- 为了提高无人机航拍目标识别精度，提出一种基于视图融合的目标识别方法，该方法利用3个2DCNN分别提取无人机航拍3D体数据3个视图的特征，本文方法有效性主要采取室内实测数据进行验证。研究结果表明：不论是从F-score还是从准确度数据来看，视图融合方法显优势较为突出，保证分类结果更佳。相比于基于B-scan图像的传统方法，在分类性能方面侧视图立方体与正视图立方体占据更大优势。本文提出的目标识别方法以视图融合为理论基础，实验结果显示无人机航拍目标识别精度得到进一步提升。
- 关键字：202308无人机航拍视图融合目标识别Alexnet方法精度
- 从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。近期，中国科学院空天信息创新研究院研究团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集，并面向全球公开发布。△ 数据集类别示意图该数据集含15000余幅分辨率优于1米、尺寸从上千到上万像素不等的图像，具有100多万精细化标注、多角度分布的目标，场景覆盖全球上百个典型城市、乡镇，以及常用机场、港口等，其中来自我国自主产权高分系列卫星的数据占比超过80%。所谓细粒度目标
- 关键字：遥感图像目标识别
- 目标检测和识别是计算机视觉系统的一个必不可少的组成部分。在计算机视觉中，首先是将场景分解成计算机可以看到和分析的组件。计算机视觉的第
- 关键字：嵌入式系统目标识别技术
- 目标边缘检测是高速公路目标辨识的关键技术。虽然现在有多种边缘检测算法，但是不同算法有着各自的适用范围，通过对比Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子，并以高速公路高清监控采集的视频截图作为样本，采用不同边缘检测算法对车辆、护栏等高速公路上的主要目标进行对比分析。计算结果表明，对于高速公路上的主要目标识别而言，Prewitt算子具有相对较好的边缘检测效果。
- 关键字：高速公路边缘检测目标识别Prewitt算子201605
- 为了实现打印贴标机智能贴标的需求，提出了一种基于机器视觉的物体包装盒实时贴标系统设计方案，并完成了系统的软件设计和整套硬件测试。该系统的硬件部分主要用来获取图像数据以及进行打印贴标操作，软件部分采用基于轮廓提取和形状特征识别相结合的图像处理技术，能够完成对其输出图像进行目标识别和实时定位，并通过串口通信将数据转发给控制系统。实际应用表明，该系统具有操作简便、测试准确的特点，达到了设计要求。
- 关键字：机器视觉目标识别实时定位串口通信
- 与通用集成电路相比，ASIC芯片具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高等几个方面的优势，而且在大批量应用时 ...
- 关键字：红外目标识别跟踪
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