用目标检测的方法检测垃圾

‘壹’ 目标检测算法是什么

目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。检测算法的核心是分类，分类的核心一个是用什么特征，一个是用哪种分类器。

(1)用目标检测的方法检测垃圾扩展阅读：

目标检测算法可以分为：

1、背景建模法，包含时间平均模型、混合高斯模型、动态纹理背景、PCA模型、时一空联合分布背景模型

2、点检测法，包含Moravec检测器、Harris检测器 、仿射不变点检测、S IFT

3、图像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚类分析法，包含支持向量机、神经网络、Adaptive Boosting

5、运动矢量场法，包含基于运动矢量场的方法

‘贰’ 小学语文教学中如何落实目标检测

去互动作业里边把下面的条码扫一下就会有答案

‘叁’ 目前国际上最先进的运动目标检测算法

运动目标检测

基于统计背景模型的运动目标检测方法
问题： （1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 （2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标 （3） 外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响 （4） 背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标 （5） 背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化 （6） 阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析 首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。
编辑本段背景模型提取
前提假设 在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置 视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。
编辑本段运动目标检测
检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标
编辑本段后处理
噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。[1]

‘肆’ Exemplar based是目标检测的什么方法

分割：可以图像分割范畴，将图像分成有意义的几块或者提取其中感兴趣区域，方法很多，也可以用到检测方法，比如人脸，行人检测。分割一般精度要求较高。
识别：预先获得感兴趣图片或者区域，利用机器学习方法进行分类，比如判断物体是苹果还是一本书。应用很多很多。
检测：检测有明确目的性，需要检测什么就去获取样本，然后训练得到模型，最后直接去图像上进行匹配，其实也是识别的过程。
跟踪：它不一定用到模式识别方法，最简单的运动目标时间空间匹配就能实现。当然也能用检测识别方法，这样做速度比较慢一般。

‘伍’ 什么是街道垃圾识别系统包括哪些内容

街道垃圾识别系统对街道、路面进行实时监测，无需人工干预，一旦监测到有人乱丢乱扔垃圾时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

‘陆’ 乱丢垃圾识别预警系统能实现哪些目标

乱丢垃圾识别预警系统对指定区域进行实时检测，无需人工干预，一旦检测到有人乱丢垃圾时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

‘柒’ 软件测试的目标和准则是什么有哪些测试方法测试步骤有哪些

软件测试的目的;在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估。

准则：对计算机软件进行测试前，首先需遵循软件测试原则，即不完全原则的遵守。不完全原则即为若测试不完全、测试过程中涉及免疫性原则的部分较多，可对软件测试起到一定帮助。

因软件测试因此类因素具有一定程度的免疫性，测试人员能够完成的测试内容与其免疫性成正比，若想使软件测试更为流畅、测试效果更为有效，首先需遵循此类原则，将此类原则贯穿整个开发流程，不断进行测试，而并非一次性全程测试。

测试方法：

1、静态测试方法

软件代码的静态分析测验，此类过程中应用数据较少，主要过程为通过软件的静态性测试（即人工推断或计算机辅助测试）测试程序中运算方式、算法的正确性，进而完成测试过程，此类测试的优点在于能够消耗较短时间、较少资源完成对软件、软件代码的测试，能够较为明显地发现此类代码中出现的错误。

2、动态测试

计算机动态测试的主要目的为检测软件运行中出现的问题，较静态测试方式相比，其被称为动态的原因即为其测试方式主要依赖程序的运用，主要为检测软件中动态行为是否缺失、软件运行效果是否良好。

3、黑盒测试

通过数据输入观察数据输出，检查软件内部功能是否正常。测试展开时，数据输入软件中，等待数据输出。数据输出时若与预计数据一致，则证明该软件通过测试，若数据与预计数据有出入，即便出入较小亦证明软件程序内部出现问题，需尽快解决。

4、白盒测试

白盒测试相对于黑盒测试而言具有一定透明性，原理为根据软件内部应用、源代码等对产品内部工作过程进行调试。测试过程中常将其与软件内部结构协同展开分析，最大优点即为其能够有效解决软件内部应用程序出现的问题，测试过程中常将其与黑盒测试方式结合，当测试软件功能较多时，白盒测试法亦可对此类情况展开有效调试。

(7)用目标检测的方法检测垃圾扩展阅读

软件测试工具

开源测试管理工具：Bugfree、Bugzilla、TestLink、mantis zentaopms。

开源功能自动化测试工具：Watir、Selenium[1]、MaxQ、WebInject。

开源性能自动化测试工具：Jmeter、OpenSTA、DBMonster、TPTEST、Web Application Load Simulator。

其他测试工具与框架：Rational Functional Tester、Borland Silk系列工具、WinRunner、Robot等。

禅道测试管理工具：功能比较全面的测试管理工具，功能涵盖软件研发的全部生命周期，为软件测试和产品研发提供一体化的解决方案。是一款优秀的国产开源测试管理工具。

Quality Center：基于Web的测试管理工具，可以组织和管理应用程序测试流程的所有阶段，包括指定测试需求、计划测试、执行测试和跟踪缺陷。

QuickTest Professional：用于创建功能和回归测试。

LoadRunner：预测系统行为和性能的负载测试工具。

国内免费软件测试工具有：AutoRunner和TestCenter。

‘捌’ 运动目标检测的检测方法

基于统计背景模型的运动目标检测方法
问题：
（1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像
（2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标
（3） 外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响
（4） 背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标
（5） 背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化
（6） 阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样将影响对运动目标的进一步处理和分析