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广东工业大学:《机器学习》课程教学资源(课件讲义)第13讲 卷积神经网络计算机视觉应用(Inception, 批量归一化和残差网络ResNet)
文档格式:PDF 文档大小:2.63MB 文档页数:42
广东工业大学:《机器学习》课程教学资源(课件讲义)第13讲 卷积神经网络计算机视觉应用(Inception, 批量归一化和残差网络ResNet)
电子科技大学:《智能机器人原理及实践》课程教学资源(讲稿)04 羽毛球机器人运动控制系统设计
文档格式:PDF 文档大小:8.39MB 文档页数:64
初识羽毛球机器人 羽毛球机器人结构 羽毛球机器人嵌入式系统设计 羽毛球机器人运动控制系统设计 羽毛球机器人传感器系统设计 羽毛球机器人视觉系统软件 机器人操作系统 机器人导航与路径规划 羽毛球机器人定位与视觉系统设计
视觉文化系列书籍:《凝视的快感-电影文本的精神分析》PDF电子书(中国人民大学出版社)
文档格式:PDF 文档大小:24.56MB 文档页数:286
“电影是什么?”当巴赞的这个提问进入视觉文化研究领域时,它首先关注的是生产电影、放映电影的机器(包括放映机、银幕、影院等)和影像等与观影者之间的关系。本书重点阐述在精神分析的欲望运作中,电影文本与主体(观影者)是如何相互建构的。所选篇目既包括穆尔维、鲍德利和麦茨的经典研究,又包括德勒兹、齐泽克、普林斯等人精彩的影片解读,而富瑞的两篇文章则对于我们了解电影理论的最新进展大有帮助
《传感器原理及应用》课程PPT教学课件(现代传感技术)第12讲 工业废水排放的自动监测、机器人传感器、机器人视觉传感器
文档格式:PPT 文档大小:1.09MB 文档页数:23
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
《数字图象处理》 第五章(5-1) 图像增强
文档格式:PPT 文档大小:200KB 文档页数:41
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
基于语音识别的救援机器人听觉导航方法
文档格式:PDF 文档大小:642.12KB 文档页数:5
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
上海交通大学:《材料制造数字化技术基础 Foundation of Digital Technology for Material Processing》课程教学资源(课件讲稿)第10章 材料制造数字化系统范例
文档格式:PDF 文档大小:6.23MB 文档页数:114
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
中国信通院:人工智能发展白皮书——产业应用篇(2018年)
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:55
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
中国农业大学:《生物生产系统机器人》课程教学课件(PPT讲稿)第二章 生物生产系统机器人的基本组成
文档格式:PPT 文档大小:4.11MB 文档页数:242
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
武汉大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 图像增强
文档格式:PPS 文档大小:637.5KB 文档页数:62
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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