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  1. 《成像自动目标识别》--张天序.001.7z

  2. 《成像自动目标识别》--张天序 本书系统地论述了成像条件下自动目标识别(ATR)的理论方法与技术问题。讨论了自动识别性能的外部和内部的基本特性度量,即工作流程。研究了目标的建模、预处理、背景抑制与兴趣提取、运动目标检测、目标识别算法和实时识别系统等重要课题。书中给出了丰富的实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-25
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:jtop0
  1. 《成像自动目标识别》--张天序.002.7z

  2. 《成像自动目标识别》--张天序 本书系统地论述了成像条件下自动目标识别(ATR)的理论方法与技术问题。讨论了自动识别性能的外部和内部的基本特性度量,即工作流程。研究了目标的建模、预处理、背景抑制与兴趣提取、运动目标检测、目标识别算法和实时识别系统等重要课题。书中给出了丰富的实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-25
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:jtop0
  1. 《成像自动目标识别》--张天序.003.7z

  2. 《成像自动目标识别》--张天序 本书系统地论述了成像条件下自动目标识别(ATR)的理论方法与技术问题。讨论了自动识别性能的外部和内部的基本特性度量,即工作流程。研究了目标的建模、预处理、背景抑制与兴趣提取、运动目标检测、目标识别算法和实时识别系统等重要课题。书中给出了丰富的实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-25
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:jtop0
  1. 红外成像自动目标识别

  2. 红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与 计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研 究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从 视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分 析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标——背 景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-03-24
    • 文件大小:223kb
    • 提供者:hyp836757453
  1. 基于边缘统计的简单背景多目标识别跟踪

  2. 摘要:提出了一种新型图像多目标识别跟踪算法,其突出特点为速度快、目标探测准确性高,并且可以 同时对多个目标进行识别跟踪。整个系统包括图像预处理即目标增强,边界的目标识别即纵向、横向统计叠 加和目标检测。传统的图像跟踪方式如模板相关匹配方法、梯度形心方法以及极值区域跟踪方法不能同时区 分多个目标,遇到多目标和干扰等均会失效。文中提出的方法能够有效地解决这一问题,通过区分可能目标 区域,能够在一定程度上抑制干扰并对多个目标进行实时跟踪。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2013-03-19
    • 文件大小:257kb
    • 提供者:wang251997458
  1. 多目标物体检测ssd源代码

  2. 多目标物体检测 ssd 源码,初学目标检测的同学,非常有用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-10-24
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:axing8813
  1. 深度学习、目标识别检测,图像分类数据库(内涵各种图像分类).tar

  2. 深度学习、目标识别检测,图像分类数据库(内涵各种图像分类),对图像处理,目标识别分类深度学习等领域的同学是很好的工具
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-07-03
    • 文件大小:132mb
    • 提供者:qq_26744975
  1. 传统方法目标识别 代码

  2. 此文档是小编使用传统方法,对图像进行sobel算子、灰度化、形态学腐蚀膨胀、矩形框标记进行目标识别的原始代码(可以正常运行),适用于图像处理基础,很好的理解传统目标检测流程。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-25
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:qq_29893385
  1. 基于yolov3网络的目标识别检测方法.pptx

  2. 基于yolo网络的目标识别检测方法,及训练说明。YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection),是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上,Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2,进一步提高了检测的精度和速度。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-06-16
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_35892287
  1. 嵌入式系统中的目标识别技术

  2. 本文将回顾一系列的特征检测算法,在这个过程中,看看一般目标识别和具体特征识别在这些年经历了怎样的发展。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-02
    • 文件大小:80kb
    • 提供者:weixin_38625464
  1. 工业电子中的复杂背景环境下运动目标的检测算法设计

  2. 智能视频监控技术是近年来计算机视觉研究领域中新兴的一个研究方向。它的主要研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容进行描述、分析和理解,并能根据分析的结果对视频监控系统进行控制,从而使视频监控系统具有较高层次的智能化水平。它的主要研究内容包括:监控视频运动目标的检测、目标的跟踪、目标的识别和目标的行为分析等。   本文分别从画面的前景物和背景物进行阐述,针对目前常用的各种运动目标检测方法进行分类比较,提出了一种零均值归一化互相关的方法作为运动目标检测的理论依据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-22
    • 文件大小:192kb
    • 提供者:weixin_38635996
  1. 嵌入式系统/ARM技术中的嵌入式系统中的目标识别技术

  2. 目标检测和识别是计算机视觉系统的一个必不可少的组成部分。在计算机视觉中,首先是将场景分解成计算机可以看到和分析的组件。   计算机视觉的第一步是特征提取,即检测图像中的关键点并获取有关这些关键点的有意义信息。特征提取过程本身包含四个基本阶段:图像准备、关键点检测、描述符生成和分类。实际上,这个过程会检查每个像素,以查看是否有特征存在于该像素中。   特征提取算法将图像描述为指向图像中的关键元素的一组特征向量。本文将回顾一系列的特征检测算法,在这个过程中,看看一般目标识别和具体特征识别在这些年
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:139kb
    • 提供者:weixin_38686399
  1. 单片机与DSP中的DSP在自动目标识别中的应用

