- 為了提高無人機航拍目標識別精度，提出一種基于視圖融合的目標識別方法，該方法利用3個2DCNN分別提取無人機航拍3D體數據3個視圖的特征，本文方法有效性主要采取室內實測數據進行驗證。研究結果表明：不論是從F-score還是從準確度數據來看，視圖融合方法顯優勢較為突出，保證分類結果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統方法，在分類性能方面側視圖立方體與正視圖立方體占據更大優勢。本文提出的目標識別方法以視圖融合為理論基礎，實驗結果顯示無人機航拍目標識別精度得到進一步提升。
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202308 ?無人機航拍 視圖融合 目標識別 Alexnet方法 精度
- 從數百萬平方公里范圍的衛星圖像中快速精準地定位、識別感興趣的目標，是遙感數據智能解譯領域的核心難題。近期，中國科學院空天信息創新研究院研究團隊和國際攝影測量與遙感協會合作，構建了一套目前全球規模最大的遙感圖像細粒度目標識別數據集，并面向全球公開發布。△ 數據集類別示意圖該數據集含15000余幅分辨率優于1米、尺寸從上千到上萬像素不等的圖像，具有100多萬精細化標注、多角度分布的目標，場景覆蓋全球上百個典型城市、鄉鎮，以及常用機場、港口等，其中來自我國自主產權高分系列衛星的數據占比超過80%。所謂細粒度目標
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遙感圖像 目標識別
- 目標檢測和識別是計算機視覺系統的一個必不可少的組成部分。在計算機視覺中，首先是將場景分解成計算機可以看到和分析的組件。計算機視覺的第
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嵌入式系統 目標識別 技術
- 目標邊緣檢測是高速公路目標辨識的關鍵技術。雖然現在有多種邊緣檢測算法，但是不同算法有著各自的適用范圍，通過對比Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子，并以高速公路高清監控采集的視頻截圖作為樣本，采用不同邊緣檢測算法對車輛、護欄等高速公路上的主要目標進行對比分析。計算結果表明，對于高速公路上的主要目標識別而言，Prewitt算子具有相對較好的邊緣檢測效果。
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高速公路 邊緣檢測 目標識別 Prewitt算子 201605
- 為了實現打印貼標機智能貼標的需求，提出了一種基于機器視覺的物體包裝盒實時貼標系統設計方案，并完成了系統的軟件設計和整套硬件測試。該系統的硬件部分主要用來獲取圖像數據以及進行打印貼標操作，軟件部分采用基于輪廓提取和形狀特征識別相結合的圖像處理技術，能夠完成對其輸出圖像進行目標識別和實時定位，并通過串口通信將數據轉發給控制系統。實際應用表明，該系統具有操作簡便、測試準確的特點，達到了設計要求。
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機器視覺 目標識別 實時定位 串口通信
- 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勢，而且在大批量應用時 ...
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