论文检测系统标准

标准

通常大学本科毕业论文的查重标准为30％以下；硕士毕业论文的查重标准为15％-20％。

原则

1、安全原则。很多学校都有自己的一套论文检测系统的，但不一定要开个人用户，如果你坚持使用相同的检测与学校系统，将会被记录，通过一个不知名的网站查重，会存在问题很大的风险性，如果可以被上传到网上面，那么我们后续的查重率肯定是100％了。

2、实用原则。很多人都认为，学校用啥检测，我们就提前用啥检测，殊不知，良好的系统检测只是为了要最后那个重复率的数字，而其查重报告对于修改来说，根本不方便。你都不知道是那几个词引起的重复。

3、修改原则。论文修改，无非是同义换词和同义换句。因为，将一句话中造成重复的词汇换掉，就有可能拯救了整句话。这是最快的修改方法。

研究生毕业论文查重标准是相当严格的，对于论文的重复率是严格把控的，会根据研究生论文查重结果来判断是否符合研究生论文查重标准。更加准确来说就是，就是查抄袭率。一般一篇论文的抄袭率不能够超过20%，低于5%，可以直接送审或者答辩，5%-20%之间则需要导师审核做出判定。20%-35%之间的就需要重新进行研究生毕业论文查重了。

毕业论文是每个大学生都要经历的，它不仅代表着你即将结束大学的生活，也代表着从出生到现在的学校学习、生活的一个结束。写毕业论文是对大学学习、生活的一个总结。为了提高学生论文的质量，防止抄袭的学术不端行为，论文查重系统由此诞生，并且开辟出了一个市场，可以说论文查重是趋势所需的。那么，论文查重的原理是什么呢？今天小编来给大家讲讲。

首先，我们来了解一下论文查重的规则。一般来说，机构都是使用内部规定的论文查重，而论文查重规则是：将用户上传的论文跟论文查重系统数据库的数据进行对比，有点数据库中会加入互联网的数据，所以数据库的资源是极其庞大的。论文检测对比时，如果一个句子中存在了有连续13个字重复，就会被认为重复，并计算全文查重率。而大部分的论文查重系统都只能检测文本数据，对于图片、图表是无法进行识别的，因此不会参与检测过程。参考文献只要进行正确地格式标注、引用，也是不会参与查重检测的。如果参考文献格式规范、错误引用、虚假引用等，那么参考文献将会被认为是正文部分而参与查重检测，那么可能会导致论文查重率变高。

其次，我们需要了解一下论文查重的标准是什么。不同的单位对于论文查重的要求是不一样的，不同的论文查重系统对同一篇论文的查重结果也不一样的，因为每个论文查重系统的数据库、查重算法是不一样的，所以检测的结果肯定是不相同的。其实，就算是同一篇论文在同一个查重系统检测，其结果也是会有波动的。因为很多查重系统里面都是加入了数据库的数据的，而互联网的数据是实时更新的，所以在进行查重检测结果也是有波动的。我们需要了解清楚单位规定的查重系统是什么，然后选择对应的查重系统检测，这样可以节省时间。现在一般情况下，本科论文查重率要求一般在20％-30％之间，硕博论文查重比较严格，一般查重率要求在5％-10％之间，而期刊论文查重率要求一般在10％-20％之间。

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毕业论文是衡量一个人是否能毕业的指标，现在许多大学选择通过论文查重系统来判断论文是否符合学校标准。如果没有达到学校的标准，那么是无法顺利毕业的。现在很多本科毕业生对论文查重的范围有不了解的，今天来说说论文查重的标准是什么。论文重复率是否达标是非常重要的，因为这是高校判断论文是否能进入答辩环节的依据之一。如果论文重复率超过要求标准，那么会被延迟答辩时间，这样是会影响正常毕业时间的。所以，降低重复率是我们必须要做的事情，并且还要选择与学校一致的系统进行检测。由于学校不同，本科论文重复率也不同，但是一般论文重复率在15％~30％间，毕竟本科阶段，有的同学写的论文内容质量没有非常高的标准，达到学校的基本要求就可以了。知网是连续13个字相似就会判定为重复，所以如果内容复制得比较多，那么重复率也会相对较高。有的同学使用改变句子中的某些单词或句子的语态来降重，但是可以重复的计算技术标准问题依然没有存在。最好的办法就是按照别人的观点，对其进行总结以及归纳，用自己的想法写出一篇新文章。大学毕业论文查重时，系统的查重标准仅供指导老师的参考，并非最终的查重比例。只是部分文章与其他文章相似，如果一定要出现，就不能根据实际情况认为是重复的，因此导师的意见也是非常重要的一部分。

