导读:本文包含了刚性目标论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:营养健康,人均消费量,食品工业,亚利,企业发展规划,消费品工业,高技术装备,营养素,销售全过程,国民营养
刚性目标论文文献综述
刘艳芳[1]（2018）在《打造世界饮料强国 成为社会友好型行业》一文中研究指出“饮料到底是不是食品？”多年前发生的一番讨论如今听起来令人莞尔，更令人感慨——起步于1982年的中国饮料行业，弹指一挥间，已成长为中国食品工业的支柱产业。2017年，中国饮料行业产量近1.81亿吨，营收6125亿元；行业总资产规模达4883亿元，规模以上(本文来源于《中国食品报》期刊2018-11-27）
周国忠[2]（2018）在《作文教学应以“柔”性策略达到“刚”性目标》一文中研究指出"根据表达的中心,选择恰当的表达方式。合理安排内容的先后和详略,条理清楚地表达自己的意思,运用联想和想象,丰富表达的内容。""写记叙文做到内容具体;写简单的说明文,做到明白清楚;写简单的议论文,努力做到有理有据;根据生活需要,写日常应用文。"《义务教育语文课程标准》中像这样的写作目标显然是"刚"性的,它要求中学生能写出中心明确、详略得当、条理清楚、表达内容(本文来源于《中华活页文选(教师版)》期刊2018年07期）
刘洋[3]（2018）在《基于单目视频序列的非刚性动态目标叁维重建算法研究》一文中研究指出基于单目视频序列的非刚性动态目标叁维重建是指从摄像机获取的二维投影图像序列中恢复出目标物体在每一帧的叁维表面结构,从而获得随时间变化的目标的动态模型。非刚性动态目标叁维重建是计算机视觉的研究热点和重要内容,具有重要的理论意义和应用价值。针对静态刚性目标的叁维重建算法目前已发展成熟,并建立起一套较完整的算法体系,而非刚性动态目标的重建在近几年成为研究热点和待解决的关键问题。对于机器人系统或增强现实系统,对环境中的非刚性动态目标的叁维重建是场景目标感知与理解的基础和关键技术,也是人机交互,虚拟与现实交互的必要前提。同时,动态目标叁维重建也为虚拟内容的产生提供了方便快捷的方法。因此,这项技术在国防军事,机械制造,医疗,教育,通信,娱乐等产业中具有重要的应用价值。动态目标叁维重建算法有很多分类,如基于标记点的方法,双目重建方法,多视角立体重建方法,多传感器方法等。由于传感器设备的限制,环境的多样,单目重建系统具有便捷和应用范围广的特点,对于某些只有普通照相机作为传感器的小型设备以及某些仅有视觉信号有效的场景尤为重要。然而目前大多基于单目传感器的非刚性动态目标稠密重建系统运行速率十分缓慢,远远达不到实时的标准。还有一些单目重建方案是非在线系统,所有的视频序列帧需要在获取之后同时处理。效率问题和非在线问题阻碍了单目动态稠密重建系统的性能和应用。目前高速率的单目动态目标稠密重建系统仍然是一个有待解决的问题。虽然有一些实时的单目重建系统出现,但均为稀疏系统,只追踪了少量关键点,并没有生成稠密的物体表面叁维模型。故本文围绕基于单目视频序列的非刚性动态目标叁维重建算法这一课题展开了研究工作,对其中的关键问题进行了深入探讨,在优化算法重建效果,提高计算效率,增强算法鲁棒性,拓宽重建方法的使用范围,解决非在线问题等方面做了研究。本文的主要研究工作与研究成果如下:1.搭建了一个基于模板的单目相机视频序列动态目标叁维稠密重建系统,采用能量最小化的方法,求得目标物体时变的叁维模型。基于单目传感器的重建系统结构简单,成本低廉,操作便捷。基于模板的重建方案提供了一种序列式的帧到帧在线重建方法,具有达到实时性能的可能性;且在处理基于点的系统,多尺度,遮挡以及模糊的情况下具有优势。采用了基于Iterative Schur(IS)的线性算子,IS算子结合了预条件共轭梯度算法和类似Schur complement trick方法,使得求解达到了更快的收敛,提高了重建效率。