使用深度学习和OpenCV 进行视频目标检测

使用深度学习和OpenCV 进行视频目标检测

使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。

本文分两个部分。在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。

深度学习目标检测教程：http://pyimagesearch/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-opencv/ VideoStream 类教程：http://pyimagesearch/2016/01/04/unifying-picamera-and-cv2-videocapture-into-a-single-class-w ith-opencv/

现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量 FPS 处理速度。使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测

为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。

首先，我们打开一个新文件，将其命名为 real_time_object_detection.py，随后加入以下代码：

我们从第 2-8 行开始导入封包。在此之前，你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上，你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可（同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令）。Note：请确保自己下载和安装的是 OpenCV 3.3（或更新版本）和 OpenCV-contrib 版本（适用于 OpenCV 3.3），以保证其中包含有深度神经网络模块。

下面，我们将解析这些命令行参数：

与此前的目标检测项目相比，我们不需要图像参数，因为在这里我们处理的是视频流和视频——除了以下参数保持不变：

顾客满意度的统计分析报告

顾客满意度的统计分析 一、目的 为把顾客满意度的监视与测量作为对质量管理体系的一种业绩测量，并为质量管理体系的持续改进提供信息和分析依据。 二、调查目标 调查的核心是确定产品和服务在多大程度上满足了顾客的欲望和需求。就其调研目标来说，应该达到以下四个目标： 1、确定导致顾客满意的关键绩效因素； 2、评估公司的满意度指标及主要竞争者的满意度指标； 3、判断轻重缓急，采取正确行动； 4、控制全过程。 三、容分类 就调查的容来说，又可分为顾客感受调查和市场地位调查两部分。顾客感受调查只针对公司自己的顾客，操作简便。主要测量顾客对产品或服务的满意程度，比较公司表现与顾客预期之间的差距，为基本措施的改善提供依据。市场地位调查涉及所有产品或服务的消费者，对公司形象的考察更有客观性。不仅问及顾客对公司的看法，还问及他们对同行业竞争对手的看法。比起顾客感受调查，市场地位调查不仅能确定整体经营状况的排名，还能考察顾客满意的每一个因素，确定公司和竞争对手间的优劣，以采取措施提高市场份额。在进行满意度指标确定和分析应用的过程中，始终应紧扣和体现满意度调查的目标和容要求。 四、调查的作用 1、能具体体现“以顾客为中心”这个理念 企业依存于其顾窖，因此应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客要求并争取超越顾客期望。现在国际上普遍实施的质量管理体系能够帮助企业增进顾客满意，如顾客要求产品具有满足其需求和期望的特性，在任何情况下，产品的可接受性由顾客最终确定。但是，顾客的需求和期望是随时不断变化的，顾客当时满意不等于以后都满意，如顾客提出要求才去满足，企业就已经处于被动了，且必然会有被忽略的方面。要获得主动，企业必须通过定期和不定期的顾客满意度调查来了解不断变化的顾客需求和期望，并持续不断地改进产品和提供产品的过程，真正做到以顾客为中心。

基于深度学习的目标检测技术

基于深度学习的目标检测技术 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 在过去的几年中，典型的PASCAL VOC数据集上测量的对象检测性能已经趋于平稳。最好的执行方法是复杂的集成系统，通常结合多个低级别的图像特征与高层次的背景。在本文中，我们提出了一个简单的和可扩展的检测算法，提高了平均准确率（MAP）超过30%，相对于先前的最佳结果VOC 2012实现53.3%的平均准确率。我们的方法结合了两个关键的见解：（1）可以将高容量卷积神经网络（CNNs）应用到自下而上的区域建议中，以便定位和分割对象；（2）当标记的训练数据很少时，监督辅助任务的预训练，然后进行特定领域的微调，可以显著提升性能。由于我们将区域建议与CNNs结合起来，我们称我们的方法为RNCN:具有卷积神经网络特征的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行比较，最近提出的滑动窗口检测器基于类似的卷积神经网络架构。我们发现R-CNN在200级ILSVRC2013检测数据集上大大优于OverFeat。 object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。 object detection技术的演进： RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务： 既要把图中的物体识别出来，又要用方框框出它的位置。

