XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多光谱
用便携式多光谱
摘要 - 这项研究介绍了用于实时牛奶掺假检测的基于便携式，低成本和边缘计算系统的开发。利用AS7265X多光谱传感器和Arduino Nano 33 BLE Sense MicroController，该系统采用了优化的逻辑回归模型来识别具有近乎完美精度的牛奶样品中淀粉掺假的。与复杂的神经网络模型不同，逻辑回归模型提供了简单，低功耗和微控制器的有效操作。收集的光谱数据是实时处理的，结果通过蓝牙传输以立即进行分析。该系统表现出很高的准确性，可移植性和成本效益，使其适合在牛奶供应链的各个阶段使用，包括农场，加工设施和零售点。未来的工作将探讨其他掺假剂的检测以及基于云的分析的集成以增强监视能力。本研究提供了一种创新的方法来确保牛奶质量和消费者的安全。
MTS-B 多光谱瞄准系统
成长路径 MTS 系统专为多种成长选项而设计，例如多波长传感器、电视摄像机（近红外和彩色）、照明器、护眼测距仪、点跟踪器和其他航空电子设备。先进的电子和光学设计通过附加电路为图像融合和其他性能增强提供了清晰的成长路径。凭借这些技术成长路径，MTS 系统将继续成为世界上最先进的 EO/IR 多用途系统。MTS-B 已从成功的 AN/AAS-52 系列传感器中特别改编为高空应用。
多线性和多光谱红外的新发展...
LYNRED 是全球领先的航空航天、国防和商业市场高品质红外技术设计和制造公司。得益于其精通的波长可调 MCT 技术，其丰富的红外探测器产品组合覆盖了从近红外到远红外的整个电磁波谱。此外，MCT 技术的空间辐射抗性使 LYNRED 成为欧洲领先的太空红外探测器制造商。最近与太空探测器市场相关的一个显著趋势是，对多线性/多光谱阵列格式的需求增加（从大约 1000 个光电元件增加到 4000 个光电元件），同时对帧速率的需求也更高（帧时间从 100µs 增加到几百 µs）。然而，这些特性通常与目前太空市场现成的窗口式 2D 大型传感器不兼容，尤其是由于 2D 和线性传感器之间的技术操作点不同。因此，LYNRED 已启动特定的最新开发，以更好地适应未来的推扫式（通常基于多个多线性阵列）或扫帚式（通常基于一个多线性阵列）仪器概念。该产品组合扩展的主要挑战之一是设计一条多线性传感器空间产品线，不仅基于经过太空验证的构建模块传统，而且尽可能基于延迟差异化方法。这种设计方向将能够在较短的时间内最佳地满足最广泛的空间仪器需求。
多光谱卫星图像Dhazing -IJRPR
阴霾通常是由烟，灰尘和水滴（例如烟雾，灰尘和水滴）产生的，可大大降低视觉清晰度。空气颗粒色散会严重影响在朦胧或有雾条件下拍摄的照片。这可以减少对比度，改变颜色，并使人眼很难检测物体特征。图片飞机的目的是通过减少外部因素的影响来改善图像的美学效果。要从照片中删除雾度，我们应用了黑通道先验算法。使用额外的危险照片估算氮氧化物的浓度，以提供污染的估计。气候变化的主要原因是空气污染和温室气体排放。当化石燃料在工厂或汽车中燃烧时，人为的温室气体排放或温室气体被释放到大气中。这些排放进一步加剧了全球变暖趋势。除了主要的温室气体和CO2外，化石燃料的燃烧发射了NO2和CO等化合物，使其成为估计CO2排放的有用参考点。
多光谱图像分析和理解（MSIAU ...
计算机视觉中心（CVC）的多光谱图像分析和理解（MSIAU）有两个开放位置，适用于启动计算机视觉掌握硕士（MCV）的学生。学生将加入MSIAU集团，从事与多光谱图像处理和融合有关的项目，在以下情况下：卫星成像，农业群落行业，土地覆盖分析等。由于要应用的方法与MCV中研究的方法相关，因此有可能将本工作合同期间完成的部分工作用于主论文。
用于机载遥感的多光谱成像系统
收稿日期: 2009-10-19 接受日期: 2010-03-12 个人简介: Yanbo Huang, 博士, 农业工程师, 141 Experiment Station Road, USDA-ARS Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, MS 38776, 电话: (662)686-5354, 电邮: yanbo.huang@ars.usda.gov; Steven J. Thomson, 博士, 农业工程师, 141 Experiment Station Road, USDA-ARS Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, MS 38776, 电话: (662)686-5240, 电邮: steve.thomson@ars.usda.gov; Yubin Lan, 博士, 农业工程师, USDA-ARS-SPARC-APMRU,
多光谱成像系统用于机载遥感...
邮箱：yanbo.huang@ars.usda.gov；Steven J. Thomson，博士，农业工程师，141 Experiment Station Road，USDA-ARS 作物生产系统研究部，Stoneville，MS 38776，电话：(662)686-5240，邮箱：steve.thomson@ars.usda.gov；Yubin
多光谱数字电光火灾探测器
ACCTTL、ALERT-1、ALARM-2、ALERT-1: ALARM 2、ALERT-1: ALARM-2、ATAG、Clean Room Sentry、COP-i、Complete Optical Path Integrity、CM1、CM1-A、DartLogic、FireLogic、Fire Signature Analysis、FireBusI、FireBusII、FirePic、FirePicII、FirePicIII、FirePix、FirePicture、FSC、Fire Sentry Corporation、Fire Sentry Corp.、FSX、所有 FSX 命名法变体（例如：FS2、FS2X、FS3、FS3X、FS4、FS4X、FS5、FS5X、FS6、FS6X、FS7、FS7X、FS8、FS8X、FS9、FS9X、FS10X、FS10X、FS11、FS11X、 FS12、FS12X、FS14、FS14X、FS15、FS15X、FS16、FS16X、FS17、FS17X FS18、FS18X、FS19、FS19X、FS20、FS20X、FS24、FS24X、FS24XN、FS26、FS26X、FS26XN）、FS7- 2173-2RP、FS System 7、FS System 10、FS7-2173、FS7-2173-RP、FS2000、FS System 2000、高速火焰和监视探测器、多光谱四波段三重红外、多光谱三波段、多光谱三波段、近波段红外、近波段红外、近波段IR、四频红外、Room Sentry、RS、RS2、SM2、SM3、SS、SS2、SS2X、SS2-A、SS3、SS3-A、SS3X、SS4、SS4-A、SS4X、SnapShot、SLR-BIT、SuperBus、SuperSentry、System 2000、Tri-Mode Plot、四频三重红外加、三频、三频、“FS 和 FSC 三角形标志”、WBIR、宽带红外、宽带红外、宽带红外
快照 RGB+NIR 多光谱成像相机
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盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。