视觉目标检测与跟踪(焦建彬等)思维导图
思维导图-学生版
学 习 思 维 导 图 必 读 原 著
什么是思维导图？
• 思维导图是通过带顺序标号的树状的结构来呈现一 个思维过程，将放射性思考（Radiant Thinking） 具体化的过程。
• 思维导图主要是借助可视化手段促进灵感的产生和 创造性思维的形成。
• 思维导图是放射性思维的的表达，因此也是人类思 维的自然功能。思维导图以一种与众不同和独特有 效的方法驾驭整个范围的脑皮层技巧——词汇、图 形、数字、逻辑、节奏、色彩和空间感。
支和二级分支连接起来，再把三级分支和二级分 支连接起来，依此类推。 5．让思维导图的分支自然弯曲而不是像一条直线。 6．在每条线上使用一个关键词。 7．自始至 1
子题 7
子题 思考主的題主题 子题
2
6
子题 3
子题 4
子题 5
思维导图绘制规则
思维导图评价标准
概念图、思维导图软件工具
★ MindMapper （思维制图） /
★ Inspiration （灵感） /
★ MindManager （思维管理者）
/
dimension
右
左
文字 words 逻辑 logic 数字 numbers 順序 sequence 线性 linearity 分析 analysis 清单
lists
脑神经细胞结构与思维导图
2003年网民行为调查（多选） 周光明 绘
思维导图的作用 周光明 绘制
使用思维导图的好处
（1）利用色彩、线条、关键词、图像等，增强记忆； （2）使左脑的抽象思维和右脑的形象思维有机结合； （3）通过绘制思维导图，手、脑多种感官结合； （4）关键词和图像，促进归纳概括、联想能力； （5）思维过程可视化和可操作化，培养创造性思维技巧。
计算机视觉与图像理解
计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。
虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。
但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。
我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。
我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。
UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。
并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。
1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。
特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。
重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。
[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。
它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。
特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。
[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。
如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。
在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。
不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。
如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。
在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。
但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。
在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。
计算机视觉中的目标检测与图像识别算法
计算机视觉中的目标检测与图像识别算法随着计算机科学和人工智能的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步。
目标检测与图像识别算法作为计算机视觉的重要组成部分，被广泛应用于图像处理、自动驾驶、安防监控等领域。
本文将介绍目标检测与图像识别算法的基本原理和现有的一些应用案例。
一、目标检测算法的基本原理目标检测算法是一种将图像中的目标物体准确定位并进行分类的技术。
下面简要介绍几种常见的目标检测算法。
1. Haar特征和级联分类器Haar特征是一种在图像中表示目标物体特征的算法。
通过计算图像的亮度差异和边缘信息，可以将目标物体与背景区分开来。
级联分类器是通过级联多个分类器来提高检测的准确率和速度，例如Viola-Jones算法就是基于这个思想。
2. HOG特征和支持向量机HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种在图像中表示目标物体轮廓和纹理信息的算法。
通过计算图像中不同方向的梯度直方图，可以提取出物体的边缘特征。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，通过构建一个二分类模型，可以将图像中的目标物体和背景进行分类。
3. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习算法。
通过多层卷积、池化和全连接层的组合，可以有效地提取图像的局部特征和全局特征，从而实现目标检测和图像分类。
目前，一些基于CNN的目标检测算法，如YOLO和Faster R-CNN等，取得了很好的效果。
二、图像识别算法的基本原理图像识别算法是一种通过学习和推理来自动识别图像中的物体或场景的技术。
下面介绍几种常见的图像识别算法。
1. 特征提取和分类器特征提取是将图像中的像素点转化成数值特征的过程，常用的方法有颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
分类器是通过学习一组样本数据来构建一个分类模型，可以将图像的特征和已知类别进行关联。
2. 深度学习算法深度学习算法是一种通过多层神经网络来模拟人脑进行图像识别的方法。
思维导图2
赵国庆
思维导图绘制原则
3 思维导图的用途(by Tony Buzan)
思维导图适用于任何需要动脑的时刻!
