简介：对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法（RPCA）、贝叶斯鲁棒主成分分析法（BayesianRPCA）和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法（MoG-RPCA）,3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.

简介：综述国内外塑化剂迁移量测定和迁移模型研究进展,从创新实验测定方法和实验误差分析的角度简要评述了迁移量测定的研究成果;从数学模型的角度对微分方程模型、统计模型和计算机模拟3类重要迁移模型进行评述。最后指出,测定实验和迁移模型相结合来研究塑化剂迁移问题是未来一个值得重视的方法。

简介：主要分析垃圾焚烧厂污染物的排放问题,针对排放的气体污染物,建立污染物传播的对流扩散模型,考虑到风向、风速、降雨、混合层等多方面因素,对模型加以修正,利用迎风格式的有限元素法进行数值模拟;以深圳市某垃圾焚烧厂为例,模拟得到厂区周围方圆5km区域内污染物浓度的分布情况,并对模拟数据进行聚类分析,根据季节性特征将监测点进行归并,得到全年的动态监测方案。

简介：一、案例背景资料在房地产企业土地增值税清算过程中，遇到一个问题：对于纳入规划设计、不独立销售的车库、储藏室等附属物，如何归类更恰当。