與通用集成電路相比,ASIC芯片具有體積小、重量輕、功耗低、可靠性高等幾個方面的優(yōu)勢,而且在大批量應(yīng)用時,可降低成本。##在本系統(tǒng)中,F(xiàn)PGA控制了絕大部分單元,包括通道選擇/電平轉(zhuǎn)換芯片、輸入輸出FIFO、SRAM、DSP、PCI接口電路等。
2014-08-14 15:16:21
2026 
射頻識別(RFID,即Radio Frequency Identification)技術(shù)是自動識別技術(shù)在無線電技術(shù)方面的具體應(yīng)用與發(fā)展,其基本原理是利用射頻方式進(jìn)行非接觸雙向通信,以達(dá)到識別與數(shù)據(jù)交換的目的?因此它可實現(xiàn)多目標(biāo)識別、運動目標(biāo)識別和遠(yuǎn)程實時監(jiān)控及管理.
2015-03-30 16:00:22
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目標(biāo)檢測和識別是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的一個必不可少的組成部分。在計算機(jī)視覺中,首先是將場景分解成計算機(jī)可以看到和分析的組件。
2015-10-28 10:12:32
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硬件平臺由DSP處理器+FPGA及其外圍器件組成的高速運算電路共同實現(xiàn)[2],它為軟件編程、各類數(shù)據(jù)流控制及復(fù)雜對象的識別算法提供基礎(chǔ)保證。多目標(biāo)識別算法在物理空間運行上分成兩部分:圖像預(yù)處理
2021-10-29 08:52:35
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目標(biāo)識別 YOLO 學(xué)習(xí)筆記(一)
2020-05-12 15:05:34
各位好!我是一名學(xué)生,先階段在準(zhǔn)備競賽,需要RCS目標(biāo)識別技術(shù),實現(xiàn)海上油污檢測。請問有沒有地方采購現(xiàn)成產(chǎn)品,或是自己制作是如何制作,謝謝!或是有其他什么方法可以實現(xiàn)海上油污檢測?
2015-01-27 15:50:02
項目名稱:智能目標(biāo)識別試用計劃:通過攝像頭采集視頻,利用海思芯片進(jìn)行處理和目標(biāo)識別。計劃年內(nèi)完成。
2020-11-19 20:46:19
圖像采集,F(xiàn)PGA做圖像處理,主要采取opencv對圖像進(jìn)行處理,ok210可做平時擴(kuò)展項目,例如植入APP中,如果cortex-A8足夠強大可考慮換下樹莓派原理:運動目標(biāo)識別;背景減除
2015-08-10 14:13:25
基于嵌入式圖像處理平臺的實時多目標(biāo)識別算法人工智能技術(shù)與咨詢 昨天本文來自《科學(xué)技術(shù)與工程》,作者王旭輝等摘 要提出了一種適用于空間觀測任務(wù)的實時多目標(biāo)識別算法,它基于DSP和FPGA組合的圖像處理
2021-12-21 07:02:06
本人新手,之前從未接觸過圖像處理,現(xiàn)在因為項目需要搭建一個關(guān)于圖像處理和目標(biāo)識別的MATLAB系統(tǒng),系統(tǒng)介紹如下: 想要從圖片中將目標(biāo)提取出來并與模板庫進(jìn)行匹配對比,以確定是否為我感興趣的目標(biāo)
2016-07-10 15:05:58
被動回波的特性,設(shè)計了毫米波主動測距算法、毫米波輻射計目標(biāo)識別算法,在DSP芯片上完成了全部系統(tǒng)的軟件開發(fā),包括主動測距、目標(biāo)識別模塊。給出了程序開發(fā)中的部分代碼,比較細(xì)致的介紹了實現(xiàn)系統(tǒng)自舉加載的發(fā)
2021-12-30 10:36:54
1、基于RT-Thread和N32G457的嵌入式目標(biāo)識別系統(tǒng)設(shè)計 本演示示例移植蘇州大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院王宜懷教授團(tuán)隊的金葫蘆嵌入式人工智能:物體認(rèn)知系統(tǒng)中的代碼在N32G457上實現(xiàn)??梢?b class="flag-6" style="color: red">識別單獨的英文字母A B C D原作者:tai-he
2022-11-30 11:36:05
嵌入式系統(tǒng)中的目標(biāo)識別技術(shù)
2021-03-09 08:33:26
本文將回顧一系列的特征檢測算法,在這個過程中,看看一般目標(biāo)識別和具體特征識別在這些年經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展。
2021-06-02 06:24:59
功能簡介
該應(yīng)用是在Openharmony 4.0系統(tǒng)上開發(fā)的一個目標(biāo)識別的AI應(yīng)用,旨在從上到下打通Openharmony AI子系統(tǒng),展示Openharmony系統(tǒng)的AI能力,并為開發(fā)者提供AI
2024-04-11 16:14:55
怎么實現(xiàn)基于Z85C30的動目標(biāo)識別系統(tǒng)的串行通信設(shè)計?
