利用高分辨雷达对目标进行识别是当代雷达系统的一个次要发展趋势。
目前基于高分辨雷达的目标识别在军事及民用方面都已经有了一定程度的应用。
本论文利用实测高分辨雷达回波数据进行实验，
目前基于高分辨雷达的目标识别在军事及民用方面都已经有了一定程度的应用。
本论文利用实测高分辨雷达回波数据进行实验，
2023/2/22 15:51:24
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随着红外技术日新月异的发展，红外技术在军事及人们日常生活中有着越来越广泛的应用。
但由于红外探照灯及红外探测器件的限制，红外成像系统的成像效果仍然不够理想。
在民用监测应用中，次要表现为夜视距离近，图像背景与被监测目标之间对比度模糊，被监测目标细节难以辨认，图像特征信息不明确等方面。
为使图像更适于人眼观测、适用于图像后续目标识别及跟踪处理，有必要在红外图像采集和处理上做进一步的研究，来增强红外图像视觉效果。
但由于红外探照灯及红外探测器件的限制，红外成像系统的成像效果仍然不够理想。
在民用监测应用中，次要表现为夜视距离近，图像背景与被监测目标之间对比度模糊，被监测目标细节难以辨认，图像特征信息不明确等方面。
为使图像更适于人眼观测、适用于图像后续目标识别及跟踪处理，有必要在红外图像采集和处理上做进一步的研究，来增强红外图像视觉效果。
2023/2/13 19:15:09
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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
2023/2/8 8:49:32
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此文档是小编使用传统方法，对图像进行sobel算子、灰度化、形状学腐蚀膨胀、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。
2020/5/9 11:02:16
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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构成多分类器。
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。
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构成多分类器。
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。
2021/9/4 2:30:54
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针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。
2018/2/16 16:48:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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