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Phase One iXA 相机系统 - Mapping Solutions Ltd.
Phase One SDK 包含一些组件，您可以通过 Capture One 的处理引擎使用您的设置自动处理图像，而无需加载或浏览 Capture One 的标准用户界面。使用特定参数批量处理文件（例如曝光 + 1、白平衡为 5500 开尔文），同时利用 Phase One 的 Lens+ 技术分析图像和镜头特性并计算适当的校正。使用 Lens+，不仅可以处理像差，还可以校正和重新调整像素，从而优化图像，使其成为一张完美的照片，其中所有像素都正确排列在一起。使用 Phase One SDK，后期处理可以与拍摄过程同时进行，从而节省宝贵的地面时间。
GLT5009BSI 产品传单
GLT5009BSI 是一款背照式 (BSI)、时间延迟积分 (TDI)、电荷域 CMOS 图像传感器，像素大小为 5μm，有效分辨率为 9072。该传感器有两个感光带，256 个级和 32
使用深度学习
大米是一个至关重要的全球主食，是粮食安全不可或缺的一部分。精确识别稻田生长阶段，引导，标题，花纹，谷物填充和谷物成熟度对于农业决策至关重要。但是，使用红绿色蓝色（RGB）图像识别这些阶段时存在差距。本研究使用最先进的计算机视觉和深度学习分类（卷积神经网络）算法来解决这一差距。在所研究的算法中，EfficityNet_B0的总体准确性令人印象深刻。值得注意的是，将图像大小从64x64像素增加到128x128像素可以显着提高精度。对生长阶段的详细评估揭示了准确性的水平不同，启动叶是最精确的（95.1％），而创生的最具挑战性的是最具挑战性的（72.28％）。这项工作大大提高了自动监测，从而在实时决策中增强了研究人员的能力。
与云的CMIP6模型中的南大洋太阳反射偏见
补充文本S1：在某些情况下，日光或高度反射层可能会在信号上产生噪音，并使两个冷凝水相之间的区别复杂化。结果，像素可以分类为“未定义相”，通常对应于亚零温度下像素中液体和冰颗粒的混合物（Cesana等，2016）。在这项研究中，我们认为这些像素是液体主导的。Calipso-GOCCP云相V2.9的主要局限性与LIDAR衰减有关，这可能会导致对完全减弱的像素的误诊，因为是透明的天空，随后低估了表面附近的垂直云分数（1 km以下，Cesana等人，2016年，1 km以下）。但是，通过使用LiDAR模拟器在模拟中重现了这种低估。Cesana等人描述了本研究中使用的观察不确定性估计值。（2021）。
计算机视觉及其应用领域
计算机视觉算法将图像解释为一系列像素，每个像素都有自己的一组颜色值。像素基本上定义为由 3 种加法原色即 RGB（红绿蓝）组合而成的单位。此组合的强度可能不同，以表示不同的颜色。颜色存储在像素内。然后，使用由许多像素组成的大量数据训练计算机视觉模型 — 计算机处理图像、为其上的对象添加标签并在相应对象中查找相关模式。例如，如果我们发送一百万张不同汽车的图像作为输入，计算机将分析并识别与所有汽车相似的模式，然后在此过程结束时，创建一个模型，每次我们向他们发送图片时，该模型都可以准确检测出特定图像是否是汽车。[2] [1]
Snap Pac Brains数据表
端点AI是人工智能空间中的一个新边界，它将AI的处理能力带到了边缘。这是管理信息，累积相关数据并在设备上本地做出决策的一种革命性方式。端点AI在网络边缘采用智能功能，换句话说，它将用于将数据计算到具有AI功能的更智能工具中的IoT设备转换为具有AI功能的智能工具。这反过来改善了实时决策能力和功能。目标是使基于机器学习的智能决策在物理上更接近数据来源。在这种情况下，嵌入式视觉转移到端点。嵌入式视觉不仅包含了将图像或视频分解为像素 - 它是理解像素，理解内部内容并支持基于跨越特定事件的明智决定的手段。在研究和行业层面上进行了巨大的努力，以发展和改善AI技术和算法。
动力学系统和分析宇宙学界限
以前的方法促进了群集中像素的时序序列，后两个评估群集特征。线性能量传递（LET），整个群集的能量分布及其厚度和线性，对最终分类具有最大的影响。模型在参考数据库（校准）数据数据库中进行了培训。
Dynamic Star 宣布
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基于形态学的机载激光雷达数据建筑物检测
摘要 激光雷达（lidar）技术的出现为三维建筑物检测提供了有前途的资源。由于去除植被的困难，大多数建筑物检测方法将激光雷达数据与多光谱图像融合以获取植被指数，而仅使用激光雷达数据的方法相对较少。然而，融合过程可能会导致分辨率和时间差异、阴影和高层建筑位移问题以及地理参考过程引入的误差。本研究提出了一种形态建筑物检测方法，通过逐步去除非建筑物像素来识别建筑物。首先，地面过滤算法将地面像素与建筑物、树木和其他物体分离。然后，分析方法使用大小、形状、高度、建筑物元素结构以及第一次和最后一次返回之间的高度差去除剩余的非建筑物像素。实验结果表明，该方法在奥斯汀市区的研究地点取得了不错的效果，总体准确率达到 95.46%。