无中心
分支多
思维导图用于自我分析（例）
喧宾夺主
英国大脑基金会总裁 ，大脑和学习方面的世界顶尖演讲 家，被称为“智力魔法师”、“世界大脑先生”。 英国的“记忆力之父”，世界记忆力锦标赛的创始人， 世界快速阅读锦标赛的创始人，思维奥林匹克运动会的 创始人。 大脑和学习方面的世界超级作家，出版了87部专著或合 著，系列书销售量已达到一千万册。
学习心理学 希腊记忆术——想象和联想 达芬奇的天才笔记——使用图画，代号和连线 自然思考——放射性
1 思维导图的由来
风格 目标
记忆 交流和表 达 创新和改 革 计划 分析 决策 ……
工具
词汇 数字 顺序 线条 列表 逻辑 分析 一种颜 色
传统的笔记风格
1 思维导图的由来
精力集中在关键知识点，节省时间
托尼· 博赞
全球的公众媒体人物，在英国和国际电视台出现的累计 时间超过1000小时，拥有超过3亿的观众和听众。
国际奥林匹克教练和运动员顾问，“英国奥林匹克划船 队”和“英国奥林匹克国际象棋队”的顾问，本人也曾 经在运动项目上获奖。
1 思维导图的由来
思维导图的发明故事
记笔记问题 寻求新笔记、思维方式
神奇的大脑
进化了350，0000年 拥有1000，000，000，000个脑细胞 每个脑细胞有10—10000根树突 每根树突上又有10—10000根树突 每根新树突上还有………
神奇的大脑
进化了350，0000年 拥有1000，000，000，000个脑细胞 每个脑细胞有10—10000根树突 每根树突上又有10—10000根树突 每根新树突上还有……… 它们彼此相连……….
meanshift-目标跟踪算法1ppt课件
其中g (x )= -k '(x)
精选PPT课件
15
❖ 整个算法流程
①在当前帧以y0为起点，计算候选目标的特征
{p (y )} u
; 0 u=1，2…..m
②计算候选目标与目标的相似度：
③计算权值{w }i i=1，2…..m
④利用Mean-Shift算法，计算目标新位置
精选PPT课件
16
⑤更新{pu(y1)}u=1，2…..m，计算
8
❖ 选择核估计的原因 1.客服了直方图估计对高维数据的失效
性。 2.能够比较好的抑制噪声的影响 3.增强数据的有效性
精选PPT课件
9
❖ 均值漂移具体步骤
1.目标模型的计算
定义函数b(xi*)是像素xi*在量化的特征 空间的索引号。则特征u=1,…,m在目标模 式中出现的概率可表示为：
其中k(·)为核函数，即加权函数，δ(·)为 Kronecker函数，定义为:
精选PPT课件
22
2.目标计算 ⑴直方图的计算 对目标区域内做H分量的直方图计算。 (2)计算直方图的反向投影 (3)利用此反向投影计算整幅图，得到整
幅图的反向投影。 (4)以y0作为初始中心计算当前帧中窗口
的重心坐标。 (5)如果||y0-y1||<k,则停止，否则y0=y1转(4)
精选PPT课件
精选PPT课件
26
❖ Camshift计算窗宽 1.当前帧中用的窗比上次计算出来的窗
长和宽大20个像素。 2.在此窗中计算外界椭圆的各个参数 3.重新计算重心坐标 4.标记目标
精选PPT课件
27
外接椭圆各个参数的计算
长轴与x轴夹角
l为长轴 w为短轴
精选PPT课件
机器视觉技术中的目标检测与图像识别
机器视觉技术中的目标检测与图像识别机器视觉技术是计算机科学与图像处理相结合的一门学科，旨在使计算机像人类一样能够感知和理解图像或视频。
在机器视觉技术中，目标检测和图像识别是两个关键的任务领域。
目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位特定目标的过程，而图像识别则是指识别图像中的物体、场景、文字或动作等。
目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，其应用广泛，包括视频监控、自动驾驶、人脸识别、智能安防等。
在目标检测中，我们需要让计算机理解图像中的目标是什么以及它们在图像中的位置。
这个过程通常包括两个关键步骤：目标定位和目标分类。
目标定位是指在图像中准确定位目标的位置信息。
传统的目标定位方法主要基于手工设计的特征和分类器，如Haar特征和级联分类器。
然而，这些方法在面对复杂背景、遮挡和尺度变化等问题时表现不佳。
