1、“.....第个测试序列选取商务区门口视频，第个测试序列选取出现遮挡的橙子进行跟踪。第个测试序列，是从拍摄视频中跟踪汽车。图给出了视频中使来估计目标的参数，例如位臵或速度。根据运动物体的前个位臵估计物体最可能的当前位臵。它包含如下预测和测量模型基于滤波的改进的跟踪算法在目标检测时，发送初始窗口到，从空间转换到空间。提取分量。计算颜色概率分布，反投影图像。在跟踪开始之前，使用形态学滤波特征直方图跟踪算法，是种快速的半自动的跟踪方法。的局限性在于算法需要手动选择目标区域，选择目标的过程会有偏差如果目标离开视野或被遮挡，会失去目标踪迹或开始跟踪完全不同的对象如果所跟踪的目标具有与背景相似的颜色，则会导致跟踪失败目标运动速度过快会导致跟踪失败。基于算法的改进，实现快速的跟踪。湖南大学曹晓娟提出将特征与概率相结合的改进的跟踪算法，可以提升车辆检测的准确性江南大学的刘超提出将背景减法引入算法中，实现运动目标的自动跟踪。同时滤波主要是对运动目标进行预测......”。

2、“.....实现对系统状态的估计。卡尔算法的跟踪结果。图给出了使用本文中算法的跟踪结果。比较图与图可以看出，本文提出的算法的跟踪效果更好，发生遮挡的车辆可以分辨开来，而传统的算法跟踪时，红色车辆和黑色车辆作为个目标进行跟踪。第个测试序列，是在较暗的光线下跟踪视频中的行人。图给出了使用传统算法的跟基于滤波的改进的算法及其在目标跟踪中的应用论文原稿基于多信息融合的车辆阴影检测与车辆跟踪算法中南大学学报，刘超，惠晶，基于改进的运动目标跟踪算法计算机工程与应用，算法进行跟踪，因为结合了预测器，可以判断目标何时被遮挡以及被遮挡的情况，保证跟踪结果的准确性当目标被部分遮挡时，除了能够识别出未被遮挡的部分，还能使用预测估计出被遮挡的部分。结束语文中提出了将滤波用于改进算法，并将其用于真实场景的目标跟踪。实验器为，内存为，使用库实现对所提取的对象的检测和跟踪。实验处理真实的视频监控场景。第个测试序列选取马路上正常行驶的汽车视频数据......”。

3、“.....第个测试序列选取出现遮挡的橙子进行跟踪。第个测试序列，是从拍摄视频中跟踪汽车。图给出了视频中使用大学曹晓娟提出将特征与概率相结合的改进的跟踪算法，可以提升车辆检测的准确性江南大学的刘超提出将背景减法引入算法中，实现运动目标的自动跟踪。同时滤波主要是对运动目标进行预测，通过建立线性系统状态方程，实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波的目标当获得个新的数据点时，递归网络的速度进行升级，实现学校各个场所之间的网络互联，夯实数字校园，使用传统的算法，同样可以实现目标的跟踪，但是当目标被遮挡时，只能识别出未被遮挡的部分，跟踪效果不好。图为与对应情况下使用改进的地更新状态变量的信息。比较图与图可以看出，本文提出的算法的跟踪效果更好，发生遮挡的车辆可以分辨开来，而传统的算法跟踪时，红色车辆和黑色车辆作为个目标进行跟踪。第个测试序列，是在较暗的光线下跟踪视频中的行人。图给出了使用传统算法的跟踪结果。图给出了使用文中算法的跟踪结果。处理已有些学者对进行了研究......”。

4、“.....提出了种新的目标跟踪与识别系统，在移动的环境中能够实现可靠的跟踪。提出将超分辨率成像技术应用到帧序列中进行算法的改进，实现快速的跟踪。湖南大于模板匹配的跟踪方法和基于状态估计的跟踪方法。基于模板匹配的跟踪算法主要有和等基于状态估计的跟踪方法主要有粒子滤波和卡尔曼滤波等。连续自适应均值漂移是种基于颜色的特征直方图跟踪算法，是种快速的半自动的跟踪方法。的局限性在于算法需要手动选择目波的改进的算法及其在目标跟踪中的应用论文原稿。然而，在跟踪目标与背景出现大面积相似颜色时跟踪效率较差。当发生明显的相似色彩干扰时，感知目标的大小将会扩大。这导致位臵偏移取决于图像中相似颜色的区域。滤波滤波是个动态系统状态的最小方差估计算法，可以用曼滤波的目标当获得个新的数据点时，递归地更新状态变量的信息。目前常见的跟踪算法主要分两大类，基于模板匹配的跟踪方法和基于状态估计的跟踪方法......”。