论文检测系统要符合哪些标准

硕士论文顺利通过查重的技巧有哪些？现在国内读硕士比较好，但是毕业的时候很严格，论文重复率要通过查重系统检测才能毕业。可以肯定的是，毕业越来越难了，不管好不好，因为打击学术造假的力度在不断加大，如果论文重复率不达标，毕业就很难了。但不用担心，如果你能看懂这篇文章，你成功通过知网硕士论文查重测试也就不难了。看你能不能按照下面的介绍去做了。自己做新课题的研究。其实硕士研究生顺利毕业最简单的就是自己做一个新课题的研究，选题的时候要有所创新，而不是去研究别人学了无数遍的内容。如果研究是别人做的，重复率自然高。当然，做新课题的研究需要更多的精力，这要看你有没有足够的时间，能不能认真做研究。如果你能做到，成功毕业并不难。学习语言创新，论文可以用幽默的风格写吗？当然，事实并非如此。我个人不推荐幽默的散文，但是同样的说法很多。如果你能掌握语言创新的技巧，你很容易成功毕业。知网硕士论文查重涉及的数据库会比较大，所以不管是不是研究内容，都有可能重复数据库中的内容，这就需要大家在写作的时候注意语言的运用，合理的改变语言的表达方式，而不仅仅是按照一般的说话习惯来写，这也是降低论文重复率的一种方法。当然，语言创新不是一件容易的事情，它需要人们平时积累更多的语言。但是，如果论文已经完成，但是重复率不达标，那么最基本的重复词替换，或者是被字句和把字句的变化，也会有助于降低重复率。以上就是硕士论文顺利通过论文查重的技巧有哪些的问题解答，希望能够帮助到大家。

不同的学校对论文的重复率要求自然也是不一样的，有的学校针对普通的本科论文的查重率是要求在30％以下的，而那些严格的高校，对普通本科论文的重复率要求重复率在20％以下，随之，不同高校对本科和硕博论文的要求自然也是有差异的。最好是在提交查重报告到学校之前，先了解自己学校的论文重复率要求，甚至自己先查重一下比较好。另外，还需要知道我国98％以上的各所高校都是使用知网查重现在已经升级为系统对硕士论文的重复率进行检测，而相对于知网来说，知网论文的检测系统在目前已经升级为可以自动的识别论文中所引用的部分了，对于法条也可以自动识别。所以，如果学生们在论文中引用较多或者法条较多的话，一定要更加注意好引用的运用，为了避免所引用的格式不对从而导致所引用的部分将无法被自动识别。很多同学会去改变论文的章节顺序或者是从不同的文章中抽取不同文章拼凑而成的一篇文章，对抄袭检测的结果几乎为零。

1.论文目录检测论文的目录是Word文件自动生成的，论文检测系统可以区分论文目录，根据目录分章检测论文。然而，如果目录是手工生成的，系统无法区分，因此检测系统将在检测文本中添加目录信息，这将影响论文的重复率。2.引文内容的检验引用他人论文中的信息内容我们要用引号标出，这样一个可以有效避免出现重复，引用部分也不会用红色字体标出重复的信息内容。如果引用标注的名堂有错误，或者引用的内容超过检测软件规定的引用范围，直接认定为抄袭，系统会用红色体标注论文内容。3.参考书检验参考书的信息内容包括：时间，作者姓名，期刊名称，页码等。与参考书序号相匹配的信息内容为引言标注的论文信息内容，系统会自动识别信息内容，一般不认为重复。但如果格式不正确，信息内容可能会有红色标记，涉及到检测，这将严重影响论文的重复率。

引用之后最后修改一下因为超过百分之直也算相似，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平。2．百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．在技术上，采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，专家会有相应判断。普通学校对硕士论文查重的要求在5%以下，首次查重在5%以下，内容通过导师审查，可以直接进入答辩。如果在5%-20%之间，在根据导师意见进行相应的修改和减量的同时，还要检查学生是否有学术上的不良行为，并根据最终论文的检验结果提出具体的处理意见。论文的查重结果在20%-30%之间的话，初次修正后可以申请复查，复查通过的话可以让导师复查，进行抗辩。如果查重再次不通过，就推迟答辩。硕士论文查重率在30%以上，应延期答辩。如果仔细修改后提交给导师进行审查和查重，半年后就可以审查和答辩。这对毕业生来说，有比较大的影响，需要很多时间和精力。因此，写论文要认真而高标准。