近年来，基于深度学习的目标定位方法取得了显著的进展。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动学习图像中的特征表示，从而提高目标定位的准确性和鲁棒性。
目标分类是指将检测到的目标分类为事先定义好的类别。
在机器学习领域，目标分类一直是一个热门研究方向。
传统的目标分类方法通常依赖于手工提取的特征和分类算法，如支持向量机（SVM）和随机森林。
然而，这些方法需要人为设计特征，且对于复杂的图像场景具有局限性。
而深度学习技术的出现则彻底改变了目标分类的方式。
深度学习模型可以从大量的标注数据中学习图像的特征表示，并且具有很强的泛化能力。
这使得深度学习模型在目标分类任务中取得了突破性的进展。
除了目标检测，机器视觉技术中的图像识别也是一个重要的任务。
图像识别是指通过计算机对图像进行分析和解释，以识别出图像中的物体、场景或其他有意义的内容。
图像识别的应用领域广泛，包括人脸识别、物体识别、场景识别等。
人脸识别是图像识别领域中的一个重要应用。
它的任务是在一个图像集合中识别出所有的人脸，并将其与数据库中的已知人脸进行比对。
如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和分类
如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和分类近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，目标跟踪和分类成为了一个热门的研究领域。
目标跟踪和分类是指利用计算机视觉技术对视频或图像中的目标进行准确的追踪和分类。
在各种实际应用中，如视频监控、自动驾驶和智能机器人等领域，目标跟踪和分类技术发挥着重要的作用。
那么，如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和分类呢？首先，进行目标跟踪和分类的关键是特征提取。
特征提取是将图像或视频中的目标区域转化为计算机可以理解和处理的特征向量的过程。
在目标跟踪中，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过提取目标的特征，可以将目标与背景分离开来，从而准确地跟踪目标的位置和运动轨迹。
在目标分类中，特征提取可以将目标的外观特征转化为可识别的特征向量，从而实现对目标的分类。
常用的特征提取方法包括HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）和CNN（卷积神经网络）等。
其次，目标跟踪和分类的关键是算法选择。
目前，常用的目标跟踪算法有基于颜色直方图的均衡检测算法、基于模型的卡尔曼滤波算法和基于深度学习的循环神经网络算法等。
这些算法都有各自的优势和适用场景。
在选择算法时，需要根据实际需求和场景选择最合适的算法。
同时，目标分类的算法也是至关重要的。
常用的目标分类算法包括支持向量机、卷积神经网络和随机森林等。
这些算法可以根据目标的特征向量进行分类，从而实现对不同目标的准确分类。
此外，数据集的构建和模型训练也是进行目标跟踪和分类的关键步骤。
在构建数据集时，需要收集一定数量的包含目标的图像或视频，同时标注出目标的位置和分类信息。
数据集的质量和多样性对于模型的训练和性能具有重要影响。
在模型训练过程中，可以使用监督学习或无监督学习的方法，通过对数据集进行训练，得到具有较高准确率的目标跟踪和分类模型。
此外，可以通过数据增强等技术来增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
最后，对于目标跟踪和分类的应用，需要考虑实时性和性能的问题。
图像识别中目标跟踪算法的使用技巧
图像识别中目标跟踪算法的使用技巧在图像识别领域，目标跟踪算法是一种重要的技术，它可以实现对特定目标在一系列连续帧中的跟踪。
这项技术在许多应用中具有广泛的用途，如视频监控、智能交通、无人驾驶等领域。
本文将介绍一些常用的目标跟踪算法以及它们的使用技巧。
1. 基于特征点的目标跟踪算法基于特征点的目标跟踪算法是一种常用的方法。
该方法通过提取图像中的特征点，然后利用这些特征点进行目标跟踪。
在实际应用中，我们可以使用各种特征点提取算法，如SIFT、SURF和ORB等。
