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目标识别技术

  • 摘要:图像处理技术是模式识别与人工智能的一个重要领域

    摘要:图像处理技术是模式识别与人工智能的一个重要领域,其应用已扩展到农业领域的诸多方面。为 此,简要介绍了计算机图像处理及其应用的基本过程,概述了图像处理技术在农业机器人中的应用状况,并指出了图像处理技术应用于农业机器人领域所存在的问题。

    标签: 图像处理技术 人工智能 模式识别

    上传时间: 2014-01-13

    上传用户:笨小孩

  • 射频识别即技术程序

    射频识别即技术程序,与多协议RFID读写器MPR-3014配套.

    标签: 射频识别 程序

    上传时间: 2017-09-18

    上传用户:tzl1975

  • 空间非合作目标超近距离位姿测量技术

    基于双目视觉的空间非合作目标超近距离位姿测量技术

    标签: 测量技术

    上传时间: 2016-12-28

    上传用户:yanxiaopan

  • 航天测控信号的识别与参数估计技术研究

    航天通信系统是航空航天的重要组成单元,主要任务是对飞行器飞行状态的 跟踪测量、控制运动命令的传达和工作状态数据的传输。为了完成以上任务,接 收设备需要对信号进行有效的检测及识别,这也是通信领域的重要研究课题。同 时信号的识别与参数估计技术对未来接收机的智能化、软件化、数字化都非常重 要。现在的航天电磁环境非常复杂,再加上信号调制方式的多样性,导致传统的 检测识别方法难以正常工作,本文正是在此背景下进行深入研究的。  

    标签: 航天 测控 信号 参数估计 技术研究 识别

    上传时间: 2017-12-21

    上传用户:chenyingzhucyz

  • 基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法

    在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO) 的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比, FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例,验证算法的有效性和可行性。

    标签: 模糊 模型识别 微电网 多目标优化 聚类分析

    上传时间: 2019-11-11

    上传用户:Dr.赵劲帅

  • 产生高斯型随机粗糙表面源码,参考文献 国防科技大学博士论文 《太赫兹目标散射特性关键技术研究 》

    产生高斯型随机粗糙表面,参考文献 国防科技大学博士论文 《太赫兹目标散射特性关键技术研究 》

    标签: 高斯 随机 表面 源码 大学 关键技术 太赫兹 散射 论文

    上传时间: 2020-02-28

    上传用户:liugang_ctgu

  • 从零开始学电子元器件识别与检测技术

    从零开始学电子元器件识别与检测技术从零开始学电子元器件识别与检测技术

    标签: 电子元器件 检测技术 识别

    上传时间: 2021-01-22

    上传用户:

  • 基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究

    该文档为基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究简介资料,讲解的还不错,感兴趣的可以下载看看…………………………

    标签: 机器视觉

    上传时间: 2021-10-27

    上传用户:shjgzh

  • 论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页

    论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像,引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型,同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下: (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现, 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O.34~0.68),其中, 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优,预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0.66和0.420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果,RP和RMSEP分别为0.76和O.370C。此外,应用特征选择方法LARS. Lasso确定了7个重要特征建立简化模型,其校正集和预测集的R分别为0.80和 0.80,RMSEs分别为0.30和0.350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN.8s、U.Net一3和U. Net.4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能,结果表明U-Net.4网络结构的分割 效果最优,平均区域重合度最高为78.75%。然而,当计算设备的计算力不够时,可 以选用U.Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法,将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A.E,得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0.6时模型效果最好,验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1.96%和2.65%。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5% 和10%的比例分别为89.5%和97.4%。模型能够很好的定位猪脸关键点,用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度,通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法,同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法,有助于实现母猪体温测量自动化,为生猪健康管理提供参考。

    标签: 红外热成像技术

    上传时间: 2022-02-13

    上传用户:jiabin

  • 低小慢目标光电探测技术研究

    光电探测技术是一种根据目标和背景辐射或者反射的光波在波长和强度之间的差异来进行目标探测的一种技术,它包括从紫外光(02-04um)、可见光(04-0.7um)、红外光(1~3μm,3~5μm,8~12μm)等多种波段的光信号探测。本文通过对低小慢目标的红外特性进行分析,提出了一种新的红外低小慢目标探测算法。低小慢飞行器因为其成本低廉和获取容易,极易形成黑飞,近年来随着低小慢目标威胁态势的增加,国内外关于低小慢目标的管控需求日益增长。但是因为低小慢目标本身种类、制作材料多样,且很多没有强热源,导致其在红外图像上与周围环境成像特征类似,常用的红外弱小目标探测算法无法充分抑制背景,探测效果较差。当前对于低小慢日标的探测以雷达探测为主,红外探测算法较少,但国内外很多研究机构都已在陆续开展红外低小慢目标探测方面的研究。本文主要对以下四点内容进行了研究总结。(1)本文首先以无人机为例对低小慢目标的红外成像特性进行分析,通过分析低小慢日标与传统红外弱小目标在红外特征差异,总结说明了低小慢目标在红外图像上更难与背景区分,同时具有复杂多变的运动轨迹(2)对红外低小慢目标增强进行了研究,通过对奇异值分解(SVD)后的奇异值矩阵设计非线性变换函数,使重构后图像中目标所在的高频部分的对比度得到增强从而使目标和背景之间的区别更加明显,达到了增强目标的目的。(3)针对 Robinson guard滤波器对极值敏感的问题,对原有的计算方式进行了改进,改进后的 Robinson Guard滤波器可以更有效的区分前景和背景,对于背景的抑制更加充分。(4)在上述研究的基础上,提出了一种新的红外低小慢目标探测算法,该算法首先使用本文所用的目标增强方法对目标进行增强,然后使用改进后的 RobinsonGuard滤波器进行背景抑制,最后使用基于局部对比度(LC)的自适应阈值分割方法来提取目标使用真实拍摄的红外低小慢目标序列图像对本文方法进行仿真分析,实验结果表明本文方法具有很好的背景抑制效果,可以有效的实现低小慢目标的探测

    标签: 光电探测

    上传时间: 2022-03-14

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