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第一章 绪论 1-1 摄影测量的定义和任务 1-2 影像信息科学的形成与内涵 1-3 影像信息科学的组成 第二章 摄影的基本知识与影像误差处理 2-1 摄影原理与摄影机 2-2 黑白感光材料 2-3 摄影处理与像片晒印 2-4 航空摄影及摄影测量对摄影的基本要求 2-5 像片影像的误差及其处理 第三章 单张航摄像片解析 3-1 中心投影的基本知识 3-2 摄影测量常用坐标系 3-3 像片的内外方位元素 3-4 像点在不同坐标系中的变换 3-5 中心投影的构像方程(共线方程) 3-6 像点位移 3-7 单像空间后方交会
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手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等
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一、学科平台课程 1《电工技术》 2《工程制图 B1》 3《工程制图 B2》 4《工程力学》 5《机械工程材料》 6《机械设计基础》 二、专业课程 1《物流工程》 2《物流系统建模与仿真》 3《物流管理》 4《供应链管理》 5《物流信息技术》 6《仓储与库存控制技术》 7《物流设施设备》 8《运输与配送》 9《国际物流学》 10《物流系统工程》 11《物流系统规划》 三、个性化发展课程 1《物流 3D 模型设计》 2《物流项目管理》 3《物流成本管理》 4《物流运筹与优化》 5《Flexsim 高级应用技术》 6《数据库原理》 7《数据分析与 VBA 程序设计》 8《配送中心规划与设计》 9《物流工程经济学》 10《生产物流系统》 11《物流工程案例分析》 12《物流管理信息系统》 13《物流市场营销学》 14《专业英语》 15《科技论文写作》 16《物流法律法规》 17《物联网技术基础》 18《物流设备管理》 19《港口机械》 20《物流工程经济学》 21《物流工程安全技术》 22《物流自动化》 23《现代物流装备与技术》 24《物流机械设计基础》 25《仓储设备选择与设计》 26《机械动力学基础》 27《专业英语》 28《海关报关实务》 29《采购学》 30《外贸英语函电》 31《智能物流技术概论》 32《人力资源管理》 33《物流业务英语口语》 34《物流大数据分析》 35《电子商务》 四、实践环节 1《工程训练 B》 2《认识实习》 3《物流仿真实践》 4《仓储与库存控制技术课程设计》 5《配送中心规划课程设计》 6《物流设施设备课程设计》 7《物流管理信息系统课程设计》 8《物流系统综合实训》 9《生产实习》 10《毕业设计(论文)》313
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脱氧核糖核酸(DNA)是生物界遗传的主要物质基础。生物有机体的遗传 特征以密码(code)的形式编码在DNA分子上,表现为特定的核苷酸排列顺序 (即遗传信息),在细胞分裂前通过DNA的复制(Replication),将遗传信息由 亲代传递给子代,在后代的个体发育过程中,遗传信息由DNA转录 Transcription)给RNA,并指导蛋白质合成,以执行各种生命功能,使后代表 现出与亲代相似的遗传性状,这种遗传信息的传递方向,是从DA到RNA 再到蛋白质,即所谓的生物学“中心法则”,80年代以后在某些致癌RNA病 毒中发现遗传信息也可存在于RNA分子中,由RNA通过逆转录(reverse transcription)的方式将遗传信息传递给DNA.这为中心法则加入了新的内 容
文档格式:PDF 文档大小:1.63MB 文档页数:324
机械设计制造及其自动化专业 《电工技术基础》 《电子技术基础》 机械电子工程专业 工业工程专业 《电工电子技术》 车辆工程专业 新能源科学与工程专业 测控技术及仪器专业 《电工电子技术(1)》 《电工电子技术(2)》 光电信息科学与工程专业 自动化专业 《电路分析》 《模拟电子技术》 《数字电子技术》 《电子工艺实习 A》 《EDA 技术》 《综合电子设计》 自动化专业(卓越计划) 《电路原理》 电气工程及其自动化专业 《电子电路课程设计》 《电子工艺实习 B》 智能科学与技术专业 电子信息工程专业 《电工电子实习 B》 通信工程专业 通信工程专业(卓越计划) 物联网工程专业 《电路与电子技术》 计算机科学与技术专业 《计算机电路基础》 软件工程专业 网络工程专业 质量管理工程专业 信息与计算科学专业 《数字逻辑电路》 电子信息科学与技术专业 数理实验班
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中国农业大学精细农业研究中心汪懋华 精细农作”是基于信息和知识进行作物生产管理的现代农田精耕细作技术。 它是综合应用现代信息髙新科技和农业装备技术、作物生产和农业资源环境管 理决策等多种先进科技成果,实践大田作物生产管理科技思想的革命。其基本 技术思想,是要揭示农田内小区作物生长条件的空间分布差异性,实施定位处 方农作(Site- Specific Crop management),达到提高土地资源利用潜力、有 效利用投入、增加产量、降低成本、提髙经济效益、减少环境后果的优化目 标。大田作物生产,特别是主要粮食作物生产,是农业生产活动的主体,它利 用着绝大部分的国土、水、能源、装备等自然和物质资源,保障着人类的食物 安全和生存的基础
文档格式:PDF 文档大小:892.93KB 文档页数:7
近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果
文档格式:PDF 文档大小:549.41KB 文档页数:6
用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成\伪缺陷\的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的\误检\问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率
文档格式:PDF 文档大小:6.33MB 文档页数:265
第一章 概述 1.1 SOPC 的概念 1.2 SOPC 系统设计流程 1.3 SOPC 系统开发环境 1.4 本书中的系统配置 第二章 SOPC 系统构架 2. 1 系统模块框图 2. 2 Nios CPU 2. 3 Avalon 总线 2. 4 外设 IP 模块 第三章 系统硬件开发 3.1 硬件开发流程 3.2 创建 Quartus II 工程 3.3 创建 Nios 系统模块 3.4 编译设计(Compilation) 3.5 编程(Programming) 3.6 下载设计到 Flash 存储器 第四章 系统软件开发 4.1 软件开发流程 4.2 软件开发环境 4.3 文件系统 4.4 软件开发工具 4.5 可配置的处理器硬件属性 4.6 Nios SDK 4.7 软件开发应用 4.8 使用.hexout 4.9 其它的开发板通信和调试方法 4.10 Nios SDK Shell 提示信息 4.11 在 Nios 系统中实现中断服务程序(ISR) 4.12 用户自定义指令 第五章 系统模拟与调试 5.1 软件配置 5.2 模拟设置 5.3 ModelSim 模拟 5.4 模拟结果分析 5.5 增加/删除波形图信号 5.6 片外存储器模拟 5.7 调试 第六章 系统设计实例 6.1 建立硬件需求 6.2 创建一个基本的 Nios 设计 6.3 GDB 调试 6.4 添加用户外设 6.5 RTL 仿真 6.6 Flash 编程 6.7 用户指令和 DMA 6.8 MP3 播放器 附录 1:Nios 嵌入式处理器 32 位指令集 附录 2:Nios 嵌入式处理器开发板-APEX 20K200E 附录 3:Nios 嵌入式处理器开发板-Cyclone_1C20 附录 4:Nios 嵌入式处理器开发板-Stratix_1S10 附录 5:Nios 嵌入式处理器开发板-Stratix_1S40
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