这些算法可以提取出图像的关键特征点，从而实现目标的稳定跟踪。
在使用基于特征点的目标跟踪算法时，我们应该注意以下几个技巧：- 选择适当的特征点提取算法，根据不同场景选择合适的算法。
例如，在光照变化较大的环境中，我们可以选择适应光照变化的特征点提取算法。
- 选择适当的特征点匹配算法，特征点的匹配非常重要，决定了跟踪的准确度。
常见的特征点匹配算法有基于匹配矩阵的方法和基于局部特征描述符的方法等。
- 对于目标遮挡等情况，可以通过重新检测目标并更新特征点的方法来实现跟踪的鲁棒性。
2. 基于深度学习的目标跟踪算法近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，也为目标跟踪算法带来了新的思路和方法。
基于深度学习的目标跟踪算法通过神经网络模型实现对目标的识别和跟踪。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
使用基于深度学习的目标跟踪算法时，我们应该注意以下几个技巧：- 选择适当的神经网络模型，根据不同的应用场景选择合适的模型。
例如，在需要对目标进行长期跟踪的场景中，可以选择LSTM模型。
- 进行数据预处理，对图像数据进行标准化、归一化等操作，以提高神经网络的训练效果。
- 进行数据增强，通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
3. 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法卡尔曼滤波是一种常用的滤波算法，广泛应用于目标跟踪中。
目标检测目标跟踪报告ppt课件
• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
27
分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
15
基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
16
• Gibbs分布可定义成如下公式：
35
车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
36
基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
37
常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
38
基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测计算机视觉，是指通过模拟人类视觉系统，使计算机能够对图像或视频进行理解、分析和处理的一门学科。
在计算机视觉中，图像识别和目标检测是两个重要的研究方向。
本文将对这两个方向进行基础知识的解析，并探讨其在实际应用中的意义。
一、图像识别图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从中提取出一些有用的信息，并将图像分为不同的类别。
图像识别有广泛的应用，比如人脸识别、车辆识别、物体识别等。
下面将介绍图像识别中常用的算法和技术。
1. 特征提取特征提取是图像识别的基础步骤，它将图像中的各种特征进行提取和描述。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色、形状等。
通过提取这些特征，可以有效地表示图像，并用于后续的分类和识别。
2. 分类模型分类模型是图像识别中的关键部分，它用于将提取出的特征映射到不同的类别。
常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过学习一系列的样本数据，从而能够对新的图像进行分类。
3. 目标检测目标检测是图像识别的一个扩展问题，它不仅需要对图像进行分类，还需要在图像中精确定位目标的位置。
目标检测常用的方法包括滑动窗口法、区域提议法、深度学习等。
这些方法可以有效地定位和识别图像中的目标。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的目标，还需要确定目标在图像中的位置。
