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红外视频监控中的人体目标检测
针对各种不同的红外监控视频图像中人体检测问题,提出一种背景减除和数学形态学相结合的检测算法.利用背景减除来得到感兴趣局部区域,经过形态学进一步去除噪声干扰,通过特征分析消除虚假目标,提取人体完整的轮廓,得到人体目标信息,利用自适应背景估计模型对背景进行更新.实验结果表明,该算法能够很好地实现红外监控中的人体目标检测,具有很强的实用性.汪金礼,王皓,袁宝红,刘鸿涛,苏亚辉,尹涛 - 测试技术学报文章来源： 万方数据 -
基于空频域联合阈值分割的轮廓检测方法
传统的边缘检测算子仅在空域上对梯度图像进行阈值分割来计算二值边缘图像,当应用在自然场景图像中时,检测结果中往往含有大量的干扰边缘.为了消除干扰边缘,提高传统边缘算子的轮廓检测性能,提出了基于空频域联合阈值分割的轮廓检测方法:首先对梯度图像进行频域阈值分割消除干扰边缘,然后进行空域阈值分割得到最终的二值边缘图.结合Canny算子,利用自然场景图像对该方法进行了性能评估,结果表明,该方法大大减少了干扰边缘,有效提高了Canny算子在复杂自然场景图像中的轮廓检测性能.曲智国,高颖慧,王平,王鹏,沈振康 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
定标间隔时间对感染性休克患者脉搏轮廓分析法持续心排血量监测的影响
目的 探讨感染性休克患者采用不同定标间隔时间对脉搏轮廓分析法持续心排血量(PCCO)监测准确性的影响.方法 回顾性分析2011年2月至2013年2月广州医科大学附属第一医院重症医学科接受脉搏指示连续心排血量(PiCCO)监测的25例感染性休克患者的临床资料.记录每次经肺热稀释测量定标前1 min的PCCO值和该次经肺热稀释测量的心排血量(COTPTD),并除以理想体表面积,计算心排血量指数(CI),组成配对数据PCCI和CITPTD.按照定标间隔时间分为0~1h(含1h)、1~8h(含8h)、8~ 16h(含16h)、>16h组.使用线性同归、相关一致性的界限值(以bias±2SD表示)及百分误差值(2SD/CITPTD均值)对PCCI和CITPTD进行一致性分析.结果 25例感染性休克患者共采集162组配对数据.相关分析显示,PCCI与CITPTD显著相关(r2=0.494,P<0.001),bias±2SD为-(0.06±1.41) L·min-1·m-2,百分误差值为37%;除1~8h组的百分误差值小于30%外,其余各组的百分误差值均大于30%.对162组配对数据PCCI和CITPTD的变化量(ΔPCCI和ΔCITTPTD)进行线性回归分析显示,两者显著相关(r2=0.217,P<0.001);定标间隔时间1~8h组和8~16h组ΔPCCI与ACITPTD均显著相关(r2=0.327、P< 0.001,r2=0.303、P<0.001).结论 在感染性休克患者中,随着定标间隔时间的延长,PCCO的可信度会下降,应在循环有变化或与临床表现不符时重新定标;建议经肺热稀释法的定标间隔时间不要超过8h.徐永昊,刘晓青,何为群,徐远达,陈思蓓,桑岭,肖焕舜,麦岚 - 中华危重病急救医学文章来源： 万方数据 -
椭圆曲线上的二元门限序列的构造
鉴于椭圆曲线密码的高度安全性,利用椭圆曲线生成伪随机序列得到了高度的重视,但目前的研究主要集中在素域上的椭圆曲线.该文在定义于扩张域上的椭圆曲线上,定义取值在[0,1)区间上的伪随机数,并利用这类伪随机数给出了一类二元门限序列的构造.通过分析伪随机数的偏差,得到了二元门限序列的一致分布测度与l阶相关测度的上界,证明中应用了指数和以及偏差与上述两种测度的联系.此外,应用l阶相关测度,给出了二元门限序列的线性复杂度轮廓的下界.李胜强,陈智雄,周亮 - 电子科技大学学报文章来源： 万方数据 -
Self-calibration and Compensation of Setting Errors for Surface Profile Measurement of a Microstructured ~o!1 Workpiece
GAO Wei,XU Bin,TAKEISHI Toshiki,SHIMIZU Yuki,ITO So - 中国机械工程学报:英文版文章来源： 万方数据 -
结构现象学-柯力博物馆营记
请允许我造个词:结构现象学,因为我认为这个词最能恰如其分地描述这座佚人营造为之奋斗了4年的大房子.结构+现象学,既是我对传统民居遗产的个人总结,也是我们一直以来执着的建筑品质,在之前曾用过"自由结构""白描建筑"这样的词语,但我觉得"结王灏 - 建筑学报文章来源： 万方数据
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