基于深度学习的建筑物检测方法

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深度学习方法已经广泛应用在建筑物检测中.对建筑物检测深度学习方法的相关文献进行归纳分析,将检测方法按照原理的不同分为3类:基于目标检测的方法、基于语义分割的方法和基于实例分割的方法.介绍了部分公开的建筑物遥感影像数据集,讨论中分析了各类检测方法应用的场景.对全文进行总结并展望了遥感影像中建筑物检测的发展方向.
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对于铁路货物的门到站、门到门、站到门运输的发展现状进行简要的战略分析,并结合站到门货物运输在管理统筹方面所存在的问题[1],通过设计铁路4PL物流链站群管理系统,充分利用社会物流资源,以实现快捷货物站到门运输链的完善;提供可个性化定制的站到门运输服务;采用信息技术革新管理的方式,多方面、全方位对铁路发展快捷货物站到门运输提出了关键性系统设计.
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主要从实验教学中,智能小车的硬件和软件部分出发,设计与研究一辆以单片机为总控的智能寻迹小车,智能小车探测和识别轨迹采用红外传感器接受信号,同时将接收到的信号传到单片机,再由单片机将信号输送给电机.在整个系统设计中,采用PWM技术来控制小车车轮转向和电机转动的速度,从而驱动小车进行寻迹.智能化寻迹机动车辆体系主要包含3个组成部分:机械系统、硬件配置和软件.机械机器式的构造重要是为车体智能化组织带来驱动力;硬件配置组成部分重要剖析智能车每个组件的硬件配置电路原理;软件组成部分重要剖析各组件的程序编写构思.
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