采用真实图像序列进行了实验,包括在遮挡情况下的重建,从实验重建效果和效率方面验证了本系统的可行性。2.构建了一种简单可控的基于单目视频序列的叁维模板生成方法,该方法作为动态目标叁维重建算法的预处理阶段,可实现多种复杂物体的模板构建,如人脸,人手等,拓宽了重建方法的使用范围。这一阶段需要刚性移动的目标物体的视频序列或从不同角度拍摄的目标图像集作为输入。首先,利用VisualSFM的标准刚体SFM(structure from motion)方法,得到序列帧的摄像机外部参数以及稀疏特征点重建数据,该算法有较高的准确性和鲁棒性。然后,通过多视角立体算法(Multi-View Stereo)为每帧输入图像计算密集的深度图。过高分辨率的深度重建不仅会大大增加处理的时间,同时也会产生更多噪点,故通过参数控制深度图的分辨率。最后,融合各帧深度数据形成点云,采用浮动尺度表面重建(floating scale surface reconstruction)算法重建一个表面网格模板。优化匹配的深度重建方法以及浮动尺度的表面重建方法,提高了算法在较强环境变化,不受控图像采集和数据冗余情况下的鲁棒性,使模板构建结果尽可能地保持一定的准确性。3.在AR系统中搭建了单目视频序列动态目标叁维重建系统,实现了动态目标的叁维重建和在虚拟环境中的虚拟动态对象生成与渲染。Hololens是当前应用最广泛,发展也最成熟的AR设备,它具有粗略地重建周围静态场景的功能,目前还不支持动态对象的重建和跟踪。此外,Hololens不向开发人员提供直接访问原始深度传感器数据的权限,而只提供粗糙的3D重建网格的接口。为了完成对环境中动态物体的重建,利用本文的单目动态目标重建方法对Hololens相机视频流数据进行处理是一个可行的解决方案。在应用到AR系统中时,平衡了效率与重建规模,规避了金字塔模型的冗余,采用网络通信将重建系统与AR系统进行分离,以提高运行效率。进行了相应实验,证明了该系统的可行性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2018-06-01）
宋扬[4]（2016）在《空间刚性锥体目标进动特性分析》一文中研究指出对于空间进动刚性锥体目标,本文对目标回波的频域和时频域进行了推导和分析,并对推导结果进行了仿真实验,验证了回波特性的准确性。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年11期）
陈长胜[5]（2016）在《基于叁维点云的刚性形变目标识别方法研究》一文中研究指出叁维信息是目标的本质属性,具有稳定、抗干扰的特点,基于叁维信息的目标检测与识别在军事、工业、民用等各个领域都得到了广泛地应用。相对于基于图像的二维目标识别技术而言,叁维目标识别技术仍然大多停留在理论研究和方法验证阶段,尚没有得到大规模的应用,因此在实际应用中会遇到很多困难和问题,特别是对可发生刚性形变的叁维目标检测与识别,尚无实用的解决办法。坦克是典型的战场高价值目标,对其进行检测与识别具有重要的军事价值,但是坦克炮塔会360度旋转,属于典型的刚性变形目标,目前国内外都没有能够正确识别炮塔任意角度旋转后的坦克目标的方法。本文为了解决该问题,提出并实现了一种基于分割的叁维形变目标识别方法,该方法先将坦克目标分割成车体和炮塔两个活动部件,然后应用基于叁维特征的识别方法分别识别部件,最后融合部件的识别结果,最终准确识别坦克。以下是本文的研究内容:(1)在获取目标的点云数据和处理方面,基于激光雷达(LiDAR)测量模型,进行了目标叁维成像仿真,可以获取坦克在不同旋转角度、不同位置的叁维点云数据,研究并实现了点云滤波,地面点去除,目标分割等点云数据处理的方法。