2021-05-31 06:32:52
怎樣通過windows自帶的遠(yuǎn)程桌面訪問RK3566呢?怎樣通過遠(yuǎn)程桌面去查看ROS小車的目標(biāo)識別情況呢?
2022-03-02 08:50:23
隨著DSP技術(shù)的進(jìn)步,計算能力更強、功耗更低和體積更小的DSP已經(jīng)出現(xiàn),使3G手機(jī)上植入更精確更復(fù)雜的自動語音識別(ASR)功能成為可能。目前,基本ASR應(yīng)用可以分成三大類:1. 語音-文本轉(zhuǎn)換(語音輸入);2. 講者識別;3. 語音命令控制(語音控制)。
2019-09-02 07:03:35
1、智能車目標(biāo)識別系統(tǒng)的實現(xiàn) 首先,簡單介紹一下上面提到的各個話題的范圍 (Domain),人工智能 (Artifitial Intelligence)是最大的話題,如果用一張圖來說明的話
2022-09-06 14:54:26
本文介紹的就是一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計。
2021-04-29 06:27:10
首先將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于單傳感器潛艇目標(biāo)識別,在此基礎(chǔ)上將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)識別。仿真結(jié)果證明:這種方法是可行的、高效的。關(guān)鍵詞:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),
2009-05-26 10:57:18
23 本文結(jié)合實際路面狀況,將模糊模式識別技術(shù)應(yīng)用到汽車識別中,對汽車特征進(jìn)行分析,設(shè)計了適用于高速公路汽車防撞系統(tǒng)的汽車目標(biāo)模糊識別算法,并完成相關(guān)的系統(tǒng)軟硬件
2009-06-24 09:48:51
26 針對多傳感器目標(biāo)信號的特點,運用小波變換和FOBW編碼對信號進(jìn)行特征提取。在此基礎(chǔ)上,運用D2S 證據(jù)理論對目標(biāo)進(jìn)行融合識別。與單一傳感器的識別結(jié)果相比較,上述方法能明顯提高
2009-06-27 08:36:53
16 利用異類傳感器的互補特性, 提出了一種新的運動目標(biāo)識別算法: 選取目標(biāo)速度、第1 主頻、第2 主頻作為識別的有效特征; 運用模糊推理得到目標(biāo)分類信息的基本概率分配函數(shù); 把D2S
2009-07-09 13:40:33
11 本文提出一種全新的圖像分割方法——連通線多級切割方法,并在此基礎(chǔ)上建立圖像NMI特征的目標(biāo)識別與跟蹤算法。文章給出了運用連通線多級切割方法實現(xiàn)閾值求取、圖像分割、
2009-07-15 10:36:04
20 介紹了一種有目標(biāo)識別功能的圖像采集系統(tǒng),用USB 接口芯片實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的傳輸。闡述了系統(tǒng)的硬件、固件、設(shè)備驅(qū)動程序和應(yīng)用軟件的設(shè)計與實現(xiàn)方法。詳細(xì)介紹了目標(biāo)識別算法
2009-08-13 08:42:45
14 針對微型航天探測器在星空運動背景下對目標(biāo)識別的要求,提出一種基于圖像配準(zhǔn)與邊緣提取的差分算法。該算法將采集的連續(xù)兩幀圖像配準(zhǔn)后差分,將差分圖像二值
2009-08-15 15:10:21
15 本文采用DSP 芯片TMS320VC5416 為核心器件, 結(jié)合FPS200 指紋傳感器和CPLD, 組成嵌入式自動指紋識別系統(tǒng),具有實時性和識別率高等優(yōu)點。并介紹詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的硬件方案和相應(yīng)的軟
2009-09-16 11:11:34
26 遙感圖像中不同港口的內(nèi)港區(qū)域呈現(xiàn)出不同的形狀,該文提出一種基于內(nèi)港區(qū)域的港口目標(biāo)識別方法。首先利用直方圖和形態(tài)學(xué)算子分割海域;再利用多邊形近似法提取海岸線上的
2009-11-17 15:22:31
9 該文主要研究了目標(biāo)識別中SVM 線性可分的充要條件以及線性不可分時軟間隔分類的內(nèi)涵。首先給出了SVM 特征空間線性可分充要條件的簡潔清晰、物理意義更明確的證明過程,然后證
2009-11-21 11:49:03
9 針對光通信目標(biāo)識別子系統(tǒng)提出了一種半物理仿真方案。該方案使用軟件模擬器模擬數(shù)字照相機(jī)和上位機(jī)的功能,與目標(biāo)識別子系統(tǒng)進(jìn)行命令和數(shù)據(jù)交互。與傳統(tǒng)方案相比,該方