目标检测有着广泛的应用，比如智能驾驶、安防监控、人机交互等。
下面将介绍目标检测中常用的算法和技术。
1. R-CNN系列算法R-CNN系列算法是目标检测中的经典方法，它采用了区域建议和深度学习技术相结合的方式。
这些算法将图像分为多个区域，然后对每个区域进行分类和定位。
R-CNN系列算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
2. 单阶段检测器单阶段检测器是目标检测中的近期研究热点，它通过在一个网络中同时进行目标分类和位置回归，从而实现目标的快速检测。
《计算机视觉》教学课件 第10章1-目标检测和物体追踪1
2024/7/13
知识链接-SSD
➢SSD（Single Shot Detection）
• 取消RPN网络 • 一个基础网络抽取特征，多个卷积层，每段都生成锚框，浅层拟合小物体，深层拟合大
物体，对每个锚框进行类别和变换预测 • 锚框大量重叠，浪费计算量
2024/7/13
22
知识链接-YOLO
➢ YOLO（You Only Look Once）
2024/7/13
7
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目目标
➢知识目标
• 了解目标检测相关算法的基本概念 • 了解物体追踪的流程
➢技能目标
• 掌握基于YOLO的目标检测方法 • 掌握基于卡尔曼滤波和目标检测结果的物体追踪方法 • 掌握物体追踪的可视化方法
YOLOv1网络结构
乘法运算
23
知识链接-物体追踪
➢多物体追踪
• 将相同ID分配给包含相同目标的边界框
➢卡尔曼滤波法
• 动态系统的状态估计算法 • 可用来确定当前帧中物体和上一帧中的对应关系，并且在物体遇
到遮挡的时候补全轨迹。
2024/7/13
三级心理咨询师心理测验技能思维导图
百百
分析综合、观察能力、计划性、预期力-----------------------图排---第1项告知，第2项演示后也失败则停测
分分 等等
视觉辨认、视觉记忆、视觉理解能力--------------------------填图----从第3项开始不再帮助，每图限时40秒
级级 为为
局部整体能力、概括思维、知觉组织及辨别能力-----------拼图---------------------------------------图形版拼凑
「 Hy量表：评估对待压力或解决矛盾的倾向 重 Pd量表：反应性格的偏离 要 Pt、D、Hs同时升高：神经症的监测表现 」 Si：高分是内向表现，低分外向表现
效度量表
Q【疑问】高分：逃避现实 L【说谎】高分：追求完美 F【诈病】高分：错误、伪装，精神病的良好指标 K【校正】态度：受测者态度、修正临床量表
51个试题，从易到难
能较好反应智力全貌和智力因素
不同民族、跨文化研究工具，可团体施测
限时：算术+操作（数符、填图、木块、图排、积木） 以反应速度和正确性评分，超时0分，提前奖励
20分钟 报时
30分钟 报时
40分钟 交卷
按各试题时限控制时间
不限时：按反应质量计分，但不任意延长，
团体超过30人，应增加两名助理，不超50人
神经质（N）
说谎（L）
高分：
冒险，难适应环境， 冲动攻击，冷漠
低分：
温柔善良，适应环境
外向：
EPQ 好交际，喜刺激，
不喜欢独处，易冲动
内向：
安静，喜独处，不喜欢刺激
稳定：
情感稳定，容易从困境摆脱
不稳定：
微小挫折情绪强烈， 易激动、发怒沮丧
目标的检测.ppt
相关工作
第二类方法是从过去的一组观测图像当中按照 一定的假设选择像素灰度构成当前的背景图像， 这类方法的优点在于背景的初始化与场景中是否 存在运动的前景无关，同时能够有效避免混合现 象。但是，由于这类方法是从过去的一段图像序 列中重构背景图像，因此不如第一类方法能够适 应迅速的场景变化，而是产生一定的时间延迟， 但这个问题对于长时间图像监视和跟踪系统的影 响不大。本文的背景重构算法属于第二类方法。
运动目标检测、提取
主 讲：刘 龙
2020年10月6日
研究现状
已经出现了众多的视觉跟踪算法。 ▲视觉跟踪问题进行分类
●摄像机的数目：单摄像机Vs多摄像机 ●摄像机是否运动：摄像机静止Vs摄像机运动 ●场景中运动目标的数目：单运动目标Vs多运动目标 ●场景中运动目标的类型：刚体Vs非刚体 ●传感器的种类：可见光图像Vs红外图像
