XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字图像
Keystone：为 NATO JISR 创建正确的形象 - Spacemetric
北约的综合指挥结构和各个成员国可以在所有适当的级别生成和访问共享数据。除了基本的连通性之外，北约 JISR 涵盖的许多活动主要是指挥结构和一些有志于在更高级别指挥联盟部队的国家所关注的。但是，有一项活动需要考虑，即数字图像管理，所有成员国现在都在参与或在不久的将来都会参与。事实上，相对低成本的侦察吊舱和无人机系统 (UAS) 的出现意味着这种能力 - 曾经是主要大国的领域 - 现在几乎每个人都可以使用，同时还面临着制作大量高质量静态和视频形式的数字图像的挑战。
南非航空摄影测量的现状
数字图像相机技术彻底改变了全球的航空图像捕捉。与传统的模拟航空图像方法相比，它提供了高空间和光谱分辨率以及卓越的效率和可靠性。这样一来，它为各种摄影测量应用提供了极大的准确性。南非测绘组织（现称为国家地理空间信息总局 (CD: NGI)）早在 1930 年代就开始捕捉航空摄影。然而，从 2008 年开始，CD: NGI 开始过渡到以 50 厘米地面采样距离 (GSD)（从 2008 年到 2016 年）和 25 厘米 GSD（从 2017 年至今）捕捉数字航空图像。这导致已经捕获了 1370 张数字航空图像（这个数字将继续变化，因为仍有一些飞行工作尚未记录）。数字相机技术的不断增强为在可预见的未来以更高的空间分辨率（例如 10 厘米 GSD）拍摄国家航空图像提供了更多可能性。然而，持续的数字图像拍摄并非没有挑战，例如当前的全球 Covid-19 大流行导致预算重新调整、组织从一代到另一代的技术知识转移以及确定 CD：NGI 对数字图像规范的要求。该组织重视利益相关者的利益
自动交通标志检测和...
关键词：移动激光雷达，图像，交通标志，胶囊卷积网络，高阶胶囊特征 摘要：本文提出了一种从移动激光雷达数据和数字图像中检测和识别交通标志的方法，用于智能交通相关应用。交通标志检测和识别方法包括两个步骤：首先从移动激光雷达数据中提取交通标志兴趣区域。接下来，通过卷积胶囊网络模型从多传感器移动激光雷达系统同时采集的数字图像中识别交通标志。实验结果表明，所提出的方法在检测三维点云中的交通标志和识别二维图像上的交通标志方面都获得了有希望、可靠和高性能。
神经量化学 | 2022 年 10 月 |第20卷 |第 13 期 |第 923-929 页 | doi: 10.14704/nq.2022.20.9.NQ88118 Surya Prakash Yalla、Senapathi Hemanth、Sig
简介 通过传统途径进行隐藏通信的技术称为隐写术。隐写术有时也称为“隐藏文字”，源于希腊语。隐写术是一种在其他媒体（图片、视频和音频通信）中保留隐藏通信的方法。在当前情况下，由于人们经常通过各种互联网通信应用程序交换数字图像或通过电子邮件传输数字图像，因此隐写术系统使用音频、视频、照片等多媒体项目作为掩护媒介。隐写术是一种通常指将相同的秘密信息隐藏在掩护对象中而不改变秘密信息结构的技术。隐写术使用两种不同的材料：信息和载体。载体是包含信息的物质，而信息是必须隐藏的机密信息。
计算机获取核医学图像
大多数核医学成像系统将其信息呈现为数字图像。数字图像以计数值数组或矩阵的形式存储在计算机中，并通过分配取决于每个元素中的计数数量的灰度或颜色标度来显示。通常（但不完全是），数组是方阵，尺寸范围从 32 x 32 到 1024 x 1024，尽管大多数核医学图像的尺寸为 64 X 64、128 X 128 或 256 X 256 (1,2)。每个矩阵元素（通常称为像素）都是计算机内存中的一个位置。64 x 64 矩阵有 4096 个像素，而 128 x 128 矩阵是其四倍大（16,384 个像素），256 x 256 矩阵是其十六倍大（65,536 个像素）。一个像素中可以存储的计数数量取决于分配的位数。由于计算机的设计方式，最方便的方式是分配 ei-
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。
无人机在油棕收获预测中的应用 - IOPscience
摘要。确定用于油棕收获预测应用的无人机系统配置是实现种植园产量最大化的重要一步。本文的目的是展示如何使用无人机系统生成可用于预测作物的高分辨率图像。研究分为两个阶段：无人机系统配置分析和数字图像处理以预测作物。无人机系统配置分析包括机身、推进器、航空电子设备和地面控制站。机载系统使用由 Pixhawk 航空电子设备、电动机和 20.2 兆像素数码相机控制的 X-8 机身。无人机系统用于在北苏门答腊省 Labuhan Batu Utara 的一个 6 年生油棕种植园上生成高分辨率数字图像。该无人机系统可生成高分辨率数字图像，可用于计算植物数量。然后将此特定区域中的植物数量用作预测作物的输入。6 年生油棕种植园的估计产量平均为每公顷每年 50.5 吨。这个结果大于棕榈油种植园管理公司的估计结果，即每公顷每年 23 吨。
4309Testing多重
-CSI/FEL从物理场景中恢复了升降机 - 来自物理场景的CSI/FEL照片 - 指纹增强实验室从物理项目中恢复了升降机 - 指纹增强实验室的实验室照片，从物理项目中的标记照片 - 指纹增强的实验室数字图像，展示了数字消毒区域的分数 - frd
