移动代理已广泛用于无线传感器网络并进行数据融合。
该文将移动代理用于簇成员节点间进行数据收集并进行数据融合,并提出了基于精度的量化编码的数据融合算法。
该算法无效减少了冗余数据,提高了传输速率,延长了无线传感器网络的寿命,并将其应用到森林防火中去。
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将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作,使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理,依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果,体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基,对源图像成功进行小波分解,分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误
2015/4/3 20:22:47 12.66MB PCA 小波 加权 图像融合
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《多源信息融合》是2006年清华大学出版社出版的图书,作者是韩崇昭、朱洪艳、段战胜等。
《多源信息融合》本书次要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论,如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等。
2020/11/2 8:43:45 45.93MB 雷达 信息融合
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完成两张图像融合,共两种方式,拉普拉斯金字塔融合,小波金字塔融合
2019/6/8 16:29:19 7KB 图像处理 python
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多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过多模光纤传输时将构成多种模式耦合,从而在光纤的输出端生成散斑图案。
基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。
采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。
DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。
实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
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挪动最小二乘增量式多视点云数据融合算法
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利用opencv3.2完成照片的融合,并用qt设计界面去操作,能够完成界面的任意放缩。
除了常规的拼接,还加入了柱面和立体图像的拼接。
2021/11/13 15:51:25 440KB opencv;QT
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三维姿态显示上位机C#+WPF+HID+Unity3D技术在毕业设计中做了一个基于AHRS的设计,涉及了姿态融合算法,为了调试算法参数功能,需要用到姿态显示上位机用来显示验证算法的效果。
在收集了很多资料后,决定自己做一个三维姿态显示上位机。
由于本人学识浅薄,程序中可能有很多目前没有发现的BUG,如有纰漏,敬请指正。
其中有使用到HID协议,如有不会使用的可以QQ邮箱我:2427644297@qq.com
2018/6/25 8:47:53 23.47MB 姿态显示上位机 Unity3D WPF HID
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自动驾驶系列报告,总共五部,自动驾驶系列报告之一:综合篇:自动驾驶的时代已经开始到来,自动驾驶系列报告之二:决策层篇:自动驾驶系统:量产导向还是功能导向,自动驾驶系列报告三:车载芯片篇,自动驾驶芯片,GPU的现在和ASIC的未来,新能源与汽车行业自动驾驶系列报告之五:控制执行篇,转向制动电子化,自动驾驶的必由之路,汽车行业自动驾驶系列报告之四:传感器篇,多传感器融合
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有效整合产品溯源平台的软件、硬件及技术资源,提供更高层次的服务,承接单一企业无法完成的高端服务,本次产品溯源平台的建设方案基于了云计算技术。
通过云计算技术,将物理上分散的各个计算能力进行融合和共享,以最低的成本造价实现最高的效益回收,将各个物质资源、智力资源、政策资源等共享与融合,加速信息等资源的高速流通,提高从技术与环境上的服务能力
2020/2/15 8:29:56 2.66MB 质量追溯 农产品
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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