基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色,本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首,付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构,患上到待测遥感影像特色;
其次,为削减在池化进程中影像特色信息的损失,提出自顺应池化模子,该模子能很好开掘影像特色信息;
末了,将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类,患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验,并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释:本文方式检测精度高,并且不受光谱规模限度。
2023/4/14 21:08:27 792KB 云检测
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一:课题题目基于MATLAB霍夫曼的车道线检测系统二、背景引见针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题,提出了一种快速可靠的视觉计算方法。
利用方向滤波算子对路面图像进行5×5模板运算,得到边缘图像;
采用Otsu自动阈值算法对图像进行二值化处理,并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点,减少后续处理运算量;
在此基础上,根据车道几何特性引入约束条件,去除干扰点,并采用Hough变换检测出车道线;
依据针孔摄像机模型建立空间坐标系,用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离,估计驶离车道的时间,为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。
三、GUI界面设计及运行示意图
2023/2/9 15:40:57 18.39MB matlab 车道线检测 GUI 车辆预警
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Otsu,大津法(最大类间方差)阈值分割。
接纳分块思想,将一副图像的灰度图分成若干个子图像,对每个子图像进行Otsu阈值分割,再拼接。
Matlab2016a
2016/1/15 22:25:16 2KB Matlab;Otsu
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OSTU多阈值图像分割程序,基于Matlab言语
2016/4/24 3:06:24 4KB 多阈值分割otsu
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关于代码的引见可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569,代码基于Win10+Python3.7环境,对采集的图片进行了图像平滑,基于OTSU阈值的肤色分割,基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作,最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程,对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子,并分别进行了归一化处理。
用KNN和SVM两种算法训练模型,以自己采集数据集为训练集进行了训练,最后基于PyQt5制作了简易界面。
2022/9/28 3:55:24 142.52MB 手势识别 傅里叶算子 SVM 机器学习
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一维OTSU算法及相应的论文,希望对学习这方面的朋友有所帮。
2021/11/7 4:48:05 2.89MB 一维OTSU
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针对光照不均及背景噪声成绩进行改进的bernsen算法,有利于对场景图上的文本进行二值化,二值化效果比简单的OTSU或未改进的bernsen算法要好许多。
2018/1/4 7:51:07 2KB matlab bernsen 二值化
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对OTSU算法的简单实现,其中图像指针需要稍微改动即可实现,很简单
2022/9/4 5:30:56 3KB OTSU
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此资源是对一些特殊数据进行的分类,工程中的OTSU算法是利用HLS生成的IP核,在数据读入时进行一些处理,不能满足所无情况下的需求。
在具体的工程中,需要重新更新OTSU的IP核
2018/11/2 20:28:23 181.13MB verilog fpga hdmi
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可以进行裂缝检测和长宽定量计算,包含了主流的裂缝检测算法(OTSU、kapur、Niblack、迭代法区域生长)等,包括了连通域分析和形状学处理等方法。
2021/4/1 3:35:22 12.05MB 图像处理 算法 人工智能 裂缝
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