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World File Search System近距离
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。
RFID 低频 高频 超高频
耦合模式 电感 电感 电磁反向散射 工作频率 125kHz – 134kHz 13.56MHz 860MHz – 960MHz 天线线圈 线圈偶极子 最大工作距离可达 1m 附近：可达 1m 近距离：可达 10cm
国际国防训练（陆军）目录
炮兵课程 炮兵连指挥官（BC）通用模块 4:1 炮兵连指挥官（BC）情报、监视和侦察（ISR） 4:2 炮兵连指挥官（BC）地基防空（GBAD） 4:3 炮兵连指挥官（近距离支援） 4:4 炮兵连指挥官（一般支援） 4:5 火力支援小组指挥官（FST Comd） 4:6 炮兵职业课程（发现/保护）(GCC (F/P)) GBAD 和 ISR 4:7 炮兵职业课程（近距离支援）(GCC (CS)) 4:8 全频谱瞄准（FSpec） 4:9 战术目标瞄准和情报课程（TTIC） 4:10 联合全频谱瞄准（FSpecT）。4:11 炮兵教官 (IG) 4:12 全光谱瞄准 (FSpecT)。4:13 指挥所军官 (CPO) - 地基防空 (GBAD) 4:14 联合战场管理课程 (JBMC)。4:15 年轻炮兵军官 4:16
国际国防训练（陆军）目录
炮兵课程炮兵指挥官 (BC) 通用模块 4:1 炮兵指挥官 (BC) 情报、监视和侦察 (ISR) 4:2 炮兵指挥官 (BC) 地基防空 (GBAD) 4:3 炮兵指挥官（近距离支援） 4:4 炮兵指挥官（一般支援） 4:5 火力支援小组指挥官 (FST Comd) 4:6 炮兵职业课程（查找/保护） (GCC (F/P)) GBAD 和 ISR 4:7 炮兵职业课程（近距离支援） (GCC (CS)) 4:8 全频谱瞄准 (FSpec) 4:9 战术目标和情报课程 (TTIC) 4:10 联合全频谱瞄准 (FSpecT)。 4:11 炮兵教练 (IG) 4:12 全频谱瞄准 (FSpecT)。 4:13 指挥所军官（CPO）- 地面防空（GBAD）4:14 联合战场管理课程（JBMC）。4:15 年轻军官炮兵4:16
地面传感器技术在杂草检测中的潜在用途
场地特定杂草管理是精准农业 (PA) 的一部分，旨在以最小的经济和环境负担有效控制杂草侵染。这可以借助地面或近距离传感器结合决策规则和精确应用技术来实现。近距离传感器技术是为安装在车辆上而开发的，在过去三十年中已在 PA 应用中出现。这些技术专注于识别植物并借助其光谱和形态特征测量其生理状态。相机、光谱仪、荧光计和距离传感器是 PA 应用中最突出的传感器。本文的目的是描述可用于杂草检测和杂草侵染水平测量的地面传感器。概述了当前的传感器系统，描述了它们的概念、已取得的成果、已经使用的商业系统和仍然存在的问题。给出了这些传感器的发展前景。c ⃝ 2013 化学工业学会
石岸特别场景斯塔克斯的哈里林......
• 史塔克家族在战场设置期间可放置 1 个额外的桩和 1 个额外的栅栏，它们必须完全放置在桌子的蓝色区域内。放置这些额外的地形块时，其他地形块可以忽略，只要没有地形块彼此之间的距离在 1 英寸以内即可。• 葛雷乔伊家族部署在桌子的红色区域，如设置图所示。• 史塔克家族部署在桌子的蓝色区域，如设置图所示。• 史塔克家族的增援部队不会像平常一样部署。相反，在第 4 轮开始时，在该轮的第一回合之前，史塔克家族玩家可以将所有增援部队完全部署在任何友方桌子边缘或侧翼的近距离内，以及每个以这种方式部署的单位的近距离内（这不是他们的激活）。
国际防务训练（陆军）目录
炮兵课程 炮兵连指挥官（BC）通用模块 4:1 炮兵连指挥官（BC）情报、监视和侦察（ISR） 4:2 炮兵连指挥官（BC）地基防空（GBAD） 4:3 炮兵连指挥官（近距离支援） 4:4 炮兵连指挥官（一般支援） 4:5 火力支援小组指挥官（FST Comd） 4:6 炮兵职业课程（发现/保护）(GCC (F/P)) GBAD 和 ISR 4:7 炮兵职业课程（近距离支援）(GCC (CS)) 4:8 全频谱瞄准（FSpec） 4:9 战术目标瞄准和情报课程（TTIC） 4:10 联合全频谱瞄准（FSpecT）。4:11 炮兵教官 (IG) 4:12 全光谱瞄准 (FSpecT)。4:13 指挥所军官 (CPO) - 地基防空 (GBAD) 4:14 联合战场管理课程 (JBMC)。4:15 年轻炮兵军官 4:16
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此