2009-12-22 17:09:30
10 針對當(dāng)前目標(biāo)識別系統(tǒng)中常用的信息融合方法識別率較低、運行速度慢、抗噪性差等問題,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和 DS 證據(jù)理論的信息融合方法。該方法兼顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS 推理
2010-01-18 12:22:52
5 利用合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)獲取的目標(biāo)像進(jìn)行識別時,基于子空間的自動目標(biāo)識別(Automatic Target Recognition, ATR)方法通常是對樣本數(shù)據(jù)的值空間進(jìn)行操作。當(dāng)識別相似目
2010-02-10 14:00:47
19 針對寬帶雷達(dá)多類目標(biāo)識別波形優(yōu)化中的方位敏感性、距離敏感性和初相不確定性問題,該文在高斯色噪聲背景下提出一種基于遺傳算法和最大滑動相關(guān)分類器的波形優(yōu)化方法,簡
2010-02-10 14:03:32
13 IC芯片表面標(biāo)識自動識別虛擬儀器系統(tǒng)的設(shè)計
芯片表面標(biāo)記自動識別技術(shù)是芯片制造技術(shù)不斷高速發(fā)展的要求,其中芯片表面標(biāo)識主要包括廠商圖標(biāo)、序列號(
2010-03-19 15:40:17
24 提出了一種運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)的方案,給出了系統(tǒng)的原理圖和結(jié)構(gòu)框圖。重點論述了圖像處理的過程和算法,包括顏色模型的選擇,圖像的預(yù)處理,圖像分割,目標(biāo)的識別及
2010-07-20 16:14:33
29 硬盤標(biāo)識識別方法
Seagate硬盤的編號比較簡單,其識別方法為:"ST+硬盤尺寸+容量+主標(biāo)識+副標(biāo)識+接口類型"。 為了另大家容易理解,簡單的
2008-09-04 12:56:41
7310 洛微科技DM 3D工業(yè)相機(jī)抓取引導(dǎo)目標(biāo)識別產(chǎn)品型號:LWP-D325-I & LWP-D325C-I & LWP-D325W-I產(chǎn)品介紹洛微科技DM 3D工業(yè)相機(jī)是一款工業(yè)級
2024-10-30 11:42:37
采用DSP的圖像處理在車牌識別中的設(shè)計應(yīng)用
汽車普及程度的提高,汽車牌照自動識別系統(tǒng)(LPR)的研究與開發(fā)也成為現(xiàn)代化交通發(fā)展中倍受關(guān)注的問題。對提高這些場
2010-03-24 18:05:32
2174 
3G手機(jī)語音識別應(yīng)用中DSP的選擇策略
隨著DSP技術(shù)的進(jìn)步,計算能力更強、功耗更低和體積更小的DSP已經(jīng)出現(xiàn),使3G手機(jī)上植入更精確更復(fù)雜的自動語音識別(ASR)功能成為
2010-03-29 08:58:15
876 
摘要:一種基于DSP的視覺焊縫識別系統(tǒng).采用ADSP21160實現(xiàn)了焊接圖像焊縫識別算法,滿足了信號實時處理的要求. 關(guān)鍵詞:焊縫識別系統(tǒng); ADSP2116; 焊縫識別算法;仿真運算
2011-03-01 01:09:52
50 針對全自主足球機(jī)器人目標(biāo)識別受光強變化的影響, 實時性、準(zhǔn)確性和魯棒性存在的不足, 提出了一種基于動態(tài)窗口HSI 色彩空間模型的閾值向量位與及區(qū)域合并算法, 并通過動態(tài)窗口減小
2011-06-28 15:36:06
34 介紹了一種基于$3C2440硬件平臺和移動目標(biāo)識別技術(shù)的安防監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計方案,在嵌入式Linux平臺下實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的采集、編碼與傳輸l選擇時間差分圖像檢測移動目標(biāo)算法,實現(xiàn)視
2011-08-25 15:35:33
67 通常的偵察手段對于軍事假目標(biāo)的識別能力有限,文中提出了一種新的軍事假目標(biāo)識別方法。在介紹偏振成像機(jī)理的基礎(chǔ)上,分析了偏振信息檢測和強度信息檢測在物理含義中的區(qū)別。
2011-08-29 15:11:01
36 現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)是在專用ASIC的基礎(chǔ)上發(fā)展出來的,它克服了專用ASIC不夠靈活的缺點.本文介紹的就是一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計。
