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目標識別
目標識別 文章 進(jìn)入目標識別技術(shù)社區
無(wú)人機航拍建筑物視圖網(wǎng)絡(luò )融合目標識別分析
- 為了提高無(wú)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(gè)2DCNN分別提取無(wú)人機航拍3D體數據3個(gè)視圖的特征，本文方法有效性主要采取室內實(shí)測數據進(jìn)行驗證。研究結果表明：不論是從F-score還是從準確度數據來(lái)看，視圖融合方法顯優(yōu)勢較為突出，保證分類(lèi)結果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統方法，在分類(lèi)性能方面側視圖立方體與正視圖立方體占據更大優(yōu)勢。本文提出的目標識別方法以視圖融合為理論基礎，實(shí)驗結果顯示無(wú)人機航拍目標識別精度得到進(jìn)一步提升。
- 關(guān)鍵字： 202308 ?無(wú)人機航拍 視圖融合 目標識別 Alexnet方法 精度
能識別出飛機型號！百萬(wàn)級遙感圖像細粒度目標識別數據集發(fā)布
- 從數百萬(wàn)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(lǐng)域的核心難題。近期，中國科學(xué)院空天信息創(chuàng )新研究院研究團隊和國際攝影測量與遙感協(xié)會(huì )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(kāi)發(fā)布?！?數據集類(lèi)別示意圖該數據集含15000余幅分辨率優(yōu)于1米、尺寸從上千到上萬(wàn)像素不等的圖像，具有100多萬(wàn)精細化標注、多角度分布的目標，場(chǎng)景覆蓋全球上百個(gè)典型城市、鄉鎮，以及常用機場(chǎng)、港口等，其中來(lái)自我國自主產(chǎn)權高分系列衛星的數據占比超過(guò)80%。所謂細粒度目標
- 關(guān)鍵字： 遙感圖像 目標識別
基于機器視覺(jué)的物體包裝盒實(shí)時(shí)貼標系統設計
- 為了實(shí)現打印貼標機智能貼標的需求，提出了一種基于機器視覺(jué)的物體包裝盒實(shí)時(shí)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(lái)獲取圖像數據以及進(jìn)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(shù)，能夠完成對其輸出圖像進(jìn)行目標識別和實(shí)時(shí)定位，并通過(guò)串口通信將數據轉發(fā)給控制系統。實(shí)際應用表明，該系統具有操作簡(jiǎn)便、測試準確的特點(diǎn)，達到了設計要求。
- 關(guān)鍵字： 機器視覺(jué) 目標識別 實(shí)時(shí)定位 串口通信
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目標識別介紹
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