  2. 自动目标识别(ATR)算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大,因此ATR算法对微处理器的处理能力提出了更高的要求。由于通用数字信号处理芯片能够通过编程实现各种复杂的运算,处理精度高,具有较大的灵活性,而且尺寸小、功耗低、速度快,所以一般选择DSP芯片作为微处理器来实现ATR算法的工程化和实用化。   为了保证在DSP处理器上实时地实现ATR算法,用算法并行化技术。算法并行化处理的三要素是:①并行体系结构
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-18
    • 文件大小:107kb
    • 提供者:weixin_38563552
  1. 视觉感知的目标识别算法

  2. 针对图像的目标识别问题,采用视觉感知的方法,模拟感受野的分层信息处理机制,并引入神经元间的侧抑制机制,对神经元响应进行筛选,通过检测视觉基本特征的方式识别图像中的目标.算法首先在简单细胞的感受野中对图像进行预处理;其次,在复杂细胞的感受野中,将简单细胞的感受野刺激进一步拓扑特征提取,得到感受野刺激响应;最后,通过侧抑制机制对响应神经元筛选,找出对刺激响应较强烈的神经元,将其输出作为目标识别的参数标准.实验结果表明,基于视觉感知的算法可以用少量样本解决大量图像中的目标识别问题,识别率高于边缘检测和
  3. 所属分类:其它

  1. 具有频率特征的类视网膜激光检测和距离图像目标识别方法

  2. 具有频率特征的类视网膜激光检测和距离图像目标识别方法
  3. 所属分类:其它

  1. 基于支持向量机和二进制决策树的运动目标识别

  2. 本文设计了一种基于支持向量机(SVM)的运动目标识别算法,以对运动目标进行准确的识别和分类。 鉴于支持向量机在小样本,非线性和高维模式识别方面的优势,构造了一种基于支持向量机的分类器。 利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类,结合支持向量机和二叉决策树形成多分类器。 对象特征向量用作SVM的输入,我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。 实验结果表明,该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:299kb
    • 提供者:weixin_38685793
  1. 基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法

  2. 针对目标检测与识别在精度和实时性方面的要求, 提出了一种基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法。算法在原始SSD模型的基础上, 利用卷积神经网络自动提取多尺度特征图, 构建了一种有效的卷积特征图融合模块, 同时引入轻量级的压缩型双线性融合方法, 丰富上下文信息。进一步结合通道注意机制, 自适应地学习特征图各通道之间的相互关系, 强调有用信息, 抑制冗余信息, 提高了特征图的判别能力, 将增强后的多尺度特征图用于检测模型。实验结果表明, 与同类算法相比, 所提算法的效率更高, 明显提升了识别
  3. 所属分类:其它

  1. 基于级联神经网络的实用型三维复合不变性多目标识别

  2. 以三种飞机模型作为待识别目标, 模拟真实场景, 对用于多目标分类识别的级联神经网络重新进行了研究。 实验发现识别率下降的主要原因是实际采集的目标发生的复杂畸变与计算机模拟产生的效果并不一样。 用采集得到的目标图像作为训练样本, 对网络重新构造和训练, 取得了好的实验结果。 分析了其中涉及到目标定位、 图像分割等图像预处理问题。 提出了一种基于二值图像形态学腐蚀运算的快速目标检测定位法, 可快速有效地对目标进行检测定位。
  3. 所属分类:其它

  1. 一种基于兴趣区提取的红外搜索系统目标实时检测算法

  2. 针对周扫红外搜索系统对空目标探测面临的图像数据量大、弱目标检测概率低、虚警率高等难点问题,提出了一种基于兴趣区(ROI)提取的目标实时检测算法。算法分析了周扫红外搜索系统获取的图像中目标与背景的特性,根据目标运动特性与灰度特性,在周扫红外搜索系统获取的整幅全景图像中快速提取目标可能存在的兴趣区;针对兴趣区内的局部目标图像切片,进一步精细检测识别,剔除虚假目标干扰。外场试验获取的实测数据目标检测结果表明,算法针对复杂低空背景下弱目标能够实现低虚警率稳健检测,已应用到了周扫红外搜索跟踪系统的工程样机
  3. 所属分类:其它

  1. 基于快速视网膜关键点局部不变特征的激光主动成像目标识别

  2. 提出一种基于快速视网膜关键点(FREAK)局部不变特征的激光主动成像目标识别方法,在目标的矩、几何、轮廓等特征难以提取时仍然能够准确识别。提出差分加速分割检测特征(FAST-Difference)特征点检测方法,将加速分割检测特征(FAST)与高斯差分算子(DoG)相结合,快速提取出对于各种变换均具有稳健性的特征点;使用FREAK描述子生成特征向量,最后使用级联匹配方法完成特征向量的快速匹配。所提方法具有与人类视觉类似的特性:特征点检测阶段,FAST-Difference方法使用DoG进行多尺度
  3. 所属分类:其它

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