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Osmo Mobile靈眸手機云臺3正式發(fā)布該產(chǎn)品支持目標識別和跟隨

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2017-03-17 08:00:005

基于RHT的局部有遮擋圓形目標識別方法顧肇瑞

基于RHT的局部有遮擋圓形目標識別方法_顧肇瑞
2017-03-17 08:00:000

基于大視場星敏感器的目標識別技術(shù)_丁國鵬

基于大視場星敏感器的目標識別技術(shù)_丁國鵬
2017-03-19 19:19:350

基于信息熵理論的模糊傳感器目標識別研究

針對具有多個特征指標的模糊多傳感器目標識別問題,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,得到各目標類別的優(yōu)屬度,并給出目標識別規(guī)則。實驗結(jié)果表明,該方法能提高目標識別結(jié)果的客觀性和可信度,具有可操作性。
2017-09-08 15:25:553

電磁場在目標識別中的應(yīng)用

電磁場在目標識別中的應(yīng)用
2017-09-15 10:01:5422

基于證據(jù)相似性度量的目標識別融合改進算法

目標識別融合改進算法,利用證據(jù)相似性度量對證據(jù)源進行修正,通過對水下不同背景噪聲數(shù)據(jù)進行融合試驗表明,經(jīng)數(shù)據(jù)融合后,目標識別率可由原來的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識別準確率。
2017-11-14 10:36:489

基于SIFT視覺詞匯的目標識別算法

算法的目標識別算法。結(jié)合在無遮擋與被局部遮擋的交通工具全方位姿態(tài)模型庫上進行的目標識別試驗,得出結(jié)果:算法對無遮擋目標的平均識別率能到達83%以上,具有良好的識別性能:對被局部遮擋目標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 11:04:145

基于改進KD樹與RANSC算法的目標識別算法

為了能夠更好地滿足日益擴大的目標識別需求,提出了一種基于改進KD樹與RANSC算法的目標識別算法。通過對比改進前后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KD樹算法的匹配效果更佳
2017-11-16 17:45:0217

基于擴展字典稀疏表示分類的遙感目標識別

針對遙感圖像視覺對比度差、分辨率低及目標含有不同角度旋轉(zhuǎn)的情況,在稀疏表示分類識別的基礎(chǔ)上,提出一種基于擴展字典稀疏表示的遙感目標識別方法。首先將訓(xùn)練樣本和待測樣本進行二進小波變換增強,提取增強圖像
2017-11-17 17:18:389

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標識別方法

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,目標識別是戰(zhàn)場態(tài)勢估計的重要組成部分。目標識別技術(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
2017-12-14 16:34:160

大疆靈眸手機云臺2代:功能升級價格卻低了一半

大疆靈眸靈眸手機云臺 2(OSMO Mobile 2)在售價不足上代產(chǎn)品一半的情況下,反而在續(xù)航、功能等方面有了明顯的升級。 出于工作原因,我經(jīng)常會使用手機在戶外進行一些視頻直播。直播時,有兩樣設(shè)備
2018-03-23 09:45:007347

最強的輔助拍攝工具,全新大疆OSMO Mobile 2手持穩(wěn)定器大體驗

在CES2018期間,大疆正式推出了靈眸OSMO Mobile 2手機云臺,這款產(chǎn)品售價899元,一下子將手持云臺帶入了千元時代。899元的價格,同時還是大疆品牌加持,讓這臺OSMO Mobile 2成為了手持穩(wěn)定器市場上最受人關(guān)注的焦點。
2018-05-03 09:02:006355

基于Xilinx開發(fā)平臺和FPGA器件實現(xiàn)一維成像雷達目標識別

目標識別作為現(xiàn)代雷達的重要發(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
2020-07-20 08:18:002304

人類和 DNN 的目標識別穩(wěn)健性比較

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),但其泛化能力仍遠不及人類。德國蒂賓根大學(xué)等多所機構(gòu)近期的一篇論文對人類和 DNN 的目標識別穩(wěn)健性進行了行為比較,并得到了一些有趣的見解
2018-10-19 00:48:01416

iPhone配大疆靈眸OSMO2拍照實測 拍攝體驗讓我滿意

專業(yè)相機太重,旅行中使用手機拍攝視頻已經(jīng)成為普通人的共識。不過手機拍視頻要有好效果,增穩(wěn)云臺必不可少。離大疆2016年9月發(fā)布第一代大疆靈眸OSMO手機云臺已經(jīng)過去了1年多時間,大疆靈眸OSMO手機
2018-11-23 09:31:0415080

大疆發(fā)布目前最小的口袋云臺相機OSMO Pocket

據(jù)消息,在拍攝穩(wěn)定裝置領(lǐng)域一直處于龍頭地位的大疆創(chuàng)新,發(fā)布了一款全新的口袋云臺相機 OSMO Pocket 。
2018-12-04 16:23:534778

基于聚類分析的復(fù)雜環(huán)境中人臉目標識別技術(shù)

在現(xiàn)代社會,人臉目標識別技術(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)嚴峻,人臉目標識別面臨著越來越嚴峻的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下,檢測目標和背景場景都是復(fù)雜且動態(tài)變化的,傳統(tǒng)的人
2021-05-18 14:48:4610

無人機在線目標識別和定位技術(shù)研究綜述

無人機在線目標識別和定位技術(shù)研究綜述
2021-06-19 14:59:0030

《光學(xué)精密工程》—采用優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標識別系統(tǒng)

采用優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標識別系統(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)備目標識別
2021-11-16 14:33:21878

基于三維激光點云的目標識別與跟蹤研究

基于三維激光點云的目標識別與跟蹤研究 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的目標識別與跟蹤方法。為降低計算量,提高處理速度
2022-01-17 11:22:44639

基于三維激光點云的目標識別與跟蹤研究

基于三維激光點云的目標識別與跟蹤研究 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的目標識別與跟蹤方法。為降低計算量,提高處理速度
2022-02-15 13:36:382593

機器視覺常用的3種目標識別方法

定義出一系列的規(guī)則來進行目標識別。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 12:00:07700

XenP影系列毫米波傳感器優(yōu)化人體測距定位和多目標識別功能

近日,矽典微發(fā)布了兩款XenP系列毫米波傳感器。該系列命名為“影”旨在幫助客戶優(yōu)化智能設(shè)備對人體測距定位和多目標識別的需求。
2023-04-15 09:34:351267

超詳細!一文講透機器視覺常用的 3 種“目標識別”方法

來源:機器視覺沙龍隨著機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)很多需要人工來手動操作的工作,漸漸地被機器所替代。傳統(tǒng)方法做目標識別大多都是靠人工實現(xiàn),從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別目標是否符合
2022-12-15 10:44:10619

機器視覺的圖像目標識別方法操作要點

通過加強圖像分割,能夠提高機器視覺的圖像目標識別的自動化水平,使得圖像目標識別效果更加顯著。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 12:17:54122

機器視覺的圖像目標識別方法綜述

文章來源:MEMS引言從20世紀80年代開始,機器視覺技術(shù)的發(fā)展速度不斷加快,已經(jīng)走進了人們的日常生活與工作之中。機器視覺的圖像目標識別系統(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 08:26:49280

機器視覺常用的三種目標識別方法解析

一系列的規(guī)則來進行目標識別。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 08:26:20223

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