俞克强
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 供职机构：南京工业大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于人工神经网络的智能视频监控系统的研究与应用
- 智能视频监控技术是计算机视觉研究领域中的热点问题。通过在传统的视频监控中加入智能处理模块，融合计算机视觉、图像处理、人工智能、模式识别等多个领域的技术对采集到的视频图像序列进行描述、理解和分析，并对这一系列操作得到的结果...
- 俞克强
- 关键词：智能视频监控BP神经网络运动目标检测
- 一种神经网络控制模型的研究与应用被引量：3
- 2013年
- 为了有效利用样本的先验知识,探讨一种神经网络控制模型—AB网络模型。该模型在学习过程中不仅提高了收敛速度,也有效地避免了传统BP网络模型易陷入局部极小值的缺点。最后通过仿真测试,表明该模型具有更好的收敛性和稳定性,在实际系统中的应用也是可行的。
- 俞克强宫宁生丁磊
- 关键词：BP网络收敛性稳定性
- 商场客流量中改进BP神经网络的应用被引量：1
- 2013年
- 通过对商场客流量中行人的相关特征进行提取以及对获得的相应数据样本进行处理,利用改进的BP神经网络算法,建立了相应的BP网络模型,对客流量中行人出入商场的一些模式进行自动识别,并分析了隐含层神经元个数、学习速率等因素对网络训练的影响.实验表明该模型在实际项目中的应用是可行的.
- 俞克强宫宁生徐昊骞
- 改进的Mean Shift跟踪算法在车辆跟踪上的应用被引量：2
- 2013年
- 使用传统Mean Shift目标跟踪算法实现运动目标跟踪时,跟踪框大小不变,可能会导致跟踪过程中运动目标跟丢的情况发生。因此,提出了一种结合背景差分法的Mean Shift跟踪算法,从而实时地提取出大小合适的运动目标跟踪框。实际应用中,通过DM642数字信号处理器采集D1格式的视频,然后对视频帧图像进行改进的Mean Shift跟踪算法实现后可以发现,改进的Mean Shift跟踪算法可以实时地实现目标跟踪框大小的变化。在跟踪效果上,改进的跟踪算法具有较好的效果。
- 丁磊宫宁生俞克强
- 关键词：智能交通背景差DM642
