监视相机系统“ Kodas”是市场上最小,最先进的卫星监视摄像头。监视摄像机的可能应用是监视卫星部署及其性能,监视分离和着陆以及为营销和任务推广目的拍摄图像。
免责声明 - 本信息按“原样”提供,不作任何陈述或保证。Imec 是 IMEC International(根据比利时法律成立的法人实体,名称为“stichting van openbaar nut”)、imec Belgium(由弗兰德政府支持的 IMEC vzw)、imec the Dutch(Stichting IMEC Nederland,由荷兰政府支持的 Holst Centre 的一部分)、imec Taiwan(IMEC Taiwan Co.)、imec China(IMEC Microelectronics (Shanghai) Co. Ltd.)、imec India(Imec India Private Limited)、imec Florida(IMEC USA 纳米电子设计中心)活动的注册商标。
达美乐集团澳大利亚分公司首席执行官兼董事总经理 Don Meij 评论道:“在当前环境下,食品安全和卫生从未如此重要,DOM Pizza Checker 在让顾客全面了解餐食方面发挥了重要作用。世界上没有一家快餐店可以向顾客保证他们的订单已经通过了严格的质量测试,并向他们发送他们将收到的餐食的实时图像。现在,顾客也可以放心,因为他们知道他们的披萨是在食品安全和卫生的前提下制作的,DOM Pizza Checker 会不断监控切块台,并定期提醒他们进行清洁和消毒。”
简介:ISRO于2019年7月22日从印度太空港口Sriharikota推出了Chandrayaan-2 Mission。轨道器高分辨率摄像头(OHRC)板上Chandrayaan-2 Orbiter-Craft,是一款非常高的空间分辨率摄像机,可在可见的Panchronic(PAN)频段中运行。OHRC测量在可见的电磁频谱范围内从月球表面反射的太阳光。该相机设计用于在非常低的太阳高度条件下进行成像。OHRC图像被广泛用于着陆点表征,以检测小规模的特征,尤其是在Lunar表面上的较小巨石。OHRC的地面采样距离(GSD)(在Nadir View中)距离100 km的高度为0.25m和3公里。OHRC具有通过航天器操作产生多视立体声图像的能力。这些立体对可用于生成迄今可用于月球表面的最高分辨率数字高程模型(DEM)。这项研究提供了月球表面几个特定区域的OHRC多视图(Stecreo)图像的DEM生成能力。OHRC摄像机的规格:下表1中提供了OHRC摄像机的规格。
韩华 Techwin 的 AI 摄像头插件用于将 Wisenet AI 摄像头捕获的 AI 分析元数据(人物/面部/车辆/车牌)注册到 Milestone XProtect 视频管理系统。
我们高清摄像机中的所有图像处理均采用特定和定制逻辑、FPGA 和 ASIC 设计,可提供极低的延迟。此外,高动态范围 (HDR) 和宽动态范围 (WDR) 成像技术不断适应不断变化的光线情况,并通过消除每帧中过饱和和欠饱和的伪影来提高图像的准确性。自动曝光和自动白平衡功能可确保无缝、完美的色彩平衡。
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据,利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像,这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而,在这两项研究中,叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像,只是波长不同(用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像)。此外,人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测,10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此,作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤,我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明(扫描激光与泛光照明)。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的,因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像,而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像,所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的,因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于,我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准,而无需大量手动注释的真实图像集。
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要,每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户,而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中,n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果,Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%,那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2,准确率为 72.00%,n-gram = 3,准确率为 75.00%,n-gram = 4,准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验,以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论,n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。
Imec 的 snapscan VNIR 测距系统是高光谱成像应用研究的重大突破。只需几百毫秒,即可创建具有无可比拟的信噪比和空间与光谱分辨率的高质量超立方体数据集。snapscan 演示套件可实现最高质量的应用研究,同时仍保持用户友好性。它集成了所需的所有关键组件:光谱图像传感器、相机、光学元件、压电扫描、主动冷却系统、照明、三脚架支架和 HSImager:imec 研究团队开发的最先进的高光谱成像软件。
免责声明 - 本信息按“原样”提供,不作任何陈述或保证。Imec 是 IMEC International(根据比利时法律成立的法人实体,名称为“stichting van openbaar nut”)、imec Belgium(由弗兰德政府支持的 IMEC vzw)、imec the Dutch(Stichting IMEC Nederland,由荷兰政府支持的 Holst Centre 的一部分)、imec Taiwan(IMEC Taiwan Co.)、imec China(IMEC Microelectronics (Shanghai) Co. Ltd.)、imec India(Imec India Private Limited)、imec Florida(IMEC USA 纳米电子设计中心)活动的注册商标。