客户分析分析报告 ()

客户分析报告 (1)

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2

XX企业客户分析报告 姓名：周含璟 学号：1203021036 班级：营销一班

一、分析背景及数据来源 二、客户基本资料 （一）、基本信息分析 如上图所示，本公司此次的主要营销地点在云南省，打算开发广东省的市场，所以在广东省设置了一个销售网点作为试运行。 （二）、区域分析

从上图分析，昆明的客户对我公司商品需求最大其次是西双版纳地区和玉溪，昆明销售次数所占百分比为50.00%，销售额为48.84%，占了一半左右，说明公司可以加大昆明的进货量，并维持市场占有率。西双版纳地区的销售次数为16.67%，销售金额为28.63%，该地区的销售次数虽少，但是销售金额较大，说明该地区是值得公司加大力度开发该地区的市场，并且增加该地区的销售网点以扩大市场的占有率。宝山地区的 （三）、行业分析 （四）、趋势分析 （五）、贡献分析 （六）、机会分析 （七）、后期维护分析 （八）、项目分析 （九）、客户等级分析 …… 三、渠道分析

（二）、趋势分析 （三）、更近分析 …… 四、销售分析 （一）、销售明细分析 （二）、销售汇总 （三）、分类分析 （四）、趋势分析 （五）、销售排名 （六）、销售利润分析 1、客户销售利润分析 2、商品销售利润分析 3、按业务人员利润分析 4、按利润明细表分析 …… 五、商品与服务分析 （一）、明细分析 （二）、汇总分析 （三）、分类分析 …… 六、供应商分析

目标检测方法简要综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/203376825.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一

基于小波变换的图像边缘检测算法

基于小波变换的图像边缘检测算法仿真实 现 学生姓名：XX 指导教师：xxx 专业班级：电子信息 学号：00000000000 学院：计算机与信息工程学院 二〇一五年五月二十日

摘要 数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征一个重要方法。 目前在边缘检测领域已经提出许多算法，但是提出的相关理论和算法仍然存在很多不足之处，在某些情况下仍然无法很有效地检测出目标物的边缘。由于小波变换在时域和频域都具有很好的局部化特征，并且具有多尺度特征，因此，利用多尺度小波进行边缘检测既能得到良好的抑制噪声的能力，又能够保持边缘的完备。 本文就是利用此方法在MATLAB环境下来对数字图像进行边缘的检测。 关键词：小波变换；多尺度；边缘检测

Abstract The boundary detection of digital image is not only the important foundation in the field of image segmentation and target area identification and area shape extraction, but also an important method which extract image feature in image recognition. Right now, there are a lot of algorithms in the field of edge detection, but these algorithms also have a lot of shotucuts, sometimes, they are not very effective to check the boundary of the digital image. Wavelet transform has a good localization characteristic in the time domain and frequency domain and multi-scale features, So, the boundary detection of digital image by using multi-scale wavelet can not only get a good ability to suppress noise, but also to maintain the completeness of the edge. This article is to use this method in the environment of MATLAB to detect the boundary of the digital image. Keywords: wavelet transform; multi-scale; boundary detection.

