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学科分类
工业技术 | 337篇 |
出版年
2023年 | 7篇 |
2022年 | 9篇 |
2021年 | 16篇 |
2020年 | 8篇 |
2019年 | 22篇 |
2018年 | 5篇 |
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2003年 | 5篇 |
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2001年 | 5篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 4篇 |
1998年 | 4篇 |
1997年 | 1篇 |
排序方式: 共有337条查询结果,搜索用时 140 毫秒
1.
基于模板匹配的前视红外目标识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对固定目标红外图像中边缘模糊,难以分割和识别的情况,提出了一种基于模板匹配的目标识别方法。由高程数据和正射影像等卫星数据生成目标区参考图和基准图,在基准图中根据归一化Laplace响应确定目标区特征尺度作为目标检测的先验知识,对实时图及灰度反转实时图进行匹配滤波,检测出候选区域,再对候选区域进行基于Hausdorff距离的模板匹配,从而得到最终识别结果。实验结果显示:该算法识别精度高、速度快,对于复杂地面目标前视红外图像的匹配识别具有一定的应用价值。 相似文献
2.
目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。 相似文献
3.
Q&ASPACE:您认为台湾设计行业的优势与局限性是什么?其形成的原因是什么?设计及美学的提升必须经过时间、环境的内化及蕴育,台湾设计及美学的起飞于上世纪80、90年代,比大陆早,因此不管是设计师或是一般消费者对于设计及美学都具备一定的理解力,也因为消费者对于设计及美学的理解,要求自然高,造就台湾设计师对于细节及质感的讲究,不只在意形式上的设计,对于材质、工法及设计对实质生活的影响都有 相似文献
4.
5.
本文通过对目前我国商业步行街现状的调研与分析,在现代人对现代商业活动的需求的基础上,提出了对现代步行街的设计导则,揭示了现代商业步行街的巨大发展前景。 相似文献
6.
7.
8.
9.
传统的压缩感知目标跟踪在目标纹理改变、比例缩放、光照变化剧烈时鲁棒性不足,本文提出一种面向高斯差分图的压缩感知目标跟踪算法。首先,构建原始图像的多尺度空间及其对应的图像高斯差分图,实现高斯差分图的特征提取并获取压缩感知的输入信号;然后,通过压缩降维,目标邻域遍历,参数更新等过程,计算出面向高斯差分图的后续帧的目标最优跟踪窗;最后,将跟踪窗投影到对应的原始图像上,完成面向视频流的目标跟踪。实验证明,高斯差分图像是单通道灰度图,相比较原始视频流的三通道彩色图,具有灰度取值范围小,数值低,结构简单,维数少等特点,增强了特征对纹理改变、比例缩放和光照变化的稳健性,且继承了原始算法的实时性。因此,与传统的压缩感知算法相比,本文算法能快速准确地实现复杂环境下的移动目标跟踪任务,具有更强的鲁棒性。 相似文献
10.
<正>武夷山竹筏育制场是武夷山九曲溪旅游漂流用竹排的储存及制作工厂,项目位于武夷山星村镇附近乡野中的一块台地上,由竹子储存仓库(未建成)、竹排制作车间、办公及宿舍楼这3栋建筑及其围合的庭院组成。每年冬天这里要采集晾晒约2.2万根毛竹,之后储存于竹子仓库,用于每年1800张竹排的制造。建筑的布局与朝向结合地形、风向考虑。制作车间分为两组,内部为大跨度空间,横向满足毛竹9m长烧制时移动的需要,长向则按照火烧竹尾、 相似文献