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基于隐马尔可夫Particle Filter实现突变运动智能监控研究
目前智能监控系统较为常用的是粒子滤波(particle filter)算法,粒子滤波算法在非线性、非高斯滤波问题上有着独特的优势,然而,随着监控系统对目标追踪效果的要求不断提高,算法不断进行更新,普通的粒子滤波算法已经不能够满足监控系统日益增长的需求。对于较复杂的场景,如面积背景突变运动已经不能够很好地进行追踪监控。本文针对这个问题,利用隐马尔可夫模型(HMM)对粒子跟踪算法进行了多方面的优化,实现了对目标的智能监控。
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Graphene metalens for particle nanotracking
Particle nanotracking (PNT) is highly desirable in lab-on-a-chip systems for flexible and convenient multiparameter measurement. An ultrathin flat lens is the preferred imaging device in such a system, with the advantage of high focusing performance and ...
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particle-cli:用于粒子云和设备的命令行界面
Particle的全栈式物联网(IoT)设备平台为您提供了将IoT设备安全可靠地连接到 ... 需要的。
粒子设置
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粒子帮助
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$ particle help
$ particle help keys
更新固件
光子/ P1 /电子
粒子更新
如果您希望 ... 上运行的系统固件更新为更高版本,则可以使用particle update命令。 要获取将要更新的确切版本,请检查文件的 ...
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