2011-09-16 11:00:16
1624 
提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板,能達(dá)到很高識別率與很低的等錯率。該研究旨在提高飛機(jī)識別的準(zhǔn)確率和降低出錯
2013-09-02 14:54:55
21 針對目標(biāo)識別問題,采取了基于協(xié)同學(xué)的模式識別理論,引入了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,提出了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軍事目標(biāo)進(jìn)行識別的方法,并通過仿真驗證了該方法
2013-09-18 10:29:59
26 電子開發(fā)機(jī)器人相關(guān)教程資料——全自主移動足球機(jī)器人目標(biāo)識別
2016-09-06 16:42:43
0 基于MVDR參數(shù)譜在艦船目標(biāo)識別中的應(yīng)用_魏鑫
2017-01-07 21:28:58
0 融合壓縮感知和SVM的SAR變形目標(biāo)識別算法_谷雨
2017-01-08 11:07:01
1 紅外動目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)的實現(xiàn)方案
2017-01-12 22:13:34
25 多尺度Retinex算法在自動目標(biāo)識別中的應(yīng)用_周澤華
2017-03-19 11:29:00
0 基于OpenCv運動目標(biāo)識別技術(shù)的研究_孟介成
2017-03-17 08:00:00
5 基于RHT的局部有遮擋圓形目標(biāo)識別方法_顧肇瑞
2017-03-17 08:00:00
0 基于大視場星敏感器的目標(biāo)識別技術(shù)_丁國鵬
2017-03-19 19:19:35
0 針對具有多個特征指標(biāo)的模糊多傳感器目標(biāo)識別問題,提出一種新的模糊多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。該方法根據(jù)信息熵理論,引入不均衡度定義熵權(quán)矢量,通過求解數(shù)學(xué)規(guī)劃問題,得到各目標(biāo)類別的優(yōu)屬度,并給出目標(biāo)識別規(guī)則。實驗結(jié)果表明,該方法能提高目標(biāo)識別結(jié)果的客觀性和可信度,具有可操作性。
2017-09-08 15:25:55
3 電磁場在目標(biāo)識別中的應(yīng)用
2017-09-15 10:01:54
22 技術(shù)。 隨著DSP技術(shù)的發(fā)展,人們開始重視此技術(shù)的應(yīng)用,實踐證明應(yīng)用DSP技術(shù)后可使射頻識別系統(tǒng)大大簡化,性能有明顯提高。 本文就該技術(shù)在射頻識別系統(tǒng)中的應(yīng)用及開發(fā)中應(yīng)注意的一些問題進(jìn)行介紹。DSP芯片的組成、原理等的一般性內(nèi)容可參考有關(guān)書籍
2017-10-20 10:02:06
0 的目標(biāo)識別融合改進(jìn)算法,利用證據(jù)相似性度量對證據(jù)源進(jìn)行修正,通過對水下不同背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行融合試驗表明,經(jīng)數(shù)據(jù)融合后,目標(biāo)識別率可由原來的80%提高到99%,從而證明本文所提出的融合算法可以有效提高目標(biāo)識別準(zhǔn)確率。
2017-11-14 10:36:48
9 算法的目標(biāo)識別算法。結(jié)合在無遮擋與被局部遮擋的交通工具全方位姿態(tài)模型庫上進(jìn)行的目標(biāo)識別試驗,得出結(jié)果:算法對無遮擋目標(biāo)的平均識別率能到達(dá)83%以上,具有良好的識別性能:對被局部遮擋目標(biāo)的平均識別率也能保持在80%左右,只有很小的降低。實驗結(jié)果顯示算法具有優(yōu)良的識別被局
2017-11-14 11:04:14
5 為了能夠更好地滿足日益擴(kuò)大的目標(biāo)識別需求,提出了一種基于改進(jìn)KD樹與RANSC算法的目標(biāo)識別算法。通過對比改進(jìn)前后KD樹匹配算法匹配SIFT特征點的執(zhí)行效果,很明顯的看出改進(jìn)KD樹算法的匹配效果更佳
2017-11-16 17:45:02
17 針對遙感圖像視覺對比度差、分辨率低及目標(biāo)含有不同角度旋轉(zhuǎn)的情況,在稀疏表示分類識別的基礎(chǔ)上,提出一種基于擴(kuò)展字典稀疏表示的遙感目標(biāo)識別方法。首先將訓(xùn)練樣本和待測樣本進(jìn)行二進(jìn)小波變換增強,提取增強圖像
2017-11-17 17:18:38