回访客户分析报告

回访客户分析报告标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]

电话回访总结 为加强我公司与顾客之间的沟通，了解我们服务上的不足和缺陷，我们对停奶的用户进 行了电话回访，更好的了解我们公司整体存在的一些问题。 一调查总结 此次确定回访人数 653人其中回访人数515人无法回访人数138人回访率为78.86% 其中21.13%的人为电话关机停机未接等等！从通过电话回访的效果来看，缩短了我公司和顾客之间的距离，加强了我们与顾客之间的情感沟通。在回访中，受访顾客表示感到我公司对顾客的关心以及人性化管理模式，表示很赞同以及以后有需要优先选择我公司的意向！ 二情况分析 1. 在此次回访中，重新开始喝奶的为16户（其中3户为以前的顾客，业务出去开户重新填写了资料）占据回访到的顾客比例是3.10% 这一部分顾客表示对公司还是很认可的，其中出现了一些误会，通过解释沟通表示可以理解！ 2. 在此次回访中，感觉咱们公司配送服务这一块服务不到位的有10户占据回访到顾客比例是1.94% 这一部分顾客敢于实话实说强烈的表达了对公司服务人员的不满（奶按时送不到，说话不礼貌，乱记账等等...）虽已解释道歉但以后会订购的机会微乎其微！ 3.在此次回访中，对奶的口感不太满意的人有24人占据回访顾客比例是 4.66% 这一部分顾客表示对奶的口感很不习惯，对咱们这个奶的日期觉得不新鲜！虽已解释，但是以后会订购的机会微乎其微！ 4. 在此次回访中，不在榆次的和搬家了的有73人占据回访到顾客的比例是14.17% 这部分顾客对产品和服务没有什么意见，觉得都挺好的，等回来榆次会继续订购的概率还是相对来说有百分之三十到五十的几率！ 5. 在此次回访中，觉得咱们奶的价格比较贵的有20人占据顾客比例是 3.88% 这部分顾客基本已订购古城或者榆次本地的散户奶，再次订购我们的奶的机会很低！ 6. 在此次回访中，天气冷了.孩子不想喝的人有161人占据顾客比例的31.26% 这部分顾客大多数是应为天凉了酸奶不愿意喝，鲜奶又不爱喝！还有部分是孩子喝的时间长了，有点腻了，孩子去外地上学了等...这一部分人来年开春了订购的机率在百分之五十及其以上! 7. 在此次回访中，应为个人原因喝不惯或者以后都不需要的以及从来没有订购过！这样的顾客有210 占据顾客比例占据 40.77% 这部分顾客很明确的已表态不需要了，再次订购也不是没有可能，但是目前是不需要了！ 三改进措施 通过此次电话回访的情况分析，提出如下建议： 1. 员工上岗要统一培训，多进行沟通，使他们思想稳定，加强对我公司的认同感，避免人员流失造成的损失！

使用深度学习和OpenCV 进行视频目标检测

使用深度学习和OpenCV 进行视频目标检测 使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://pyimagesearch/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-opencv/ VideoStream 类教程：http://pyimagesearch/2016/01/04/unifying-picamera-and-cv2-videocapture-into-a-single-class-w ith-opencv/ 现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量 FPS 处理速度。使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。 首先，我们打开一个新文件，将其命名为 real_time_object_detection.py，随后加入以下代码： 我们从第 2-8 行开始导入封包。在此之前，你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上，你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可（同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令）。Note：请确保自己下载和安装的是 OpenCV 3.3（或更新版本）和 OpenCV-contrib 版本（适用于 OpenCV 3.3），以保证其中包含有深度神经网络模块。 下面，我们将解析这些命令行参数： 与此前的目标检测项目相比，我们不需要图像参数，因为在这里我们处理的是视频流和视频——除了以下参数保持不变：