(2)在叁维目标的分割方面,实现并改进了传统的基于区域生长和基于最小生成树的叁维目标分割算法,实验结果表明这些方法会出现错误分割坦克的情况。根据坦克的几何特性,本文提出了基于霍夫(Hough)变换的分割方法,能够较好地分割炮塔旋转不同角度的坦克。(3)在叁维目标的识别方面,采用基于叁维特征的识别方法,分别识别炮塔和车身,根据场景和模板正确匹配率的相似性度量识别场景的类型,识别的正确率较高,进一步可以计算炮塔与车身的相对旋转角度,实验结果表明角度误差较小。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-01）
萨仁图雅[6]（2016）在《落实“四个一”刚性目标 打好意识形态工作主动仗》一文中研究指出坚持党管意识形态,最根本的要求就是确保党对宣传思想文化阵地的有效掌控。要始终坚持党管媒体原则不动摇,坚持政治家办报、办刊、办台、办新闻网站,确保党媒根基牢固、导向有力和一体推进习近平总书记在全国宣传思想工作会议上强调:"经济建设是党的中心工作,意识形态工作是党的一项极端重要的工作。"这一重要论述深刻阐述了意识形态工作引领社会、凝聚人心、推动发展的强大支撑作用,明确了意识(本文来源于《内蒙古宣传思想文化工作》期刊2016年04期）
韩立新,赵欣波[7]（2015）在《我市对农村饮水安全工作实行“一票否决”》一文中研究指出本报讯(韩立新 赵欣波)为确保农村饮用水安全,我市把保障农村居民饮水安全作为最紧迫的民生工程,通过制定刚性目标,采取强硬措施,健全长效机制,攻坚克难,提前两年完成国家提出的“十二五”农村饮水安全目标,走在了全国前列。这项庞大的民生工程共建成千吨万人以(本文来源于《潍坊日报》期刊2015-05-27）
林煜东,和红杰,陈帆,尹忠科[8]（2015）在《基于轮廓几何稀疏表示的刚性目标模型及其分级检测算法》一文中研究指出刚性目标轮廓具有明显几何特性且不易受光照、纹理和颜色等因素影响.结合上述特性和图像稀疏表示原理,提出一种适用于刚性目标的分级检测算法.在基于部件模型(Part-based model,PBM)的框架下,采用匹配追踪算法将目标轮廓自适应地稀疏表示为几何部件的组合,根据部件与目标轮廓的匹配度,构建描述部件空间关系的有序链式结构.利用该链式结构的有序特性逐级缩小待检测范围,以匹配度为权值对各级部件显着图进行加权融合生成目标显着图.PASCAL图像库上的检测结果表明,该检测方法对具有显着轮廓特征的刚性目标有较好的检测结果,检测时耗较现有算法减少约60%～90%.(本文来源于《自动化学报》期刊2015年04期）
付秀明,严中红[9]（2015）在《非刚性运动目标识别跟踪研究现状》一文中研究指出基于非刚性目标运动跟踪问题进行分析,针对运动过程中目标会出现旋转、比例变化及形变等情况,在复杂的背景中通过特征识别匹配实现跟踪。以运动目标的检测识别方法及特征识别方法为出发点,对目前几种经典方法进行分析、比较。结果表明:与光流法及背景差分法相比,MHI在非刚性目标运动的检测准确率、实时性以及鲁棒性方面均占优势;特征匹配技术SURF则可更好地平衡处理速度和效果性能。以SIFT使用不同尺度确定稳定特征点的思路为基础,提出多小波变换图像分析方法,用于实现对序列图像运动目标的特征匹配。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2015年04期）