9 綜上所述,復(fù)雜電磁環(huán)境對雷達(dá)目標(biāo)識別影響非常大。在復(fù)雜電磁環(huán)境方面的研究我國與發(fā)達(dá)國家的差距還很大。發(fā)達(dá)國家對復(fù)雜電磁環(huán)境下的作戰(zhàn)、訓(xùn)練、裝備、技術(shù)、人才的研究起步較早,現(xiàn)在已經(jīng)取得了一大批
2017-12-11 11:54:14
1990 
的基礎(chǔ),是在捕獲到的目標(biāo)初始狀態(tài)和通過特征提取得到的目標(biāo)特征基礎(chǔ)上,進(jìn)行一種時空結(jié)合的目標(biāo)狀態(tài)估計。目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、視頻檢索、人機(jī)交互、智能交通和基于運動的目標(biāo)識別等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。 盡管目標(biāo)跟蹤已經(jīng)獲得很多
2017-12-11 17:24:57
0 在現(xiàn)代防空作戰(zhàn)中,為獲得最佳作戰(zhàn)效果,必須實時獲取戰(zhàn)場態(tài)勢估計,目標(biāo)識別是戰(zhàn)場態(tài)勢估計的重要組成部分。目標(biāo)識別技術(shù)利用多傳感器資源,通過對各個傳感器及其觀測信息的合理支配與使用,將各傳感器在
2017-12-14 16:34:16
0 針對圖像在平移、旋轉(zhuǎn)或局部形變等復(fù)雜情況下的識別問題,提出一種基于非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和多尺度分塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)目標(biāo)識別算法。算法首先利用不合標(biāo)簽的圖像訓(xùn)練一個稀疏自動編碼器,得到符合數(shù)據(jù)集特性
2017-12-20 15:37:25
0 希望有朝一日由機(jī)器人來代替人的雙眼做許多人類做不到的事情。下面就有尚觀教育培訓(xùn)講師給大家講解一下嵌入式系統(tǒng)中的目標(biāo)識別技術(shù)。 計算機(jī)視覺的第一步是特征提取,即檢測圖像中的關(guān)鍵點并獲取有關(guān)這些關(guān)鍵點
2018-07-12 14:55:54
648 有朝一日由機(jī)器人來代替人的雙眼做許多人類做不到的事情。下面就由尚觀教育的嵌入式培訓(xùn)講師給大家講解一下嵌入式系統(tǒng)中的目標(biāo)識別技術(shù)?! ∮嬎銠C(jī)視覺的第一步是特征提取,即檢測圖像中的關(guān)鍵點并獲取有關(guān)這些關(guān)鍵
2018-07-12 16:38:45
328 目標(biāo)識別作為現(xiàn)代雷達(dá)的重要發(fā)展方向之一,成為未來武器系統(tǒng)中的一個重要組成部分和當(dāng)前國內(nèi)外關(guān)注的熱點,具有廣泛的民用和軍事應(yīng)用價值。根據(jù)雷達(dá)的探測手段及應(yīng)用背景的不同,出現(xiàn)了多種識別方法,其中雷達(dá)
2020-07-20 08:18:00
3397 
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多任務(wù)上都已取得了媲美乃至超越人類的表現(xiàn),但其泛化能力仍遠(yuǎn)不及人類。德國蒂賓根大學(xué)等多所機(jī)構(gòu)近期的一篇論文對人類和 DNN 的目標(biāo)識別穩(wěn)健性進(jìn)行了行為比較,并得到了一些有趣的見解
2018-10-19 00:48:01
6751 觀看iVeia的首席技術(shù)官Michael Fawcett,演示了采用Zynq Ultrascale + MPSoC的模塊上的Atlas 2Z8系統(tǒng)如何使用機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序執(zhí)行多目標(biāo)識別。
2018-11-26 06:22:00
3667 位于美國舊金山市的Pembroke儀器公司推出具有千兆比特以太網(wǎng)成像性能的短波紅外相機(jī)SenS II,用于遙感、監(jiān)視、目標(biāo)識別以及激光跟蹤。
2019-04-19 16:42:01
3736 交通標(biāo)識識別算法一方面采用了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和識別方法,極大地提高了交通標(biāo)識識別的準(zhǔn)確率;另一方面通過快速的交通標(biāo)識檢測算法定位交通標(biāo)識的候選區(qū)域,極大地減少了識別所需要的時間。圖4給出了3幅交通標(biāo)識識別的識別結(jié)果圖像。
2019-08-08 10:04:03
