『壹』 目標檢測演算法是什麼
目標檢測演算法是先通過訓練集學習一個分類器，然後在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；每次掃描做一下分類，判斷一下當前的這個窗口是否為要檢測的目標。檢測演算法的核心是分類，分類的核心一個是用什麼特徵，一個是用哪種分類器。
(1)用目標檢測的方法檢測垃圾擴展閱讀：
目標檢測演算法可以分為：
1、背景建模法，包含時間平均模型、混合高斯模型、動態紋理背景、PCA模型、時一空聯合分布背景模型
2、點檢測法，包含Moravec檢測器、Harris檢測器 、仿射不變點檢測、S IFT
3、圖像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法
4、聚類分析法，包含支持向量機、神經網路、Adaptive Boosting
5、運動矢量場法，包含基於運動矢量場的方法
『貳』 小學語文教學中如何落實目標檢測
去互動作業里邊把下面的條碼掃一下就會有答案
『叄』 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]
『肆』 Exemplar based是目標檢測的什麼方法
分割：可以圖像分割范疇，將圖像分成有意義的幾塊或者提取其中感興趣區域，方法很多，也可以用到檢測方法，比如人臉，行人檢測。分割一般精度要求較高。
識別：預先獲得感興趣圖片或者區域，利用機器學習方法進行分類，比如判斷物體是蘋果還是一本書。應用很多很多。
檢測：檢測有明確目的性，需要檢測什麼就去獲取樣本，然後訓練得到模型，最後直接去圖像上進行匹配，其實也是識別的過程。
跟蹤：它不一定用到模式識別方法，最簡單的運動目標時間空間匹配就能實現。當然也能用檢測識別方法，這樣做速度比較慢一般。
『伍』 什麼是街道垃圾識別系統包括哪些內容
街道垃圾識別系統對街道、路面進行實時監測，無需人工干預，一旦監測到有人亂丟亂扔垃圾時，立即進行告警，告知監控管理中心，提醒相關人員及時處理。同時將告警截圖和視頻保存到資料庫形成報表，可根據時間段對告警記錄和告警截圖、視頻進行查詢點播，方便進行事後軌跡回溯，快速查找責任人。
『陸』 亂丟垃圾識別預警系統能實現哪些目標
亂丟垃圾識別預警系統對指定區域進行實時檢測，無需人工干預，一旦檢測到有人亂丟垃圾時，立即進行告警，告知監控管理中心，提醒相關人員及時處理。同時將告警截圖和視頻保存到資料庫形成報表，可根據時間段對告警記錄和告警截圖、視頻進行查詢點播，方便進行事後軌跡回溯，快速查找責任人。
『柒』 軟體測試的目標和准則是什麼有哪些測試方法測試步驟有哪些
軟體測試的目的;在規定的條件下對程序進行操作，以發現程序錯誤，衡量軟體質量，並對其是否能滿足設計要求進行評估。
准則：對計算機軟體進行測試前，首先需遵循軟體測試原則，即不完全原則的遵守。不完全原則即為若測試不完全、測試過程中涉及免疫性原則的部分較多，可對軟體測試起到一定幫助。
因軟體測試因此類因素具有一定程度的免疫性，測試人員能夠完成的測試內容與其免疫性成正比，若想使軟體測試更為流暢、測試效果更為有效，首先需遵循此類原則，將此類原則貫穿整個開發流程，不斷進行測試，而並非一次性全程測試。
測試方法：
1、靜態測試方法
軟體代碼的靜態分析測驗，此類過程中應用數據較少，主要過程為通過軟體的靜態性測試（即人工推斷或計算機輔助測試）測試程序中運算方式、演算法的正確性，進而完成測試過程，此類測試的優點在於能夠消耗較短時間、較少資源完成對軟體、軟體代碼的測試，能夠較為明顯地發現此類代碼中出現的錯誤。
2、動態測試
計算機動態測試的主要目的為檢測軟體運行中出現的問題，較靜態測試方式相比，其被稱為動態的原因即為其測試方式主要依賴程序的運用，主要為檢測軟體中動態行為是否缺失、軟體運行效果是否良好。
3、黑盒測試
通過數據輸入觀察數據輸出，檢查軟體內部功能是否正常。測試展開時，數據輸入軟體中，等待數據輸出。數據輸出時若與預計數據一致，則證明該軟體通過測試，若數據與預計數據有出入，即便出入較小亦證明軟體程序內部出現問題，需盡快解決。
4、白盒測試
白盒測試相對於黑盒測試而言具有一定透明性，原理為根據軟體內部應用、源代碼等對產品內部工作過程進行調試。測試過程中常將其與軟體內部結構協同展開分析，最大優點即為其能夠有效解決軟體內部應用程序出現的問題，測試過程中常將其與黑盒測試方式結合，當測試軟體功能較多時，白盒測試法亦可對此類情況展開有效調試。
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軟體測試工具
開源測試管理工具：Bugfree、Bugzilla、TestLink、mantis zentaopms。
開源功能自動化測試工具：Watir、Selenium[1]、MaxQ、WebInject。
開源性能自動化測試工具：Jmeter、OpenSTA、DBMonster、TPTEST、Web Application Load Simulator。
其他測試工具與框架：Rational Functional Tester、Borland Silk系列工具、WinRunner、Robot等。
禪道測試管理工具：功能比較全面的測試管理工具，功能涵蓋軟體研發的全部生命周期，為軟體測試和產品研發提供一體化的解決方案。是一款優秀的國產開源測試管理工具。
Quality Center：基於Web的測試管理工具，可以組織和管理應用程序測試流程的所有階段，包括指定測試需求、計劃測試、執行測試和跟蹤缺陷。
QuickTest Professional：用於創建功能和回歸測試。
LoadRunner：預測系統行為和性能的負載測試工具。
國內免費軟體測試工具有：AutoRunner和TestCenter。
『捌』 運動目標檢測的檢測方法
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，這樣將影響對運動目標的進一步處理和分析
