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1997年 | 2篇 |
1993年 | 2篇 |
排序方式: 共有257条查询结果,搜索用时 93 毫秒
251.
弯曲路径识别中感兴趣区设定方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在路径识别中设置搜索感兴趣区以提高弯曲道路边界的识别实时性。用抛物线模型拟合弯曲道路边界,根据道路边界位置不会发生突变的特性,在识别出的道路抛物线模型上选取有代表性的3个点,针对每个点建立预测模型,应用Kalman滤波理论准确预测道路边界的位置,并据此设置搜索感兴趣区。依照合理的目标函数,在感兴趣区范围内搜索并确定抛物线参数,从而将搜索范围较为准确地限定在较小区域,能够有效提高识别的实时性。试验验证该方法在大大提高识别实时性的同时,增强了识别的精确性和鲁棒性。 相似文献
252.
253.
介绍了自行设计的视觉导航AGV,它综合应用了图像处理、单片机控制、数据通信等相关理论。视觉导航AGV的设计包括软件、硬件两部分内容。软件设计包括图像处理、电机控制、数据通信等内容。图像处理部分用VC编写,电机控制程序用单片机C语言编写。硬件设计包括控制系统硬件组成,电机驱动控制电路设计。 相似文献
254.
通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发,同时融合DeepSORT追踪算法,实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法,实现了对车辆速度的测量,避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定,提高了算法的普适性。最后,将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比,其中平均误差在1%以内,误差最大值控制在为15%以内。 相似文献
255.
256.
基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素;裂缝检测模型集成于机器人平台,从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此,从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先,回顾了深度学习的发展历程,重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着,详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法,包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后,对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后,总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明:基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类,而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取;由于像素级标注的成本和专业性高,大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏,致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差;目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价,缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系,无法对不同模型的性能进行平行比较;目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人,提高裂缝检测机器人的多场景适应性,并降低其应用成本是未来的发展方向。 相似文献
257.