数字图像处理和边缘检测

中文译文 数字图像处理和边缘检测 1.数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：为便于人们分析而对图像信息进行改进；为使机 器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 一幅图像可定义为一个二维函数(,)f x y ，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(,)x y 上 的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当,x y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，则图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。 视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人 类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。 图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有 一致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。我们认为这一定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另一方面，有些领域（如计算机视觉）研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析（也称为图像理解）领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统一体中可 以考虑三种典型的计算处理（即低级、中级和高级处理）来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割（把图像分为不同区域或目标物）以及缩减对目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类（识别）。中级图像处理是以输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征（如边缘、轮廓及不同物体的标识等）为特点的。最后，高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数（处在连续统一体边缘）等。 根据上述讨论，我们看到，图像处理和图像分析两个领域合乎逻辑的重叠区域是图像中特定区域或 物体的识别这一领域。这样，在研究中，我们界定数字图像处理包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理。举一个简单的文本自动分析方面的例子来具体说明这一概念。在自动分析文本时首先获取一幅包含文本的图像，对该图像进行预处理，提取（分割）字符，然后以适合计算机处理的形式描述这些字符，最后识别这些字符，而所有这些操作都在本文界定的数字图像处理的范围内。理解一页的内容可能要根据理解的复杂度从图像分析或计算机视觉领域考虑问题。

客户分析报告-模板

客户分析报告模板 客户分析的目的： - 与客户产生共鸣，让我们从他们的视角看问题，也就是说，当我们更充分地理解他们的需求并知道如何帮助他们时，我们就可以更好地为他们服务 - 判断该客户对我们的有多大的吸引力，也就是说，我们是否值得花费更多的时间和资金赢得和推动与该客户的业务发展呢 - 判断我们有多大的可能性赢得和推动与他们的业务发展，也就是说，我们的资源和能力是否充分；我们自身的成长情况，是否足以持续地向提供客户需要的产品、服务和满足其他方面的要求。 - 使我们掌握了解和分析客户情况的方法,获得查询信息的广泛渠道。 客户基本信息： - 公司名称： - 国家： - 业务类型： - 员工数 - 营业额： - 增长率：（过去5年的每年度营业额） - 经营场地和资产情况： - 股本结构和主要股东及其背景资料： - 客户的企业组织结构： - 与我司联系人：（姓名、年龄、性别、个性、爱好等） - 采购决策流程及相关人员： - 分支机构： - 其他方面： 客户关系： - 与我司联络起始时间： - 与我司首份合约起始时间： - 历年来按月的出货统计： - 上年度和本年度客户来访中国的人员和时间： - 历年来客户重大投诉和索赔情况： - 其他方面： 业务信息： - 产品线及产品组合情况： - 向我司采购产品情况： - 对产品的特殊要求、设计和品质标准等： - 交货时间： - 支付条件： - 定价情况：

- 物流情况： - 历年来每年的平均每个订单的金额: - 客户对其供应商的要求： - 竞争对手情况及其在客户方的地位： - 其他方面： 促销和采购节奏： 我方满足客户需求的能力： - 数量： - 交货时间： - 定价： - 质量： - 设计/特殊要求： - 符合其它要求： - 有助于客户的业务发展： - 相对与客户的要求，我方供应厂商所必须具备的能力： - 与竞争对手相比的优势和不足： - 其他方面： 深入剖析： - 客户的客户（如零售商-细分市场及其定位）： - 客户的价值主张： - 客户的主要竞争对手： - 客户目前的业绩： - 客户的市场地位和份额：（包括其整体产品和服务的情况，我司相关产品的情况）- 客户的关键成功因素： - 客户对供应商要求和期望： - 近期财务年报： - 近期媒体报道： - 其他方面： 客户评估： - 对我们公司的吸引力： - 如何巩固和增进客户关系： - 赢利成长性： - 保持长期业务来往的可能性： - 我方资源和能力的适应性、改进和提高要求： - 其他方面： 本分析报告的修订计划： -

基于深度学习的目标检测研究进展

基于深度学习的目标检测研究进展 原创2016-05-30深度学习大讲堂深度学习大讲堂 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别”。 目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。 得益于深度学习——主要是卷积神经网络(convolution neural network: CNN)和候选区域(region proposal)算法，从2014年开始，目标检测取得了巨大的突破。本文主要对基于深度学习的目标检测算法进行剖析和总结，文章分为四个部分：第一部分大体介绍下传统目标检测的流程，第二部分介绍以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN); 第三部分介绍以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO, SSD); 第四部分介绍一些可以提高目标检测性能的技巧和方法。 一. 传统目标检测方法

