族大学学报》期刊2016年03期）
袁卫[3]（2014）在《双频RFID技术下区域物流移动检测定位研究》一文中研究指出RFID定位是互联网技术发展的一个重要方向,国民经济的快速发展对物流定位的要求逐步提高,针对当前RFID定位中的弊端,采用双频RFID定位技术构成一个圆环区域,通过圆环内双频固定标签确定读写器的具体位置和另外一种读取器进行操作形成交叉区域,从而对移动区域内的移动标签进行定位。该算法具有更高更精确的定位,从而可以克服参考标签信息过多和信号往返造成冲突的弊端,并且通过仿真实验对算法的精确性进行检验。(本文来源于《物流技术》期刊2014年15期）
马键,袁建华,李云建,覃玉红[4]（2014）在《图像识别在可移动太阳能发电装置上的应用─基于阴影区域光强检测》一文中研究指出在对比分析了无阴影环境与有阴影环境下图像特点的基础下,提出了一种适用于阴影环境,通过摄像头寻找最强光照和最弱光照区域的算法,躲避光强弱的区域,趋向光强较强的区域,从而提高太阳能发电的效率。研究结果表明,该方法能快速、准确地寻找到附近接受太阳光照最强的区域。(本文来源于《电气技术》期刊2014年06期）
洪峰,刘旭,易东云[5]（2013）在《移动传感器网络区域覆盖快速检测的拓扑方法研究》一文中研究指出无线传感器网络以获取有用信息为最终目的,而获得的有用信息的多少取决于对监测区域的覆盖程度,因此覆盖算法是其研究的重要问题之一。现有的覆盖算法大多假定传感器节点能够提供精确的部署位置及相对方位。介绍了一种基于代数同调群的快速覆盖检测算法,基于网络拓扑即可快速判断网络的覆盖情况,无需传感器精确位置,降低了传感器设计复杂度。仿真结果表明,该算法可以快速有效地检测移动传感器部署的覆盖盲区。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2013年09期）
郭娟娟,秦勃,王胜科,马宗顺[6]（2008）在《基于移动区域的快速车辆检测》一文中研究指出提出一种快速的移动车辆目标识别新方法。该方法由移动区域检测、阴影检测和边缘检测叁部分组成。首先,采用自适应背景更新的方法在图像中快速检测出移动区域;然后,以此为基础建立阴影的粗模型,阴影检测时只对该区域内的图像采用基于HSV颜色空间的方法进行分析处理;最后,对移动区域和阴影区域进行边缘检测,从移动区域中去除阴影区域,从而准确区分真实车辆和阴影。实验表明,该方法有效地提高了车辆检测效率,能满足实时性要求。(本文来源于《计算机应用》期刊2008年03期）
刘皓挺,杨健群,徐凤刚[7]（2007）在《基于运动与区域信息的移动机器人目标检测》一文中研究指出介绍了一种在运动相机条件下的基于目标运动与区域灰度信息的运动目标检测算法。采用快速光流估计算法与基于颜色粗糙度的区域分割方法进行目标运动与区域信息的运算,利用待跟踪目标时间与空间信息进行目标定位,降低了目标运动与区域信息估算的复杂度。仿真结果表明,该算法在大多数复杂场景中能够获得良好的目标识别效果。(本文来源于《计算机工程》期刊2007年21期）
秦勃,房正华,张闯德[8]（2007）在《基于移动区域的快速粗模型阴影检测》一文中研究指出阴影检测是运动车辆目标识别与追踪中非常重要的环节。结合基于颜色和模型的两种检测方法,提出一种基于移动区域的快速粗模型阴影检测方法。该方法首先通过改进的背景差分方法快速获取图像中的移动区域,然后在此基础上根据基于模型的方法建立阴影的粗模型,即快速确定阴影区域的粗略区域。阴影检测时只对该区域内的图像采用基于HSV颜色空间的方法进行分析处理。实验结果表明该方法可以有效地提高阴影检测的效率。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2007年16期）
移动区域检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显着光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
移动区域检测论文参考文献
[1].陈海永,郄丽忠,刘坤.基于区域辐射一致性的移动阴影检测[J].光学学报.2019
[2].杨大伟,姬梦婷,张汝波,毛琳.移动机器人行人目标活动区域快速检测算法[J].大连民族大学学报.2016
[3].袁卫.双频RFID技术下区域物流移动检测定位研究[J].物流技术.2014
[4].马键,袁建华,李云建,覃玉红.图像识别在可移动太阳能发电装置上的应用─基于阴影区域光强检测[J].电气技术.2014
[5].洪峰,刘旭,易东云.移动传感器网络区域覆盖快速检测的拓扑方法研究[J].计算机工程与科学.2013
[6].郭娟娟,秦勃,王胜科,马宗顺.基于移动区域的快速车辆检测[J].计算机应用.2008
[7].刘皓挺,杨健群,徐凤刚.基于运动与区域信息的移动机器人目标检测[J].计算机工程.2007
[8].秦勃,房正华,张闯德.基于移动区域的快速粗模型阴影检测[J].计算机工程与设计.2007