XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字图像
建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
低调平视显示器 - Elbit Systems UK
先进技术 – 增强型高亮度 HUD 显示器提供宽视野 (FOV)，能够显示带有叠加符号（光栅上的笔划）的高分辨率传感器图像。该系列中的系统采用创新的数字图像源，可提高可靠性。Elbit Systems 的 LPHUD 系列既可以与传统的模拟偏转接口连接，也可以与现代高速数字总线（例如 ARINC-818）连接。该系列与 NVG 设备完全兼容。
Geekbench AI 工作负载
图像分割是一项将数字图像的所有像素分成不同类别的任务。与对整个图像进行分类的图像分类不同，图像分割对图像的每个像素进行分类。该模型以固定大小的图像作为输入，并返回图像每个像素的置信度分数向量。得分最高的标签用作像素的标签。整个图像以多色马赛克的形式返回，其中每种颜色代表一种对象类型。
ALTM Orion 超紧凑型测绘系统 - mertind.com
ALTM Gemini 是一款高海拔、广域测绘传感器，在低海拔地区也能同样高效地运行。这项新增功能使 ALTM Gemini 成为那些希望灵活地在各种应用领域运行的人的自然选择。凭借众多集成外围传感器选项，包括用于复杂建模能力的激光波形捕获和高分辨率数字图像捕获，ALTM Gemini 为测绘专业人士提供了强大而通用的设计。
CAI-计算：人工智能
CAI 2840 计算机视觉简介 (3 学分) 本课程深入探讨使计算机能够“看到”和理解视觉世界的科学和工程原理。我们将探索计算机如何处理、分析和解释数字图像和视频，从而解锁各个领域的宝贵见解和应用。主题包括卷积神经网络 (CNN)，现代计算机视觉的主力，以及生成对抗网络 (GAN)，一种不仅可以分析图像，还可以生成全新逼真图像的 AI 系统。
使用计算机视觉技术监测水果数量及其状况的信息系统
摘要。过程自动化的主要目标是提高过程执行的质量和生产率。与手动执行的过程相比，自动化过程具有更稳定的特性。自动化工具之一是人工智能，尤其是计算机视觉。计算机视觉（也称为机器视觉）是人工智能和相关技术领域的科学趋势，用于获取现实世界对象的图像，处理它们并使用所获得的数据来求解各种无（全部或部分）人参与的应用程序。从工程的角度来看，计算机视觉试图自动化人类视觉系统可以执行的任务。计算机视觉任务包括获取，处理，分析和理解数字图像的方式，并从现实世界中提取数据以产生数值或符号信息。在作物耕作的背景下，自动化主要能够通过更好地控制环境条件并及时检测植物和成果的任何异常，通过替换各种更准确和响应式自动化系统（例如，例如在论文中，设计信息系统的主要目标是植物果实的数字图像中的识别，并根据已知的颜色范围提前进行分类。为了实现此目标，应解决以下任务：最小化原始图像扭曲的可能负面影响；分析图像以查找上面的番茄水果。
CSC-232网络尾巴I教学大纲
1。展示了对各种计算机安全技术，安全策略，计算机网络安全主体，有关信息隐藏技术的技术文档，确保计算环境的挑战和风险的技术文档。2。应用过滤器来保护资产 - 路由器，防火墙，非军事区（DMZ）并执行安全意识。3。解释对网络世界和数字数据的总体需求，风险威胁和挑战。4。应用确保数字数据所需的不同类型的加密技术。5。使用MATLAB对数字图像进行水印。6。执行确保关键数据所需的风险分析和资源管理。
土地评估的数据来源，包括遥感
1.遥感在土地评估中的应用 ...................................................... 2 1.1 遥感器的定义 .............................................................. 2 1.2 分辨率.............................................................................. 2 1.3 遥感器的类型.............................................................. 3 1.4 遥感在土地评估中的优势 ........................................ 4 1.5 遥感在土地评估中的劣势。4 1.6 遥感在土地评估中的主要用途.................................... 5 1.7 土地评估的主要平台及其传感器 ............................................................................. 5 1.8 专题制图仪类型数字图像的主要特征 ............................................................................. 7 1.9 图像处理............................................................................. 8 1.10 图像地理配准 ............................................................................. 9 1.11 转换为主成分 ............................................................................. 9
土地评估的数据来源，包括遥感数据
1. 遥感在土地评估中的应用 ...................................................... 2 1.1 遥感器的定义 .............................................................. 2 1.2 分辨率.............................................................................. 2 1.3 遥感器的类型 .............................................................. 3 1.4 遥感在土地评估中的优势 ........................................ 4 1.5 遥感在土地评估中的劣势 ........................................ 4 1.6 遥感在土地评估中的主要用途 ........................................ 5 1.7 土地评估的主要平台及其传感器 ........................................ 5 1.8 专题制图仪类型数字图像的主要特征 ........................................ 7 1.9 图像处理 ........................................................................ 8 1.10 图像地理配准 ........................................................ 9 1.11 转换为主成分 ........................................................ 9