如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择 这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取 由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器 主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一个是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二. 基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分

基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真设计

基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真 目录 第1章绪论 1 1.1 序言 1 1.2 数字图像边缘检测算法的意义 1 第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 2 2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 3 2.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 4 2.4 基于一阶微分的边缘检测算子 4 2.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7 第3章编程和调试 10 3.1 edge函数 10 3.2 边缘检测的编程实现 11 第4章总结 13 第5章图像边缘检测应用领域 13 附录参考文献 15

第1章绪论 §1.1 序言 理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。 图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。 Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。 §1.2 数字图像边缘检测算法的意义 数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析，并且通过边缘检测可以极降低后续图像分析和处理的数据量。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。 图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究容，是物体识别的重要基础。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适

道路检测试验指导书及报告

实验一、路基路面弯沉值测试方法 1．实验目的及意义： （1）本方法适用于测定各类路基、路面的回弹弯沉，用以评定其整体承载能力，可供路面结构设计使用。 （2）本方法测定的路基、柔性路面的回弹弯沉值可供交工和竣工验收使用；（3）本方法测定路面回弹弯沉可为公路养护管理部门制定养路修路计划提供依据。 （4）回弹弯沉值在我国已广泛使用且有很多的经验及研究成果，它不仅用于路面结构的设计中(设计回弹弯沉)，用于施工控制及施工验收中(竣工验收弯沉值)，同时还用在旧路补强设计中，是公路工程的一个基本参数，所以正确的测试具有重要的意义。 2．试验方法： 贝克曼梁法 3．仪器设备： （1）测试车：采用标准车BZZ-100，双轴、后轴标准轴荷载100KN；每侧双轮荷载50KN；轮胎充气压力0.70MPa；单轮传压面当量圆直径21.30cm； 且轮隙宽度应满足能自由插入弯沉仪测头的的载重车。 （2）路面弯沉仪：由贝克曼梁、百分表及表架组成。 （3）接触式路面温度计：端部为平头，分度不大于1℃。 （4）其他：皮尺、口哨、白油漆或粉笔、指挥旗等。 4．实验步骤： （1）试验前准备工作； （2）在测试路段布置测点，其距离随测试需要而定。测点应在路面行车车道的轨迹带上，并用白油漆或粉笔画上标记。 （3）将试验车后轮轮隙对准测点后约3～5cm处的位置上。 （4）将弯沉仪插入汽车后轮之间的缝隙处，与汽车方向一致，梁臂不得碰到轮胎，弯沉仪于测点上(轮隙中心前方3～5cm处)，并安装百分表于弯沉仪的测定杆上，百分表调零，轻轻叩打弯沉仪，检查百分表是否稳定回零。弯沉仪可以单侧测定，也可以双侧同时测定。 （5）测定者吹哨发令指挥汽车缓缓前进，百分表随路面变形的增加而持续向前转动，当表针转动到最大数值时，迅速读取初读数dl，待汽车驶出弯沉影响半径3m以上后停车，读取终读数d2。 （6）整理读测数据，每一个测点的回弹弯沉值按照下式计算：Li=（dl-d2）×2 ； （7）完成实验报告。

目标检测综述

一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region

proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。 1. R-CNN (CVPR2014, TPAMI2015) (Region-based Convolution Networks for Accurate Object d etection and Segmentation)

VC图像边缘检测算法研究报告与比较

目录

基于VC的图像边缘检测算法的研究与比较 摘要 图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。图像分析和理解的第一步是边缘检测，因此边缘检测在图像处理中有着重要的作用。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。 本文介绍了三种经典的图像边缘检测算子,并且运用强大的VC软件通过一个图像边缘检测的例子比较了它们的检测效果,分析了它们各自的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。 关键词: 图像处理,边缘检测, 算子,比较研究,VC

