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針對目標(biāo)跟蹤過程中發(fā)生遮擋時(shí)跟蹤出現(xiàn)偏差的情況,在傳統(tǒng)MeanShift跟蹤算法的基礎(chǔ)上引入極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM),提出了基于ELM與Mean Shift的目標(biāo)跟蹤算法。該算法根據(jù)過去3個(gè)時(shí)刻的目標(biāo)位置信息。利用ELM預(yù)測出目標(biāo)當(dāng)前可能位置,代替目標(biāo)前一時(shí)刻位置作為Mean Shift迭代起始點(diǎn),并在鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行迭代,得到目標(biāo)的真實(shí)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有的改進(jìn)算法相比,新算法減少了迭代次數(shù)和運(yùn)算時(shí)間,同時(shí)在遮擋情況下能夠準(zhǔn)確定位目標(biāo)位置并進(jìn)行跟蹤,提高了跟蹤系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性。
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在工程實(shí)踐中,特別是在高填方情況下,為了使地基承載力滿足設(shè)計(jì)要求,往往需要投入大量的人力和物力進(jìn)行涵洞基底的地基處理,這種做法是不經(jīng)濟(jì)的。高路堤下的涵洞,填土相當(dāng)于使涵洞基礎(chǔ)具有埋深效應(yīng),可以顯著提高地基承載力,深刻認(rèn)識埋深效應(yīng)有助于指導(dǎo)高填方涵洞的地基承載力的確定。如果對地基承載力修正認(rèn)識不足,過分強(qiáng)調(diào)修正效果,會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)物因地基承載力不足,基底沉降和不均勻沉降過大,甚至引起結(jié)構(gòu)物或路面開裂,影響道路的正常使用。因此,合理確定高填方路堤土壓力分布狀態(tài)、準(zhǔn)確對地基承載力進(jìn)行修正,成為高填路堤下構(gòu)筑物設(shè)計(jì)和施工中的突出問題。
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