檢測演算法

㈠ 道路檢測演算法有哪幾種

道路檢測演算法有：定長度直尺法、斷面描繪法、順簸累積法。

路面檢測指的是路表面縱向的凹凸量的偏差值。路面平整度是路面評價及路面施工驗收中的一個重要指標，主要反映的是路面縱斷面剖面曲線的平整性。

當路面縱斷面剖面曲線相對平滑時，則表示路面相對平整，或平整度相對好，反之則表示平整度相對差。好的路面則要求路面平整度也要好。

相關信息介紹：

1、第一類為縱斷面測定，即測出路面縱斷面剖面曲線，然後對測出的縱斷面曲線進行數學分析得出平整度指標。

2、第二類為車輛對路面的反應測定，即測出車輛對路面縱斷面變化的力學響應，然後對測出的力學響應進行數學分析得出平整度指標。路面平整度指標的換算主要是通過對標准儀器測得的結果進行標定而得到的。

3、第一類和第二類檢測方法均可用於路面施工質量的驗收與評價及路面周期性評價，第二類檢測儀器一般需要藉助於第一類檢測儀器進行指標標定。

以上內容參考：網路-路面平整度

㈡ 有沒有基於opencv的眨眼檢測的演算法和代碼

簡單邏輯判斷法 m/madhurjain/TrackNoseBlinkEye/blob/master/TrackNoseBlinkEye/TrackNoseBlinkEye.cpp 說簡單點就是判斷眼中心在不在當前聯通區內 /* Eye blink code goes here & checks for bounding rects to determine whether eye is

㈢ 缺陷檢測演算法

基本兩個步驟：
1、缺陷檢出，演算法較多，本人認為是不變矩陣法和主成分分析法；
2、缺陷識別和分類,多數使用BP神經網路進行訓練，提高識別率。

㈣ 演算法魯棒性的檢測

我的理解，魯棒性就是演算法的穩定性。就是被測數據出現「震動」（受到干擾）時，演算法得到的結論是否相對穩定。

具體在評價邊緣檢測演算法的穩定性時，可以對邊緣圖像加雜訊，也可以對邊緣圖像做模糊處理（銳化處理的反處理），還可以降低圖像輝度。看看需要對比的幾種演算法，哪個更能抵抗干擾。
把加干擾的程度量化，再把檢測結果量化，就可以用二維折線圖來形象地表述各種演算法的優劣了。

㈤ C++實現漢語語法檢測演算法

lz很強大，要回答這個問題，非編譯原理資深人士不可~~~~~

㈥ 目前國際上最先進的運動目標檢測演算法

運動目標檢測

基於統計背景模型的運動目標檢測方法
問題： （1） 背景獲取：需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景圖像 （2） 背景擾動：背景中可以含有輕微擾動的對象，如樹枝、樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 （3） 外界光照變化：一天中不同時間段光線、天氣等的變化對檢測結果的影響 （4） 背景中固定對象的移動：背景里的固定對象可能移動，如場景中的一輛車開走、一把椅子移走，對象移走後的區域在一段時間內可能被誤認為是運動目標，但不應該永遠被看做是前景運動目標 （5） 背景的更新：背景中固定對象的移動和外界光照條件的變化會使背景圖像發生變化，需要及時對背景模型進行更新，以適應這種變化 （6） 陰影的影響：通常前景目標的陰影也被檢測為運動目標的一部分，這樣講影響對運動目標的進一步處理和分析 首先利用統計的方法得到背景模型，並實時地對背景模型進行更新以適應光線變化和場景本身的變化，用形態學方法和檢測連通域面積進行後處理，消除雜訊和背景擾動帶來的影響，在HSV色度空間下檢測陰影，得到准確的運動目標。
編輯本段背景模型提取
前提假設 在背景模型提取階段，運動目標在場景區域中運動，不會長時間停留在某一位置 視頻流中某一像素點只有在前景運動目標通過時，它的亮度值才發生大的變化，在一段時間內，亮度值主要集中在很小的一個區域中，可以用這個區域內的平均值作為該點的背景值。具體實現過程：在YUV顏色空間下，Y值的變化范圍為0~255，將該范圍劃分成若干區間[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，對於每個像素點，統計一段時間內每個區間內亮度值的出現的次數。找出出現次數最多的那個區間，將該區間內所有值的平均值作為背景模型在該點的亮度值。這種方法不受前景運動目標的影響。
編輯本段運動目標檢測
檢測當前圖像和背景圖像中對應像素點的差異，如果差值大於一定閾值，則判定該像素為前景運動目標
編輯本段後處理
雜訊的影響，會使檢測結果中出現一些本身背景的區域像素點被檢測成運動區域，也可能是運動目標內的部分區域被漏檢。另外，背景的擾動，如樹枝、樹葉的輕微搖動，會使這部分也被誤判斷為運動目標，為了消除這些影響，首先對上一步的檢測結果用形態學的方法進行處理，在找出經過形態學處理的後的連通域，計算每個連通域中的面積，對於面積小於一定值的區域，將其拋棄，不看做是前景運動目標。[1]

㈦ 當前有哪些流行的ocr檢測演算法

國內最專業的OCR軟體只有2家，清華TH-OCR和漢王OCR。 其他比如：ABBYY Finereadr、Nuance Omnipage、丹青。 上述都是成熟產品

㈧ 有單目的活體檢測演算法sdk 嗎

我們Windows的自助機測試對接過深圳深數科技的活體檢測sdk，他們雙目和單目的都支持，准確率和流暢度不錯！

㈨ 圖像識別的演算法

圖片識別是一個很大的領域，識別也要分很多場景的，有的識別紋理、有的識別顏色、有的識別大小等，都不一樣的。識別之前也有先進行聚類和分類的。

㈩ cncnki知網檢測演算法是什麼

中國知網對查重系統的靈敏度設置了一個閥值,該閥值為5%,以段落計,低於5%的抄襲或引用是查不到的，知網論文檢測的條件是連續13個字相似或抄襲都會被標紅。