Comparison AndAnalysis ForImageEdgeDetection Algorithms Based On VC Abstract Edge is the most basic feature of the image, it is the result of discontinuous gray. The first step in image analysis and understanding is edge detection, so edge detection plays an important role in image processing.Image edge detection significantly reduces the amount of data and removes irrelevant information,retains the important structural properties of images. This article describes three types of classical edge detection operators, and the use the powerful software called VC to do the edge detection through a comparison of examples of the effect of their detection, analysis the characteristics,this is good reference value for their learning edge detection and application of specific projects. Key Words:Image processing ,Edge detection ,Operator ,Comparative Study ,VC

意向客户分析报告

蓝湾印象成交客户分析报告 一、销售情况 各占比例： 通过置业顾问的一线销售情况反馈再结合上述表格，可看出，我们开盘前两天的实际成交量为32套房源，其中住宅30套，店铺1间。交成交总金额18430786。具体分析如下： ★通过开盘全方位的项目宣传和推广，合理的制定价格策略，以及置业顾问的不断的客户跟踪，在政策紧缩的情况下使开盘销 售超过了预期的效果。 ★本项目B栋两房的成交量远远大于其他几栋，可以看出成交客户更看重两房。从所占比例为72%不难看出这点。客户选择的 两房的面积区间为80-100㎡，其中面积在92㎡的户型居多。 分析其原因有三点：一是B栋的建筑面积小，总价低。二是成

交客户刚性需求的客户居多。三是开盘时的价格策略吸引了购房者的目光。 ★C、D、E栋都是三房，面积区间在11-134㎡，共销售7套，E 栋还没售出。销售比例占到总销售数量的21%。 ★结合以上分析得出结论：本项目在现阶段所推房源中面积小的两房户型比面积较大的三房户型更加受到客户的青睐。在二期的价格调整中可以把这一点重视起来。 ★结合本项目推出房源的比例来看。两房的户型占32%，三房的户型占67%，两房小面积户型的销售比例却远远大于三房，故现阶段应调整策略，主要针对三房进行销售。 二、成交客户分析 （一）年龄段分析 注：3批是单位名义购房。 各年龄段所购户型： 1、19-30岁全部是成交B栋92㎡的两房。

2、31-40岁成交B栋小户型6批，成交C栋三房2批。 3、41-50岁成交B栋小户型5批，D栋三房1批 4、50岁以上成交D栋三房1批。 结合表格和数字分析如下： ★开盘两天中主力客户集中在19-30岁和31-40岁这两个年龄段。明确这一点我们下阶段可针对性的进行推广和宣传。 ★19-30岁这个年龄段多半为购置婚房或者家庭结构发生变化，全部选择小户型，面积小，总价低。 ★31-40岁这个年龄段占相当一部分比重，这部分客户也偏向选择小户型，分析原因是这部分客户大多是刚性需求客户和改善性需求客户，经济能力一般，消费水平不高，故选择经济实用的小户型。这个年龄段存在原居地在县城，却在赣州市区做生意却无住房，又有一定的经济能力的客户。所以这个年龄阶段的客户是我们需要大力气挖掘的客户。 ★40-50岁这个年龄阶段的客户相对有一定的经济基础，所以在满足自身需求的同时比较偏重于面积较大的户型。 ★50岁以上的客户只成交了一套，为C栋的三房户型。多为改善型客户。从数量上来说此类客户也有待挖掘。 综上所述： 1、19-30岁和31-40岁这两个年龄段为本案的主力客户，41-50岁也占一定的比例，50岁为少数。为此，我可以把19-30岁和41岁至50岁的客户结合起来，因为19-30岁这个年龄段的

