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高光谱图像

光谱分辨率在10-2λ数量级范围内的光谱图像称为高光谱图像(HyperspectralImage)。遥感技术经过20世纪后半叶的发展,无论在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。其中,高光谱图像技术的出现和快速发展无疑是这种变化中十分突出的一个方面。通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器,即成像光谱仪,在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域,以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。在获得地表图像信息的同时,也获得其光谱信息,第一次真正做到了光谱与图像的结合[1]。与多光谱遥感影像相比,高光谱影像不仅在信息丰富程度方面有了极大的提高,在处理技术上,对该类光谱数据进行更为合理、有效的分析处理提供了可能。因而,高光谱图像技术所具有的影响及发展潜力,是以往技术的各个发展阶段所不可比拟的,不仅引起了遥感界的关注,同时也引起了其它领域(如医学、农学、食品等)的极大兴趣[1]。
  • 基于Matlab神经网络的图像识别

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    标签: matlab 神经网络 图像识别

    上传时间: 2022-02-02

    上传用户:jason_vip1

  • (完整版)LabVIEW图像的处理

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    标签: labview 图像处理

    上传时间: 2022-02-12

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  • python图像处理入门的总结

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    标签: python 图像处理

    上传时间: 2022-02-14

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  • 基于DSP的图像处理系统的应用的研究论文

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    标签: dsp 图像处理

    上传时间: 2022-02-16

    上传用户:aben

  • 机器视觉系统与数字图像处理论文讲解

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    标签: 机器视觉 数字图像处理

    上传时间: 2022-02-26

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  • 视觉图像和可穿戴计算数据融合的跌倒检测技术及应用

    人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧,对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时,跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以,跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中,基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效,但其易受环境变化(如背景光线影响、人遮挡问题等)影响。此外,基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率,系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先,设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,实现实时采集、传输人体活动数据:其次,使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据:最后,对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理,设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取,并将两特征进行特征层数据融合,在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试,其中,本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%,平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%:针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。

    标签: 视觉图像 数据融合

    上传时间: 2022-03-14

    上传用户:bluedrops

  • python图像处理入门总结

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    标签: python

    上传时间: 2022-03-15

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  • 基于DSP的嵌入式图像识别系统设计与实现总结

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    标签: dsp 嵌入式 图像识别

    上传时间: 2022-03-16

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  • 基于ARM与FPGA的嵌入式实时图像处理平台

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    标签: arm fpga 嵌入式

    上传时间: 2022-03-19

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  • 基于MATLAB GUI的数字图像处理系统设计

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    标签: matlab

    上传时间: 2022-03-21

    上传用户:xsr1983