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智能跟踪实例

该系统利用颜色信息、形状信息等来识别环境目标,难点在于物体识别算法和物体跟踪算法系统的保证。 采用TI的达芬奇系列DM6437为平台,提出了一种硬件成本低廉的、基于颜色信息的实时目标视觉跟踪系统。通过该系统可以学习均值漂移和卡尔曼滤波器等相应的算法,结合实物可以验证系统的实时效果。
2011-11-18 上传大小:6.7MB
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智能优化算法及其MATLAB实例-(第2版)》源码

目 录 章 概述1   1.1 进化类算法2   1.2 群智能算法3   1.3 模拟退火算法5   1.4 禁忌搜索算法5   1.5 神经网络算法6   参考文献6 第2章 遗传算法9   2.1 引言9   2.2 遗传算法理论10   2.2.1 遗传算法的生物学基础10   2.2.2 遗传算法理论基础11   2.2.3 遗传算法的基本概念13   2.2.4 标准遗传算法16   2.2.5 遗传算法的特点16   2.2.6 遗传算法的改进方向17   2.3 遗传算法流程17   2.4 关键参数说明19   2.5 MATLAB仿真实例20   参考文献35 第3章 差分进化算法37   3.1 引言37   3.2 差分进化算法理论38   3.2.1 差分进化算法原理38   3.2.2 差分进化算法的特点38   3.3 差分进化算法种类39   3.3.1 基本差分进化算法39      3.3.2 差分进化算法的其他形式41   3.3.3 改进的差分进化算法42   3.4 差分进化算法流程43   3.5 关键参数的说明44   3.6 MATLAB仿真实例45   参考文献57 第4章 免疫算法59   4.1 引言59   4.2 免疫算法理论60   4.2.1 生物免疫系统60   4.2.2 免疫算法概念62   4.2.3 免疫算法的特点63   4.2.4 免疫算法算子63   4.3 免疫算法种类67   4.3.1 克隆选择算法67   4.3.2 免疫遗传算法67   4.3.3 反向选择算法67   4.3.4 疫苗免疫算法68   4.4 免疫算法流程68   4.5 关键参数说明70   4.6 MATLAB仿真实例71   参考文献84 第5章 蚁群算法87   5.1 引言87   5.2 蚁群算法理论88   5.2.1 真实蚁群的觅食过程88   5.2.2 人工蚁群的优化过程90   5.2.3 真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同90   5.2.4 蚁群算法的特点91   5.3 基本蚁群算法及其流程92   5.4 改进的蚁群算法95   5.4.1 精英蚂蚁系统95   5.4.2 大小蚂蚁系统95   5.4.3 基于排序的蚁群算法96   5.4.4 自适应蚁群算法96   5.5 关键参数说明97   5.6 MATLAB仿真实例99   参考文献108 第6章 粒子群算法111   6.1 引言111   6.2 粒子群算法理论112   6.2.1 粒子群算法描述112   6.2.2 粒子群算法建模113   6.2.3 粒子群算法的特点113   6.3 粒子群算法种类114   6.3.1 基本粒子群算法114   6.3.2 标准粒子群算法114   6.3.3 压缩因子粒子群算法115   6.3.4 离散粒子群算法116   6.4 粒子群算法流程116   6.5 关键参数说明117   6.6 MATLAB仿真实例120   参考文献135 第7章 模拟退火算法137   7.1 引言137   7.2 模拟退火算法理论138   7.2.1 物理退火过程138   7.2.2 模拟退火原理139   7.2.3 模拟退火算法思想140   7.2.4 模拟退火算法的特点141   7.2.5 模拟退火算法的改进方向141   7.3 模拟退火算法流程142   7.4 关键参数说明143   7.5 MATLAB仿真实例145   参考文献156 第8章 禁忌搜索算法157   8.1 引言157   8.2 禁忌搜索算法理论158   8.2.1 局部邻域搜索158   8.2.2 禁忌搜索159   8.2.3 禁忌搜索算法的特点159   8.2.4 禁忌搜索算法的改进方向160   8.3 禁忌搜索算法流程160   8.4 关键参数说明162   8.5 MATLAB仿真实例165   参考文献176 第9章 神经网络算法179   9.1 引言179   9.2 神经网络算法理论180   9.2.1 人工神经元模型180   9.2.2 常用激活函数181   9.2.3 神经网络模型182   9.2.4 神经网络工作方式182   9.2.5 神经网络算法的特点183   9.3 BP神经网络算法184   9.4 神经网络算法的实现187   9.4.1 数据预处理187   9.4.2 神经网络实现函数188   9.5 MATLAB仿真实例191   参考文献199 附录A MATLAB常用命令和函数201

