Dept of Information and Telecommunications Engineering, University of Suwon Wau-ri, Bongdam-eup, Hwaseong-si, Gyeonggi-do, 445-743, Korea;
Dept of Information and Telecommunications Engineering, University of Suwon Wau-ri, Bongdam-eup, Hwaseong-si, Gyeonggi-do, 445-743, Korea;
situation awareness system; region of interest; Raspberry Pi 2; Kalman filter and Camshift;
机译:通过使用非线性SVM分类器(基于面向直方图的梯度和Kalman滤波方法)来检测,跟踪和识别交通标志中的感兴趣区域,从而提供一种高效的智能交通系统
机译:通过使用非线性SVM分类器(基于面向直方图的梯度和Kalman滤波方法)来检测,跟踪和识别交通标志中的感兴趣区域,从而提供高效的智能交通系统
机译:通过卡尔曼滤波的多通道广域监视系统杂波抑制
机译:利用Kalman滤波器和覆盆子PI 2的智能监测系统(ROI)中智能监测系统(ISS)的开发
机译:感兴趣区域(ROI)滤镜对图像对比度和相对检测信号的影响。
机译:基于卡尔曼滤波的极地地区船舶减震捷联惯导系统
机译:Saffire:自主特征过滤系统和智能投资回报率估算