5、“.....连续自适应均值漂移是种基于颜色的踪结果。图给出了使用文中算法的跟踪结果。已有些学者对进行了研究，通过光流选择和跟踪算法相结合，提出了种新的目标跟踪与识别系统，在移动的环境中能够实现可靠的跟踪。提出将超分辨率成像技术应用到帧序列中进行基于滤波的改进的算法及其在目标跟踪中的应用论文原稿标区域，选择目标的过程会有偏差如果目标离开视野或被遮挡，会失去目标踪迹或开始跟踪完全不同的对象如果所跟踪的目标具有与背景相似的颜色，则会导致跟踪失败目标运动速度过快会导致跟踪失败。基于滤波的改进的算法及其在目标跟踪中的应用论文原稿。器来过滤噪声。经过主滤波后，执行算法。完成第次计算后，设臵输出为估计器的初始值。算法执行期间，当输出和估计之间的差异大于预定义的丢失跟踪阈值时，则认为跟踪是不准确的，检测器将重新启动。目前常见的跟踪算法主要分两大类，基。处理器为，内存为，使用库实现对所提取的对象的检测和跟踪。实验处理真实的视频监控场景......”。

6、“.....再次，要规范数字化校园的网络资源库，对信息资源进行及时的更新维护，保障数据的权威性和科学性除数字校园建设的现状及发展论文原稿，资金投入不足，数字化建设滞后的问题十分突出。除此之外，在资金使用过程中，重硬件配备轻软件的现象也十分普遍。数字化校园建设对策研究统筹规划，扎实基础，打造完善的数字化环境高效统先进的数字化断推出，多张信息卡之间难以兼容，降低了信息卡使用的便捷性，加大了使用成本，降低了其应有的使用效率。数字校园建设的现状及发展论文原稿。当前我国数字校园建设中存在的问题建设资金投入不均衡数刊，刘丽员普通高校数字化校园建设规划设计考试周刊，顾永新推行多媒体网络教学促进教育教学改革教育探索，作者单位核工业南昌高级技工学校江西省南昌市。信息技术发展水平，制约了数字校园的建设受结语总之，作为项庞大的系统工程，数字校园建设具有建设内容较多建设周期较长涉及部门较广推广与实施任务艰巨等特点，因此必须以统筹规划分期建设为主导思想......”。

7、“.....通过分期分通，达到自动化全面化科学化精细化管理的目的，减少运行成本，提高管理效率，真正实现以人为本的理念。其次，积极进行数字校园丰富应用系统的建设，如卡通等，为校内各成员的生活工作消费等提供快捷和便化校园建设现状与发展孩子是祖国的未来，孩子的教育问题是国家的头等大事之。在互联网技术普及与飞速发展的今天，教育信息化学校数字化越来越受到社会各界人士的重视。以教学资源数字化及教学平台网络化动化全面化科学化精细化管理的目的，减少运行成本，提高管理效率，真正实现以人为本的理念。其次，积极进行数字校园丰富应用系统的建设，如卡通等，为校内各成员的生活工作消费等提供快捷和便利。除此之教育探索，作者单位核工业南昌高级技工学校江西省南昌市。加强数字化管理数字化生活及数字化科研的建设积极构建与学校教学教师学生等息息相关的系统，如教职工人员信息管理系统招生管理系统师资管理系数字校园建设的现状及发展论文原稿利。除此之外，要积极构建产学研体化的数字信息平台......”。

8、“.....将最新最全面最具权威的信息资源提供给科研者，促进知识的产生传播与管理，真正实现产学研体化。师资管理系统数字离校系统校友管理系统等，通过各个工作流程相应的数字化系统的串联应用，构建起全面的协同管理信息体系，通过管理信息数据在数字化平台上的交换及分享，使学校各方面的信息流能够快速畅实施任务艰巨等特点，因此必须以统筹规划分期建设为主导思想，以层层递进逐渐深入扩大为原则，通过分期分阶段方式瓦解项目建驶的汽车视频数据，第个测试序列选取商务区门口视频，第个测试序列选取出现遮挡的橙子进行跟踪。第个测试序列，是从拍摄视频中跟踪汽车。图给出了视频中使来估计目标的参数，例如位臵或速度。根据运动物体的前个位臵估计物体最可能的当前位臵。它包含如下预测和测量模型基于滤波的改进的跟踪算法在目标检测时，发送初始窗口到，从空间转换到空间。提取分量。计算颜色概率分布，反投影图像。在跟踪开始之前，使用形态学滤波特征直方图跟踪算法......”。

9、“.....的局限性在于算法需要手动选择目标区域，选择目标的过程会有偏差如果目标离开视野或被遮挡，会失去目标踪迹或开始跟踪完全不同的对象如果所跟踪的目标具有与背景相似的颜色，则会导致跟踪失败目标运动速度过快会导致跟踪失败。基于算法的改进，实现快速的跟踪。湖南大学曹晓娟提出将特征与概率相结合的改进的跟踪算法，可以提升车辆检测的准确性江南大学的刘超提出将背景减法引入算法中，实现运动目标的自动跟踪。同时滤波主要是对运动目标进行预测，通过建立线性系统状态方程，实现对系统状态的估计。卡尔算法的跟踪结果。图给出了使用本文中算法的跟踪结果。比较图与图可以看出，本文提出的算法的跟踪效果更好，发生遮挡的车辆可以分辨开来，而传统的算法跟踪时，红色车辆和黑色车辆作为个目标进行跟踪。第个测试序列，是在较暗的光线下跟踪视频中的行人。图给出了使用传统算法的跟基于滤波的改进的算法及其在目标跟踪中的应用论文原稿基于多信息融合的车辆阴影检测与车辆跟踪算法中南大学学报，刘超，惠晶......”。