7895 目標(biāo)識別部分是在快速檢測的結(jié)果上進(jìn)行,快速檢測部分提供了目標(biāo)的疑似區(qū)域,在疑似區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像上,形成目標(biāo)切片、提取特征、分類器判定,形成目標(biāo)候選區(qū)域。目標(biāo)識別部分的主要工作體現(xiàn)在分類器的訓(xùn)練,因為識別部分只是使用與訓(xùn)練部分相同的特征提取方式,以及分類模型的導(dǎo)入等。
2019-08-26 09:48:03
9237 目標(biāo)檢測和識別是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的一個必不可少的組成部分。在計算機(jī)視覺中,首先是將場景分解成計算機(jī)可以看到和分析的組件。
2020-01-21 09:13:00
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目標(biāo)檢測和識別是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的一個必不可少的組成部分。在計算機(jī)視覺中,首先是將場景分解成計算機(jī)可以看到和分析的組件。
2020-03-21 11:21:31
1881 在現(xiàn)代社會,人臉目標(biāo)識別技術(shù)在各大領(lǐng)域應(yīng)用得越來越廣泛;同時,社會治安環(huán)境和國際安全問題也愈發(fā)嚴(yán)峻,人臉目標(biāo)識別面臨著越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下,檢測目標(biāo)和背景場景都是復(fù)雜且動態(tài)變化的,傳統(tǒng)的人
2021-05-18 14:48:46
10 無人機(jī)在線目標(biāo)識別和定位技術(shù)研究綜述
2021-06-19 14:59:00
30 采用優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標(biāo)識別系統(tǒng) 人工智能技術(shù)與咨詢 前天 本文來自《光學(xué)精密工程》,作者劉可佳等 關(guān)注微信公眾號:人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢! 摘要 針對視頻數(shù)據(jù)利用低效和光測設(shè)備目標(biāo)識別
2021-11-16 14:33:21
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深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識別 人工智能技術(shù)與咨詢 來源:《圖學(xué)學(xué)報》。作者翟進(jìn)有等 摘要:傳統(tǒng)目標(biāo)識別算法中,經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)在提取目標(biāo)候選區(qū)域時計算量大,時間復(fù)雜度較高,因此提出一種
2021-12-02 17:14:14
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深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識別 人工智能技術(shù)與咨詢? 來源:《圖學(xué)學(xué)報》。作者翟進(jìn)有等 摘要: 傳統(tǒng)目標(biāo)識別算法中,經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)在提取目標(biāo)候選區(qū)域時計算量大,時間復(fù)雜度較高,因此提出
2021-12-06 17:02:02
969 基于三維激光點云的目標(biāo)識別與跟蹤研究 來源:《汽車工程》 ,作者徐國艷等 [摘要] 針對無人車環(huán)境感知中的障礙物檢測問題,設(shè)計了一套基于車載激光雷達(dá)的目標(biāo)識別與跟蹤方法。為降低計算量,提高處理速度
2022-01-17 11:22:44
1112 基于三維激光點云的目標(biāo)識別與跟蹤研究 來源:《汽車工程》?,作者徐國艷等 [摘要]?針對無人車環(huán)境感知中的障礙物檢測問題,設(shè)計了一套基于車載激光雷達(dá)的目標(biāo)識別與跟蹤方法。為降低計算量,提高處理速度
2022-02-15 13:36:38
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定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行目標(biāo)識別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好,**唯一的缺點是隨著被識別物體的變動,所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā),即使是同樣的產(chǎn)品,不同批次的變化都會造成不能重用的現(xiàn)實。**
