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张松

作品数：3 被引量：9H指数：2
供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇多特征融合
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇运动目标检测...
  • 1篇智能手机
  • 1篇实时监测
  • 1篇手机
  • 1篇目标跟踪
  • 1篇目标检测
  • 1篇目标检测算法
  • 1篇局部二值模式
  • 1篇混合高斯
  • 1篇混合高斯模型
  • 1篇家庭
  • 1篇健康
  • 1篇角点
  • 1篇角点检测
  • 1篇二值模式
  • 1篇高斯

机构

  • 3篇扬州大学
  • 1篇南京师范大学

作者

  • 3篇杜宇人
  • 3篇张松
  • 1篇周爱军

传媒

  • 1篇实验室研究与...
  • 1篇扬州大学学报...
  • 1篇电子科学技术

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2018
  • 1篇2017
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于MeanShift的跟踪学习检测目标跟踪改进算法被引量：6
2020年
研究了一种将MeanShift和TLD结合的目标跟踪改进算法。当TLD跟踪框有较高的可信度时,以TLD输出的目标中心位置作为MeanShift跟踪算法的迭代起点;当置信度低时,将前1帧中目标跟踪框的中心位置作为跟踪的迭代开始点。比较表明,当目标被遮挡和抖动时,改进算法能实现稳定跟踪,实现了跟踪的鲁棒性。针对TLD算法通过均匀采样获得的特征点中存在较多的无用点,在TLD跟踪模块引入了更具鲁棒性的Susan角点作为目标的特征点。选择角点后采用金字塔LK光流法跟踪,跟踪过程中保留信息丰富的特征点,抑制了目标关键信息点集较少导致的跟踪漂移。实验表明,本文算法具备比较高的鲁棒性和实时性。
周爱军张松杜宇人
关键词：角点检测目标跟踪
一种多特征融合的运动目标检测算法
2018年
针对传统的混合高斯背景模型目标检测算法在复杂背景干扰和阴影条件下无法准确检测出目标的问题,提出一种多特征融合的运动目标检测算法.将包含上下文信息的局部二值模式(context local binary patterns,CLBP)纹理特征和HSV颜色特征的色调信息相结合,利用CLBP直方图向量和局部色度向量与高斯背景模型进行匹配实现运动目标检测.结果表明,该算法在满足实时性的前提下,对受阴影、目标遮挡和图像抖动等干扰时的目标检测准确性较高.
张松杜宇人
关键词：运动目标检测混合高斯模型多特征融合局部二值模式
ZigBee组网的家庭远程监护系统被引量：3
2017年
随着社会的不断进步,工作压力的增加和老龄化问题使得健康成为人们日益关心的问题。以往的人体健康监测系统不利于用户随时了解自己的健康数据以及身体可能存在的问题。而本文设计的基于Zig Bee和智能手机的家庭远程实时监护系统主要由采集数据和分析数据两部分组成,通过Zig Bee无线传感网络完成对人的血压、脉搏以及体温等数据的采集,然后将数据发送到微处理器。控制终端将采集到的数据进行处理分析,在手机端进行实时显示,然后用户可以根据自己的实际情况输入其他一些病征,从而分析用户的潜在疾病。该系统有利于分析和改善人体健康状况,并且实时监测是否存在异常。
许姜涤宇张松杜宇人
关键词：健康ZIGBEE智能手机实时监测
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