小结
问题的提出
在视频监视系统中，运动目标的检测与分割是 个非常重要的问题，尤其在复杂环境中对运动目 标进行检测时，由于受到环境噪声的影响，往往 很难检测到完整的或者真实的运动目标。运动检 测的方法很多，这些方法可以分为三类：
基于光流的运动检测。 基于相邻帧图像差分的运动检测。 基于背景差的运动检测。
步骤4：选择频率最大的灰度值作为该像素点的 背景灰度值。
将灰度值一致区间中最大像素数与所对应的平均灰度值
分别记为 nbackground w 和 background ，有下式 nbackground max( n1, n2 ,, nq )
w ( background x, y) w ( background x, y) 即像素点(x,y)所对应的背景像素点的灰度值为w ( background x, y)
思维导图在高中学习中的应用ppt课件
伊顿公学的教育教学.ppt
可编辑课件PPT
10
知识树法
概念图法
思维导图法
可编辑课件PPT
11
可编辑课件PPT
12
一种有效的工具——思维导图
可编辑课件PPT
13
思维的构成——主题；一级、二级、三 级分支；关键词；---
可编辑课件PPT
14
思维导图及其教学价值
Mind Maps 最 初 是 20 世 纪 60 年 代 英 国 人 东尼·博赞 （ Tony Buzan ） 创造的脑力开 发的高效学习 工具。
视觉思维与工具
Mind Mapping
思维导图
可编辑课件PPT
1
可编辑课件PPT
2
我们追求什么样的学习？
无效学习
不清楚学习目标，课堂上毫无生气；一知半 解。
低效学习
学习方法欠佳，费时，耗力，教师苦，学 生累。
有效学习
学习之后，有一定的进步或发展。
高效学习
脑中储存信息量大；思维与能力训练得到提 升；当堂学，当堂练，当堂会，负担轻。
可编辑课件PPT
29
三、思维导图的学生应用及类型
（1）计划导图 （2）预习导图 （3）笔记导图 （4）记忆导图 （5）观点导图 （6）知识复习导图 （7）解题导图 （8）错题导图 （9）考试管理导图 （10）成果导图
可编辑课件PPT
30
可编辑课件PPT
31
可编辑课件PPT
32
可编辑课件PPT
第三轮复习，每个同学自己选择，哪一块比较薄弱， 可以根据自己的选择，有偏重地复习。老师讲的仍然是 非常重点的内容，但自主选择的余地更大。
第四轮为自主复习。到了复习的最后阶段，主要是做 试题。最后自主复习的时间有七天，前五天每天都会做 “语数外+综合”四套试题，然后自己找漏洞。之后两 天则是学生向老师自主询问问题。然后，就是迎来真正 的高考。
第九章 目标检测与跟踪
12/146
微光、热成像和雷达技术的特点和优势
微光夜视技术
微光夜视技术是研究在夜间低照度条件下，用开拓观 察者实力的方法以实现夜间隐蔽观察的一种技术，它采用光 电子成像的方法来缓和或克服人眼在低照度以及有限光谱响 应下的限制，以开拓人眼的视觉。它利用夜视和热成像技术。 一是利用夜天自然微光的反射辐射，即研究被动微光技术， 使微弱照度下的目标成为可见；二是利用场景中物体本身的 热辐射，研究被动红外技术，使热目标成为可见。 热成像技术
9/146
军事目标信息的时效特征：
• 一种是通常意义上的军事目标的监视和侦察，如发现机场、 港口、车站、兵营、阵地、水面舰队以及侦察装备情况。 这种信息的时效期相对比较长，一般以天甚至以月计。 它对应的信息处理就是事后处理或半实时处理。
• 另一种是实战时的军事信息，时效特征比前者要严峻得多。 一个军事信息早一分钟还是晚一分钟到达指挥官手中，可 能决定战役的成败，过时的信息价值等于零。 它对应的信息处理就是实时信息处理或准实时处理。
6/146
什么是目标检测跟踪系统？
目标检测跟踪系统是对指定目标区域进行实时自动 跟踪，实时解算出目标在图像场景中的精确位置，并输出目 标偏离系统视轴的方位和俯仰误差信号，通过伺服控制回路， 驱动稳定平台跟踪目标。 同时，图像跟踪系统接收来自外部控制系统的控制命令 和数据，并按总体通讯协议要求向外部控制系统回送跟踪系 统的状态、图像数据和关键参数。实现目标跟踪的关键在于 完整地分割目标、合理地提取特征和准确地识别目标，同时 要考虑算法实现的时间，保证实时性。