全文获取类型
收费全文 | 376篇 |
免费 | 19篇 |
专业分类
公路运输 | 115篇 |
综合类 | 126篇 |
水路运输 | 84篇 |
铁路运输 | 60篇 |
综合运输 | 10篇 |
出版年
2024年 | 8篇 |
2023年 | 34篇 |
2022年 | 17篇 |
2021年 | 17篇 |
2020年 | 15篇 |
2019年 | 24篇 |
2018年 | 5篇 |
2017年 | 6篇 |
2016年 | 3篇 |
2015年 | 7篇 |
2014年 | 16篇 |
2013年 | 13篇 |
2012年 | 12篇 |
2011年 | 19篇 |
2010年 | 18篇 |
2009年 | 19篇 |
2008年 | 21篇 |
2007年 | 31篇 |
2006年 | 23篇 |
2005年 | 25篇 |
2004年 | 15篇 |
2003年 | 13篇 |
2002年 | 6篇 |
2001年 | 9篇 |
2000年 | 3篇 |
1999年 | 4篇 |
1998年 | 3篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 2篇 |
1989年 | 1篇 |
排序方式: 共有395条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。 相似文献
2.
在活
动轮廓的基础上,引入了统计“图像势能”和松驰法,提出了基于自适应活动轮廓的图像分
割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷,能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分,且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下,包括数字相机的图像增强,目标识别,基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法,与其他基于颜色的全局优化分割方法比较,该方法基于人的视觉系统原理,能够将感兴趣的物体从背景中分割出来,同时图像分割是一个多分辨率的分割过程,首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块,然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类,最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类,直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体,实验结果表明,与传统方法相比,本文算法能够在较短的时间内,取得较好的分割效果。 相似文献
4.
5.
从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明:所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地... 相似文献
6.
船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。 相似文献
7.
8.
9.
交通影响评价中的交通区分割方法研究 总被引:1,自引:2,他引:1
为了在交通影响分析中准确预测道路网络的宏观交通流和局部路口的微观交通流特征,开发了利用交通量分配模型和交通仿真技术组合分析交通影响的方法。首先在地理信息系统(GIS)的支持下,利用Voronoi图对交通小区进行几何分割,并借助GIS的空间聚合分析功能分割相应的属性数据,然后利用MCI(Multiplicative competitive interaction)模型推求新OD矩阵。从而使交通需求预测模型的输出结果可以直接作为交通仿真的初始数据,以便利用交通仿真技术实施关键路口的微观交通流分析。最后通过一个试验验证了方法的有效性和精度。 相似文献
10.
高速公路场景图像的二值化及交通标志定位检测方法 总被引:5,自引:1,他引:5
采用CCD摄像机采集高速公路场景图像,并通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为色度-饱和度-亮度(HSV)量值。采用基于阈值的方法对场景图像中颜色饱和度分量进行二值化分割处理;利用场景二值化图像形状特征(周长、形状参数、圆形性参数)去除非目标区域,并通过搜索场景二值化图像方向投影值序列的突变点实现标志准确定位。采用HSV颜色模型中的亮度分量和最佳阈值法对场景图像中标志区域进行二值化处理。结果表明,应用上述方法能取得良好的效果。 相似文献