目标检测系统论文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

能不能给我发一份呢？

运动目标检测与跟踪算法研究视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标，并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。根据运动目标与摄像机之间的关系，运动目标检测分为静态背景下的运动目标检测和动态背景下的运动目标检测。静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个监视过程中不发生移动；动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。静态背景静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种：（1）背景差分法背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法，其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。很多研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只对背景已知的运动对象检测比较有效，不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很大的情况。（2）帧间差分法帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间，采用基于像素的时间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。帧间差分法对动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正，从而能较好地检测出中间帧运动目标的形状轮廓。帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。（3）光流法光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场，包含了物体表面结构和动态行为等重要信息。基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动和景物三位结构的丰富信息。在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可用于动态场景的情况。但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。动态背景动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动，检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。近年来出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪基于区域的跟踪方法基本思想是：首先通过图像分割或预先人为确定提取包含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。由于提取的目标模板包含了较完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定，但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用于复杂场景下对运动目标的实时、鲁棒跟踪。用于跟踪的特征很多，如角点边缘、形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标，结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪基于模型的跟踪方法基本思想是：首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪，但跟踪精度取决于模型的精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的通用算法。目前，比较经典的运动目标检测算法有：双帧差分法、三帧差分法(对称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可以相互交融的。目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型，其算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确度，虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。根据跟踪算法所用的预测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方法等。运动检测与目标跟踪算法模块运动检测与目标跟踪算法模块与目标跟踪一、运动检测算法 1.算法效果算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大的滞留物或盗移物。从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率都较低，在以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域，以供高层进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。反映算法优缺点的详细效果如下所示：去影子和完整性效果好公司内视频左边的为去影前，右边的为去影后的结果，可以看出在完整性和去影率上都有所突出。这两个视频的共周特点城市交通是，影子都是浅影子，视频噪声不太明显。目标与背景的对比度比较高。效果差这两个视频的特点是影子都是深影子。虽然影子没有去掉，但是物体的完整性是比较高的。主要原因就是场景的对路口，上午十点比度比较高。滞留物检测和稳定性效果好会议室盗移效果好的原因，一是盗移或滞留目标与背景对比度较大，二是目标本身尺寸较大。另外盗移物或滞留物在保持各自的状态期间不能受到光照变化或其它明显运动目标的干扰，要不然有可能会造成判断的不稳定。效果差会议室遗留物大部分时间内，滞留的判断都是较稳定的，但是在后期出现了不稳定。主要原因是目标太小的原故。因此在进行滞留物判断时，大目标，对比度较高的环境有利于判断的稳定性和准确性。漏检率效果好城市交通在对比度高的环境下，目标相对都较大的情况下（大于 40 个像素）可以很，稳定的检测出目标。在这种条件下的漏检率通常都是非常低的，在以下。效果差行人－傍晚和“行人”目录下的其它昏暗条件下的视频在对比度较低的情况下，会造成检测结果不稳定。漏检率较高。主要原因是由于去影子造成的。这种对比度下的漏检率一般在 6%以下。除了对比度低是造成漏检的原因外，过小的目标也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被忽略掉。算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明检测参数说明检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧，可以通过参数来自行调整。目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的，范围在 4 个像素值以上。目前参数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。目标阴影的去除能力是可以调整的，目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的光照变化。适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为后面高层应用提供良好的信息。二、目标跟踪稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合，对相机的架设和视频的背景环境和运动目标数量运动方式有一定要求：背景要求：由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的，所以对背景的要求和运动检测一样，背景要求：运动目标相对于背景要有一定反差。运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检运动目标：测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差，运动目标和碎片相遇时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。运动方式：运动目标的最大数量由外部设定。但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比运动方式：较好。算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。算法没对物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。拍摄角度：拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。

论文检测系统哪个准确

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到底论文查重系统有哪些？事实上，不管是大论文还是小论文，都需要查重。检测论文时都需要使用专业的论文查重系统。如今有许多系统可供使用。例如权威查重、维普、万方、 Papertime免费查重网站等，每个人可以使用的查重系统有许多选择。

有些人不知道要查重大论文和小论文选择什么论文去查重系统，其实在查重大论文和小论文时，在查重系统上选择并没有太大差别。许多论文查重系统不仅能对大型论文进行查重，而且还能进行小论文查重。有的查重系统甚至还根据不同论文类型开发了相应的论文查重系统，比如权威查重查重系统，这样更有针对性，查重结果也更准确。

论文的查重方法也很简单，其步骤也是相同的，可以同时检测大小论文查重，学校等机构或者查重系统对于大论文和小论文的查重率标准也是差不多的。

查重系统有很多种，在选择时，大家都需要进行一定的筛选。先看看系统的能见度以及稳定性，再看系统的数据库是否强大，当然比较方便的方法是使用与本校相同的论文查重系统。

万方论文检测系统检测结果准吗

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