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基于视觉的目标检测与跟踪综述 - 自动化学报
摘要 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一个热门研究课题。它在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域有着广泛的应用。本文详细介绍了该领域的发展历史、最新进展和典型方法。首先，根据处理的数据对象不同，将目标检测分为基于背景建模的方法和基于前景建模的方法。进一步分别总结了背景建模和特征表示。然后，根据是否涉及检测过程，将目标跟踪分为生成式和判别式方法。介绍了基于统计的外观建模。此外，还讨论了典型算法的优缺点。给出了不同算法在基准数据集上的表现。最后，总结了尚未解决的问题。讨论了该领域的未来趋势。
EU空间监视和跟踪服务产品组合 - SatcenEU空间监视和跟踪服务产品组合 - Satcen
2第18个太空控制中队（第18 SPC）为美国空军执行太空监视任务。此角色先前由联合空间操作中心（JSPOC）执行。
产品碳足迹|跟踪和跟踪
• Pioneers: Pro-actively comply with emerging disclosure rules (e.g., TCFD, ISSB) and showcase feasibility of PCF • Second-movers: Explore OEF and PCF as ways to improve footprint and access premiums • Instate low-CO2 purchasing rules and leverage consumer pressure for decarbonisation to cascade carbon transparency upstream and manage own upstream scope 3 emissions • Invest在促进PCF的（数字）技术中•有助于开发开源和分散数据库•优化产品设计以减少使用阶段排放
跟踪和...的国际标准
在海上航行方面，国际海事组织 (IMO) 引入了自动识别系统 (AIS)。自 2004 年底起，所有根据《国际海上人命安全公约》第 5 章进行国际航行的远洋船舶都必须配备 AIS。国际航海协会 (PIANC) 和 CCNR 的《河流信息服务指南和建议》（RIS 指南 2004）将内陆 AIS 定义为重要技术，并构成了联合国欧洲经济委员会 (UNECE) 于 2004 年 10 月通过的泛欧洲指南和建议的基础。
跟踪飞机轨迹...
1. 简介。轨迹跟踪是飞行控制系统的一项基本任务。在这一任务中，确保所采用的方法准确，特别是对干扰具有鲁棒性至关重要。这对于飞行的关键阶段（例如进近和着陆）尤其重要，因为飞行在拥挤的空域和近地飞行。在这些阶段，干扰引起的偏离参考轨迹可能会导致灾难性的后果。因此，风是飞行系统最危险的干扰之一，因为它不可预测，对飞机动力学影响很大。考虑到上述飞行条件下控制任务的关键性，迄今为止已经研究了几种用于此应用的方法。在 [19] 中，作者提出了一种 gamma/theta 制导律，用于跟踪已知风场的最优控制方法得出的轨迹。作者在垂直平面上制定了问题，并使用起飞阶段的数值示例说明了所开发的方法。 [15] 中的研究提出了一种自适应控制方案，利用该思想控制飞机在起飞阶段的爬升率。该反馈控制律不需要事先了解风场。[4] 中的作者将非线性空间反演方法应用于飞机轨迹跟踪。开发了一种新的垂直平面制导方案，与传统的基于非线性动态反演的方法相比，其跟踪性能有所提高。与 [19] 类似，需要对现有的风扰动进行先验估计。着陆飞行阶段被视为二维跟踪
基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
持续环境跟踪
Randy J. Guliuzza，创造研究所，1806 Royal Lane，达拉斯，TX 75229 美国，rguliuzza@icr.org Phil B. Gaskill，克莱默鱼类科学公司，格雷舍姆，俄勒冈州 摘要 我们基于对 342 篇期刊文章和 67 篇在线报告的研究结果的解读，提出了一个理解生物适应性的新框架，这些文章和报告涉及适应、生物工程和设计，并且假设生物功能最能准确地解释工程原理。我们假设生物体会主动、持续地跟踪环境变量，并通过自我调整来应对不断变化的环境——利用工程原理来约束人类设计的物体如何自我调整以适应变化——从而实现适应。我们将这种假设称为持续环境跟踪 (CET)。CET 是一种基于工程、以生物体为中心的适应性表征。 CET 希望发现生物体通过具有与人类工程跟踪系统类似的元素的系统进行适应，即：输入传感器、选择合适响应的内部逻辑机制和执行响应的执行器。我们通过重新解释研究结果并在工程设计框架内形式化生物适应性得出了这一假设，考虑了：(1) 目标、(2) 约束、(3) 变量和 (4) 与前三个相关的生物系统。文献确实使用