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智能优化算法MATLAB算例

智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法,又称为现代启发式算法,是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般局域严密的理论依据,而不是单纯凭借专家经验,理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 下面我将以背包问题,车间调度问题,三维路径规划问题为例分别对基于粒子群算法的多目标搜索算法,基于多层编码遗传算法以及基于蚁群算法的三维路径规划算法做简单分析说明智能优化算法在实际生活中的应用重要性。

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carsim路径跟踪仿真视频

carsim软件实现汽车路径跟踪的一段仿真视频

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智能视频监控中目标检测与识别

该书主要讲了智能视频监控中的运动目标检测识别技术,是上海交大出版社的。之前在CSDN上看到过电子版,但是不太清晰,所以我就又上传了一般较为清晰的版本。

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智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)源代码

《智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势,因而得到了国内外学者的广泛关注,并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员,通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间,通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

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需求跟踪矩阵表.rar 实例

软件测试需求是开发测试用例的依据,测试需求分解的越详细精准,表明对所测软件的了解越深,对所要进行的任务内容就越清晰,对测试用例的设计质量的帮助越大。详细的测试需求还是衡量测试覆盖率的重要指标,测试需求是计算测试覆盖的分母,没有详细的测试需求就无法有效的进行测试覆盖计算。 软件测试执行阶段是由一系列不同的测试类型的执行过程组成的,每种测试类型都有其具体的测试目标和支持技术,每种测试类型都只侧重于对测试目标的一个或多个特征或属性进行测试,准确的测试类型可以给软件测试带事半功倍的效果。 现有的软件测试分析技术不太成熟,对测试需求和测试类型的分析,所采用的方法主要是根据经验进行收集、整理,该方法依赖于测试设计人员的测试经验,由此方法得出的测试需求、测试类型往往导致测试用例设计不充分,测试覆盖度低,测试目的性不强,容易遗漏等缺陷。 可见,如何对测试需求进行细致的整理分析,明确测试执行时的测试类型,是一个亟待解决的问题。 有鉴于此,本方法的主要目的在于提供一种软件测试需求的分析方法,可以方便、详尽的获取测试需求,明确测试执行时需要实施的测试类型。 为实现上述目的,本方法提供了一种软件测试需求分析的方法,包括以下步骤: a)列出软件开发需求中具有可测试性的开发需求; b)对步骤a)列出的每一条开发需求,形成可测试的分层描述的测试需求; c)对步骤b)形成的每一条测试需求,从GB/T 16260.1-2006《软件工程 产品质量 第1部分:质量模型》中定义的软件内部/外部质量模型来确定软件产品的质量需求; d)对步骤c)所确定的质量需求,分析测试执行时需要实施的测试类型; e)建立测试需求跟踪矩阵,对测试需求进行管理。

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MATLAB智能优化算法PDF及程序

MATLAB智能优化算法PDF及程序,比较好用的。

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智能优化算法及其MATLAB实例源程序

有助于深入学习理解智能优化算法及其MATLAB实例,适用于刚学习各类优化算法

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智能优化算法matlab实现(附有详细注释)

内含附有详细代码注释的进化算法(遗传算法、差分进化算法、免疫算法)、群智能算法(蚁群算法、粒子群算法)、禁忌搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法的MATLAB实现。以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。

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stm32颜色跟踪程序

stm32颜色跟踪程序 实测可用

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MPC 自动驾驶 轨迹跟踪

智能驾驶相关 轨迹跟踪 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.

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卡尔曼滤波用于目标跟踪的小例子

一个基础的卡尔曼滤波小程序,m文件,可以直接在matlab上运行,适合初学者。

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stm32颜色识别小车

ov7670颜色识别,超声波,3舵机控制机械臂,光电开关,陀螺仪判断直线

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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