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1.
舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
2.
3.
车牌自动识别系统(ALPR)在若干年前就已经被研制出来了。然而,由于该系统过去可靠性差、难以操作使用,所以直到最近才被广泛应用到实际系统中。过去的这种系统硬件笨重和脆弱,并需要专业人士安装,而今这种系统与过去相比已完全不同,不仅容易操作使用,而且因采用成熟技术而确保系统连续可靠地工作若干年,并只要用户自已安装即可。 相似文献
4.
5.
故障现象:一辆CA7200E3型轿车,高速行车时,达不到最高车速;低速行驶时,有耸车现象,耸车严重时,发动机甚至熄火。 相似文献
6.
利用基础分析法研究了波罗的海干散货运价指数(BDI)的演变机理,期望在研究航运期权定价模型、利用运费期权规避航运风险方面有一定的借鉴和指导作用。 相似文献
7.
一辆本田雅阁2.2轿车(已行驶约7万km),车速达40km/h时不能再提速,且会慢慢停下来。若断开点火开关后等上几分钟再起动,挂上档车辆能行驶一段距离,但过不了多久又出现同样问题。 相似文献
8.
一、驾驶员的视力与车速的关系
驾驶员在行车中的视力是动视力.一般来讲,动视力比静视力低10%~20%;动视力随相对速度的变化而变化,车速越快,视力下降越大.当车速达到70 km/h时,视力为1.2的驾驶员,此时的视力会下降到0.7.另外,眼睛至焦点的视认距离也随车速而变化,当车速为60 km/h时,视认距离为240米;80 km/h时,为160米.也就是说,车速提高三分之一,而视认距离将减少三分之一.车速对视力的影响,是肇事的生理原因之一. 相似文献
9.
10.
我厂新近开发了红岩CQ26系列重型汽车。在开发该系列的过程中,设计人员在提高车速,降低车辆高度,倾卸机构的结构设计以及应用价值工程等方面做了些工作,取得了一定成效。 相似文献