超高清视频产业深度报告

超高清视频产业深度报告

目录 1、超高清视频冲破传统收视体验，引领未来高质量生活 (3) 1.1 电视----画面载体的演变历程 (3) 1.2 超高清视频----追求极致画质的体现 (5) 1.3 超高清视频跨时代的技术体系 (6) 2、先进国家具先行优势，国内向技术高点发力冲刺 (8) 2.1 国外先进技术引领行业标杆 (8) 2.2 国内技术加速突破，多方位驱动产业链发展 (10) 2.3 国家政策频出势头强劲，打造超高清视频产业璀璨之星 (17) 2.4 地方政策加速跟进，地方特色各有千秋 (19) 3、超高清产业链增速加快，2022 年规模或超3 万亿 (20) 3.1 超高清视频市场空间巨大，产业链完整细致 (20) 3.2 视频编解码设备向高端领域进阶 (24) 3.3 超高清视频网络传输快步迈向高速化 (26) 3.4 超高清视频终端呈现设备多元化扩张 (27)

4 视频编转码技术是超高清视频的核心发动机 (29) 4.1 视频压缩即萃取精华过程 (29) 4.2 编转码技术是超高清视频产业运转之关键 (30) 4.3 视频编转码各流程相辅相成 (31) 4.4 编码标准是实现超高清视频的重要条件 (32) 4.5 AVS 标准的国产替代将促进普及应用 (35) 4.6 视频编转码硬件加速国产替代，技术路线趋向混合算力 (36) 5、投资策略 (39) 6、风险提示 (41)

1、超高清视频冲破传统收视体验，引领未来高质量生活 1.1 电视----画面载体的演变历程 世界上第一台电视出自英国的约翰·洛奇·贝尔德之手，这台电视是机械扫描式电视摄像机和接收机。1939 年，在美国发布了第一台黑白电视机，1954 年诞生了首台彩色电视机。1958 年，中国试制成功第一台黑白电视机——北京牌820 型35CM 电子管黑白电视机，称作“华夏第一屏”。1970年，在天津诞生了中国的第一台彩色电视机，中国从此开启国产彩电生产之路。1987 年，中国的电视机产量达到1934 万台，产量超过日本。中国成为当时电视机产量最高的国家。虽然在电视实现量产后，电视可以逐渐普及到千家万户。但是消费者对于产品的追求是不会停止的。当一种产品实现量的满足后，消费者就会开始对质产生追求，即从量变转移为质变。对于电视而言，消费者最为直观的消费体验即视觉体验。视觉体验最基本的特征是画面清晰度。最开始的电视采用模拟信号处理，且只能显示黑白两色，色彩单调、画面不清晰，视觉体验效果较差。为了提高画面颜色丰富度和清晰度，实现更好的视觉体验，电视产业开启了发展与变革。画质的提升主要体现在两大方面，信号传输处理方式与包括清晰度、色域、色深等画质技术指标。为提升消费者使用体验，电视产业在过去出现过两次产业技术变革。第一次技术变革是从模拟电视到数字电视的转变。模拟电视采用模拟信号，即连续波形信号来传输电视信号。数字电视则采用经过量化、编码、压缩后以0和1表示的数字信号来传输数据。模拟信号传输中，需要在信号传输过程中

图像分割和图像边缘检测

图像分割和图像边缘检测 边缘检测和图像分割的联系：边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。图像分割是将目标分割出来，针对的是目标对象，边缘检测是空间域图像分割的一种方法，属于包含关系 边缘检测后的图像是二值图像，对二值图像可以运用形态学操作来分割目标，所以边缘检测是图像分割的一个前提。但分割不一定非要用边缘检测。 图像分割：概念： 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，，RN： 目的： 无论是图像处理、分析、理解与识别，其基础工作一般都建立在图像分割的基础上； 将图像中有意义的特征或者应用所需要的特征信息提取出来； 图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元，称为图像的基元； 相对于整幅图像来说，这种图像基元更容易被快速处理。 图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。 图像分割的特征：分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的的且没有过多小孔。 区域边界是明确的