李昊[10]（2015）在《非刚性目标的跟踪-学习-检测算法研究》一文中研究指出目标跟踪是计算机视觉研究的前沿研究领域。传统跟踪-学习-检测算法解决了目标消失重现并继续跟踪的问题,但是该算法仅适用于刚性目标场景,无法解决非刚性目标的跟踪问题。针对该问题,本文提出一种非刚性目标的跟踪-学习-检测的算法。通过软化模型建模非刚性目标,实现对几何形状未知的非刚性物体高效鲁棒的跟踪。首先,针对非刚性目标跟踪的系统性问题,提出一种新型的基于软化模型的跟踪-学习-检测框架。该框架整合了采用十字骨架模型的跟踪模块和采用概率模板匹配的检测模块,同时在学习策略中加入了对跟踪器的在线学习机制,最终实现了一个高效的针对非刚性目标长时间跟踪的跟踪-学习-检测算法系统。其次,在传统跟踪-学习-检测算法中针对跟踪模块光流特征点漂移和丢失的问题,提出一种光流特征点的选择策略,改善了未知几何形状的非刚性目标跟踪时前景跟踪点的选择问题。该方法通过一个矩阵奇异值分解算法对光流特征点进行降维,并采用一种十字骨架模型进行有效前景跟踪点提取,同时对发散的背景特征点去除。再此基础上依靠在线学习的方法不断更新十字骨架模型以拟合目标真实的前景光流特征点,最终有效的解决了跟踪模块的在非刚性目标下的特征点选择问题。最后,在跟踪-学习-检测算法中,针对其检测模块存在的非刚性目标模板匹配问题,提出一种基于软化模型的改进匹配算法,实现了对非刚性目标的有效前景匹配。该方法基于跟踪模块提出的十字骨架模型,并在此基础上结合快速的图像分割算法实现了高效的目标前景区域恢复。然后,将该目标前景区域与传统的包含背景信息的目标矩形框区域相结合,实现了一种高效的目标概率化模板表示方法,并在此基础上实现了基于非刚性目标前景的概率模板匹配算法。本算法在通用公开的非刚性测试集上获得了非常好的实验效果,平均跟踪成功率为65%,相对传统TLD的平均跟踪成功率提升了36%,同时相比实验中其它经典的非刚性算法也获得了一定的效果提升。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-01）
刚性目标论文开题报告
（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：
"根据表达的中心,选择恰当的表达方式。合理安排内容的先后和详略,条理清楚地表达自己的意思,运用联想和想象,丰富表达的内容。""写记叙文做到内容具体;写简单的说明文,做到明白清楚;写简单的议论文,努力做到有理有据;根据生活需要,写日常应用文。"《义务教育语文课程标准》中像这样的写作目标显然是"刚"性的,它要求中学生能写出中心明确、详略得当、条理清楚、表达内容
（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。
刚性目标论文参考文献
[1].刘艳芳.打造世界饮料强国成为社会友好型行业[N].中国食品报.2018
[2].周国忠.作文教学应以“柔”性策略达到“刚”性目标[J].中华活页文选(教师版).2018
[3].刘洋.基于单目视频序列的非刚性动态目标叁维重建算法研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2018
[4].宋扬.空间刚性锥体目标进动特性分析[J].中国新通信.2016
[5].陈长胜.基于叁维点云的刚性形变目标识别方法研究[D].华中科技大学.2016
[6].萨仁图雅.落实“四个一”刚性目标打好意识形态工作主动仗[J].内蒙古宣传思想文化工作.2016
[7].韩立新,赵欣波.我市对农村饮水安全工作实行“一票否决”[N].潍坊日报.2015
[8].林煜东,和红杰,陈帆,尹忠科.基于轮廓几何稀疏表示的刚性目标模型及其分级检测算法[J].自动化学报.2015
[9].付秀明,严中红.非刚性运动目标识别跟踪研究现状[J].重庆理工大学学报(自然科学).2015
[10].李昊.非刚性目标的跟踪-学习-检测算法研究[D].电子科技大学.2015
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