A-Moving-Object-Database-Model-Based-on-Road-NetWork一种基于道路网络的移动目标数据库模型
标签： A-Moving-Object-Database-Model-Ba sed-on-Road-NetWork 道路网络 移动
上传时间： 2014-01-01
上传用户：klin3139
研究从彩色栅格交通地图中提取完整的道路网络集合。在地图规范化的基础上，基于彩色栅格地图上的噪声特征，处理欠识别和误识别的道路点集集合. 以实例说明该方法对道路提取的过程和效果
上传时间： 2014-05-24
上传用户：彭玖华
通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像 进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割 接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息 最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息
上传时间： 2013-12-12
上传用户：heart520beat
根据城市交通路网建设的实际, 研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构, 在此数据 结构的基础上依靠G IS 技术的支持, 采集了大量具体道路信息, 采用D ijk st ra 算法实现了快速最短路径搜索。根 据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻, 给出了一个搜索实例——一个包 含61 个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为1. 1
上传时间： 2016-05-18
上传用户：skfreeman
这是一篇关于道路中心线提取及网络建立的算法研究的论文
上传时间： 2013-12-20
上传用户：kernaling
基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实测图象进行分割处理验证了该方法的有效性 和鲁棒性，可用于室外环境下机器人的实时视觉导航控制。
上传时间： 2016-07-18
上传用户：lnnn30
无线与网络、寻找节点之间的最短距离，选择最快的两点间道路
上传时间： 2014-01-17
上传用户：PresidentHuang
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
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1范围此部分定义了高速（发送速率高达1Mbps）介质访问单元（MAU）和一些介质依赖特性（基于IS08802-3），包括CAN的物理层；一种应用于道路车辆中的串行通信协议支持分布式实时控制和多路复用；2标准参考以下参考文档诊断这个文档的应用是独立的。对于数据参考，仅参考译文。对于未标日期的参考，参考最新的译文（包括任何修正）。ISO7637-3：1995，道路车辆-传导导和耦合引起的电干扰-第三部分：正常12V或24V供电的车辆-除电源线外通过电容或电感耦合的电气瞬态传输ISO/IEC8802-3，信息技术-系统间的电信通信及信息交换-局域网和城域网-特性需求-第三部分：载波监听多路访问/冲突检测方法（CSMA/CD）和物理层规定。IS016845，道路车辆-控制器区域网络（CAN）-一致性测试计划
标签： CAN
上传时间： 2022-07-06
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最新网络通信协议手册
标签： 网络通信协议
上传时间： 2013-06-12
上传用户：eeworm