2023-02-07 12:00:07
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標(biāo)準(zhǔn),最終定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行目標(biāo)識別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好,唯一的缺點是隨著被識別物體的變動,所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā),即
2022-12-15 10:44:10
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通過加強圖像分割,能夠提高機(jī)器視覺的圖像目標(biāo)識別的自動化水平,使得圖像目標(biāo)識別效果更加顯著。圖像分割的方法有很多種,不同方法分別適用于不同領(lǐng)域,這里重點介紹以下3種分割方法。
2024-01-15 12:17:54
2657 文章來源:MEMS引言從20世紀(jì)80年代開始,機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展速度不斷加快,已經(jīng)走進(jìn)了人們的日常生活與工作之中。機(jī)器視覺的圖像目標(biāo)識別系統(tǒng)的自動化程度較高,應(yīng)用范圍廣,尤其在危險場所的運用,采用
2024-02-23 08:26:49
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一系列的規(guī)則來進(jìn)行目標(biāo)識別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好,唯一的缺點是隨著被識別物體的變動,所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā),即使是同樣的產(chǎn)品,不
2024-03-14 08:26:20
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任務(wù)是在圖像或視頻中快速準(zhǔn)確地定位出感興趣的目標(biāo),并給出目標(biāo)的位置信息。目標(biāo)檢測技術(shù)通常包括候選區(qū)域提取、特征提取、分類器設(shè)計等步驟。 目標(biāo)識別技術(shù) 目標(biāo)識別技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的另一個重要研究方向,其主要任務(wù)是
2024-07-17 09:38:40
1663 視頻中識別并定位感興趣的目標(biāo),通常包括目標(biāo)的類別和位置信息。目標(biāo)識別(Object Recognition)是指對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行分類,確定其具體類別。目標(biāo)檢測與識別技術(shù)的核心任務(wù)是準(zhǔn)確地識別出圖像或視頻中的所有目標(biāo),并給出它們的位置和類別。 目標(biāo)檢測與識
2024-07-17 09:40:35
2016 深度識別與多目標(biāo)識別是兩個在計算機(jī)視覺和傳感器技術(shù)領(lǐng)域中非常重要的概念。它們在自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、工業(yè)自動化、安防監(jiān)控等多個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。 深度識別 深度識別,通常指的是通過傳感器獲取場景
2024-09-10 14:52:18
1136 機(jī)載無人機(jī)攝像頭在智能化升級的過程中,自動識別目標(biāo)的能力得到了顯著提升。這一過程涉及多個關(guān)鍵技術(shù)和算法,以下是關(guān)于機(jī)載無人機(jī)攝像頭如何自動識別目標(biāo)的詳細(xì)解析: 一、圖像采集與預(yù)處理 高清攝像頭
2024-09-19 15:23:45
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一、項目背景與愿景 1.1 背景深度解析 身處數(shù)字化與信息化迅猛發(fā)展的時代洪流中,我國部門內(nèi)業(yè)務(wù)流程對目標(biāo)管理的需求日漸迫切。傳統(tǒng)的人工識別與管理手段在效率與準(zhǔn)確性方面均顯不足,難以應(yīng)對大規(guī)模
2025-04-18 16:50:11
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