针对目标跟踪过程中发生遮挡时跟踪出现偏差的情况，在传统MeanShift跟踪算法的基础上引入极限学习机（extreme learning machine，ELM），提出了基于ELM与Mean Shift的目标跟踪算法。该算法根据过去3个时刻的目标位置信息。利用ELM预测出目标当前可能位置，代替目标前一时刻位置作为Mean Shift迭代起始点，并在邻域范围内进行迭代，得到目标的真实位置。实验结果表明，与现有的改进算法相比，新算法减少了迭代次数和运算时间，同时在遮挡情况下能够准确定位目标位置并进行跟踪，提高了跟踪系统的实时性和鲁棒性。
在工程实践中,特别是在高填方情况下,为了使地基承载力满足设计要求,往往需要投入大量的人力和物力进行涵洞基底的地基处理,这种做法是不经济的。高路堤下的涵洞,填土相当于使涵洞基础具有埋深效应,可以显著提高地基承载力,深刻认识埋深效应有助于指导高填方涵洞的地基承载力的确定。如果对地基承载力修正认识不足,过分强调修正效果,会导致结构物因地基承载力不足,基底沉降和不均匀沉降过大,甚至引起结构物或路面开裂,影响道路的正常使用。因此,合理确定高填方路堤土压力分布状态、准确对地基承载力进行修正,成为高填路堤下构筑物设计和施工中的突出问题。
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