“巴遥一号”两天完成了巴基斯坦全境扫描

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据www.sciencenet.cn网站报道,从国家航天局获悉,7月9日11时56分,我国在酒泉卫星发射中心用长征二号丙运载火箭成功发射了为巴基斯坦研制的遥感卫星一号(简称巴遥一号),同时搭载发射巴方自主研制的技术评估遥感卫星PakTES-IA。巴遥一号是一颗空间分辨率为1m的太阳同步轨道对地观测卫星,设计寿命为7年,搭载两台分辨率为全色1m、
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通过对社区住户的个人信息、人脸图像等数据进行采集与上传,设计并实现了一种基于人脸识别技术的社区智能门禁系统。采用TCP/IP协议完成了云服务器与单元门口机及手机APP的通信,利用URAT口或者socket网络完成了人脸识别模块与单元门口机的主控板卡ARM Cortex-A9之间的通信。在此基础上,应用基于局部特征分析的人脸识别算法,实现了对社区单元门门禁的智能控制,并设计了门禁数据后台管理系统,实
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为实现紫外(UV)成像技术检测绝缘子缺陷时产生的紫外图像中放电区域的自动准确分割,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型的放电光斑提取方法。通过引入符号距离保持项、用水平集函数梯度的模替代Dirac函数以及简化模型参数来对现有C-V模型进行了改进,然后将其用于获取绝缘子表面放电紫外图像的放电光斑,并给出了基于常规边缘检测算子法、数学形态学的紫外图像分割结果。结果表明:改进后的C-V模型
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为了有效重建低质量指纹图像的脊线信息及真实的奇异点位置,提出了一种加权多尺度复合窗的指纹方向场(orientation field,OF)建立及其分级平滑算法.方法包括加权多尺度复合窗的指纹OF建立和后续的分级平滑两步.a.建立一系列不同尺度复合窗下的OF信息;通过平方梯度一致性指标确定各个尺度在整个系列中的权重;通过权重将一系列OF信息整合得到一个较为准确的粗OF.b.将粗OF量化为两种方向模式
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针对自然光照条件下复合绝缘子表面存在阴影或暗区域不能准确分割的情况,提出一种基于改进色差法的复合绝缘子图像分割方法。首先,将采集的图像中复合绝缘子所在区域划分为亮、正常、暗三个部分,分别对亮、暗区域进行光照补偿后,重新合成绝缘子图像;其次,对该合成图像进行颜色分量提取和分析,提出一种改进的色差方法获取最优色差灰度图像;最后,采用Otsu自适应阈值算法结合区域标记和几何形状分析进行分割,从而实现输电
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提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法,同时考虑一阶和二阶边缘算子,避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的梯度,相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分,一部分提取相对梯度方向的标准差,另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系,并且考虑到人眼特性进行多尺度计算,最后使用自适应增强(Ada Boost)神经网络进行训练和预测
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针对当前彩色边缘提取算法因没有考虑不同颜色通道的关系,导致提取的边缘不连续或色彩边缘信息缺失等不足,提出了一种基于共生矩阵耦合Otsu阈值的彩色边缘提取。首先,为了评估图像的局部区域内容,计算图像中固定距离与方向上两点像素的关联,构建共生矩阵,得到了像素之间的统计特征,有效描述图像局部统计信息的变化。其次,对共生矩阵空间依次从左到右,从上到下逐像素扫描,形成属性图像。然后,利用二阶邻域来描述每个属
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图像在去噪时,梯度算子不能有效识别图像的灰度渐变区和图像淡边缘,而二阶微分量含有更丰富的信息,首先构建二阶微分算子,建立兼顾PM(Perona-Malik)模型和MCD(mean curvature diffusion)模型两者优点的权重函数,可自适应的去除噪声;再用小波包对噪声图像进行系数分解,克服权重函数易受噪声影响的弊端,建立基于小波包与偏微分方程的图像去噪算法。实验结果表明,该算法在兼顾保
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提出了一种监控场景下的实时车辆检测算法。卷积神经网络(CNN)已经在通用目标检测领域中取得了巨大成功,然而针对监控场景下的车辆检测尚鲜有探索,是因为基于CNN的目标检测算法往往难以满足实时应用的需求。基于CNN的鲁棒特征表示,提出了一种实时的车辆检测算法,该算法充分利用CNN不同层不同感受野对不同尺度目标的表征能力,在多层特征图上分别检测不同尺度的目标,该方法直接在特征图上对候选框进行分类和回归,
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