提出背景 始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做
1 引言 在线监测系统中，待测信号幅值在50μV左右，而背景噪声幅值在50mV以上，用一般的采集和测量系统无法准确检测该信号。针对被背景噪声覆盖的微小信号，采用滤波降噪和差分放大手段，提高信噪比，
针对现有的动态背景提取运动目标物体算法复杂且难以在硬件上实现的问题，研究了改进型surendra背景更新算法原理的特点，提出了改进型surendra背景更新算法的硬件结构，并对硬件结构进行综合、仿真后
为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测。实验结
基于背景的差分办法能解决基于帧间差分办法和光流法中的问题，并且计算简单，但是背景容易受到交通环境和光强度的影响，理想的背景不容易获得，所以，自适应环境变化的背景模型对运动车辆检测的精确性起着非常重要的
0. 背景0.1 PetaLinux 是什么PetaLinux 是 Xilinx 推出的用于在其自家 SoC 上构建嵌入式 Linux 的一套工具集，集成了编译、调试、仿真等众多工具。0.2
背景信息到 2020 年， 市场预计将达到 600 亿美元 [数据来源：Allied Market Research]。这意味着，在 2014 年到 2020 年这个时间段内，年复合增长率为
