浅谈模式识别及其在计算机视觉中的实现

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计算机视觉是人工智能时代发展迅猛的计算机技术分支,它通过对数字信号的收集、识别与分析,让计算机也能具备类似人类的视觉功能。借助神经网络与机器学习理论,以视觉算法为基础的模式识别就能够自主识别目标对象,提取轮廓特征等主要图像信息。
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影像植被分类中数据源的时相因素会对分类结果产生重要影响.研究以2月份和8月份成像的QuickBird、WorldView-2为数据源,利用最大似然分类法将两类影像分为针叶树、阔叶树和草类3个类别,分析植被生长旺盛季与非旺盛季数据在植被分类中的有效性.实验结果表明:QuickBird影像分类的总体精度为96.6667%, Kappa系数0.9500, WorldView-2分类的总体精度为93.98
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针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法。利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点法矢为基础赋予其距离权重进行阈值判断,提取特征点;划分空间均匀网格,以网格为单元计算法矢均值,提取潜在特征点;对网格非特征点进行单点提取。以标准的Bunny和工件模型为对象进行
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随着我国工业现代化进程的逐渐加快,城市化进程的进一步推进,公共交通运输管理和交通安全管理等问题日益突出,本文ArcGIS实现模拟动态导航的方式,利用ArcGIS地图服务器作为中心数据处理模块和已被其发布到网络的成都市部分区域地图GIS服务,再用5G上网方式使平板跟服务器以WebService的方式进行数据交互,发送平板选定的位置数据,通过接收经中心服务器处理后得到的路径点数据,以及最终在平板上显示
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以四川江安县耕地土壤为研究对象,研究耕地土壤中重金属污染状况并探讨其污染源,为污染治理提供科学依据。采用X荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法、原子荧光法,分别检测岩石、土壤样品的As和重金属元素组成。运用GIS分析功能提取出耕地土壤中As和重金属元素异常信息。结合岩石和耕地土壤样品的测试数据,对所获得的多源信息进行了综合研究。全区耕地土壤中,As、Cr、Cu、Zn、Ni无污染。Cd、Hg、Pb
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采用分形几何与图形图像学等交叉学科理论,基于分形布朗函数,本文提出了用于描述工件表面粗糙度的灰度图像自仿射维数计算新方法。在提出上述理论的基础上,采用高速摄像机拍摄工件车削的实时过程,计算工件的灰度图像自仿射维数,评估不同时刻工件表面粗糙度变化,进而提出可实现在线检测工件表面粗糙度的新技术。研究显示:(1)工件表面图像揭示了其表面存在清晰可见的切痕和纹理,但粗糙度不大,同时计算出的对应灰度图像自仿
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The objective of this work was to evaluate the effect of different water deficiency and rehydration levels on the concentrations of osmoregulators in two plant species(Hymenaea courbaril and H. Stigon
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我国历版的《植物生理学》(高等学校教材)都把韧皮部作为同化物运输的主要通道,木质部是否也运输同化物?木质部是否是同化物的运输通道问题,教材从不提及,这可能是国内外都没找到木质部运输同化物的根据。本文用试验说明木质部也是同化物运输的通道;此外教科书上用环割出现的正常现象来说明韧皮部同化物的运输受阻,是不对的,因为愈合组织和瘤状物的出现与运输受阻不存在必然的因果关系。
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