目標識別 文章 進入目標識別技術(shù)社區(qū)
無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(shù)據(jù)3個視圖的特征，本文方法有效性主要采取室內(nèi)實測數(shù)據(jù)進行驗證。研究結(jié)果表明：不論是從F-score還是從準確度數(shù)據(jù)來看，視圖融合方法顯優(yōu)勢較為突出，保證分類結(jié)果更佳。相比于基于B-scan圖像的傳統(tǒng)方法，在分類性能方面?zhèn)纫晥D立方體與正視圖立方體占據(jù)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(chǔ)，實驗結(jié)果顯示無人機航拍目標識別精度得到進一步提升。
- 關(guān)鍵字： 202308 ?無人機航拍 視圖融合 目標識別 Alexnet方法 精度
能識別出飛機型號！百萬級遙感圖像細粒度目標識別數(shù)據(jù)集發(fā)布
- 從數(shù)百萬平方公里范圍的衛(wèi)星圖像中快速精準地定位、識別感興趣的目標，是遙感數(shù)據(jù)智能解譯領(lǐng)域的核心難題。近期，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院研究團隊和國際攝影測量與遙感協(xié)會合作，構(gòu)建了一套目前全球規(guī)模最大的遙感圖像細粒度目標識別數(shù)據(jù)集，并面向全球公開發(fā)布。△ 數(shù)據(jù)集類別示意圖該數(shù)據(jù)集含15000余幅分辨率優(yōu)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(xiāng)鎮(zhèn)，以及常用機場、港口等，其中來自我國自主產(chǎn)權(quán)高分系列衛(wèi)星的數(shù)據(jù)占比超過80%。所謂細粒度目標
- 關(guān)鍵字： 遙感圖像 目標識別
嵌入式系統(tǒng)中的目標識別技術(shù)
- 目標檢測和識別是計算機視覺系統(tǒng)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
- 關(guān)鍵字： 嵌入式系統(tǒng) 目標識別 技術(shù)
基于機器視覺的物體包裝盒實時貼標系統(tǒng)設(shè)計
- 為了實現(xiàn)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(tǒng)設(shè)計方案，并完成了系統(tǒng)的軟件設(shè)計和整套硬件測試。該系統(tǒng)的硬件部分主要用來獲取圖像數(shù)據(jù)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(jié)合的圖像處理技術(shù)，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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給控制系統(tǒng)。實際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)具有操作簡便、測試準確的特點，達到了設(shè)計要求。
- 關(guān)鍵字： 機器視覺 目標識別 實時定位 串口通信
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