一、概述 两类污染物: 一类—能在环境或动植物体内积蓄，对人 体健康产生长远影响。 二类---长远影响小于一类的污染物质。 传统检测方法： 人工定期在排污出口取样检测。 两类污染物最高允许排放浓度见下表

图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指 按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或 去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去 改善图像质量,处理的结果更适合于人的视觉特性或机器 识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息,而只能 增强对某种信息的辨识能力,并且这种处理有可能损失一 些其它信息。 图像增强技术主要包括直方图处理、图像点处理、图 像平滑处理、图像锐化处理、伪彩色技术及图像几何处理 等。 图

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

10.1 热处理炉温度控制系统 10.2 反重力铸造液态成形控制系统 10.3 激光熔覆及再制造系统 10.4 机器人材料加工系统 10.5 基于视觉的焊缝质量离线检测系统

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。本白皮书版权属于中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟

第1节生物生产机器人的机械手 第2节末端执行器 第3节传感器和机械视觉 第4节 移动机构 第5节控制机构和执行机构 第6节生物生产机器人系统

图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果, 或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理 的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣 的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用 价值。 图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域 增强和频率域增强两种

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第一部分 深度学习基础 第1章 什么是深度学习 第2章 神经网络的数学基础 第3章 神经网络入门 第4章 机器学习基础 第二部分 深度学习实践 第5章 深度学习用于计算机视觉 第6章 深度学习用于文本和序列 第7章 高级的深度学习最佳实践 第8章 生成式深度学习 第9章 总结

4.1 传感器的种类 4.2 触觉信息的获取 4.3 视觉信息的获取 4.4 距离信息的获取