排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为解决丢失枪、弹后给社会带来的危害及加强警方对枪、弹的管控等问题,基于MSP430 单片机与无线
射频技术(radio frequency identification,RFID)设计一套智能枪-弹识别系统。该系统包括接触式电子击发手枪弹、
枪内处理单元2 部分,可以实现枪-弹识别:正常击发编写过特殊识别码的子弹,对码失败或没有编写识别码的普通
子弹无法完成击发,并在击发失败后触发失败提醒。结果表明:该系统可以有效减少因枪支违法外流带来的生命财
产损失,加强枪、弹管控。 相似文献
2.
目前迅速发展的数字信号处理器已在数据采集、通信及多媒体等领域中得到广泛的应用。本系统采用TI公司16位定点高速芯片TMS320C5410和专用语音采集芯片TLC320AD50进行数据采集和相关滤波、压缩处理,并将最终的数据流经串口送入计算机。在计算机中使用MATLAB控制串口接收数据并完成解压、回放、编码、通信仿真等处理。 相似文献
3.
4.
针对深空背景下的红外弱小目标检测,提出了一种基于聚类分析的目标检测方法,该方法将经过背景抑制的连续几帧图像构造组合帧,基于目标的运动特性,对分割后的组合帧进行聚类分析,从而检测到弱小目标并同时获得目标运动轨迹,再对检测结果进行聚类检验,从而去除虚假目标,降低虚警率。实验结果表明该算法对多目标的检测有较高的鲁棒性,且相对于传统的小目标检测算法有更高的检测率和较好的实时性。 相似文献
5.
显著性目标检测是遥感图像处理的重要研究领域,传统的方法通过逐个像素点的计算来实现目标检测,难以满足遥感图像大面积实时处理的要求。将视觉注意机制应用到遥感图像的显著性目标检测中,在训练阶段,将所有的目标融合成目标类,所有的背景融合成背景类,目标类的显著性均值与背景类的显著性均值的比值得到一个权重向量;在检测阶段,所有的特征图乘以权重向量得到自顶向下的显著性图;自顶向下和自底向上的显著性图融合生成全局显著性图。实验结果表明当目标和背景不是总成对出现时,该方法的检测结果优于Navalpakkam模型和Frintrop模型的检测结果。 相似文献
6.
图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域,现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息,无法满足实际的应用需要,要么压缩率过低,难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中,对不同的显著性区域采用不同的压缩率,这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率,而且还可以保持重要区域的高分辨率,实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中,该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。 相似文献
7.
8.
9.
10.
采用一种数据组织方式,提出一种特征向量聚类方法。首先选取特征空间中一些容易聚类的高密度数据点作为初始种子集合,并对其进行聚类。然后从剩下的数据点中选取种子集合的所有k近邻数据点,通过半监督判别式分析方法将当前种子集合及其k近邻数据投影到一个新的投影空间中,在该空间中对这些数据点再进行聚类,得到新的聚类结果,并将这些k近邻数据添加到当前种子集合中。通过迭代上述步骤,当种子集合的k近邻数据为空集时,算法结束。实验表明,该聚类方法优于经典的K-means、均值漂移、谱聚类等算法。 相似文献