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idls 集成 - CP Technologies
综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单一单元数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，此先进系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速率通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
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综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单机数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，这种先进的系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
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综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单机数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，这种先进的系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
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综合数据链路系统 (IDLS MK-II) 是一种先进的单机数字数据链路系统，专为对尺寸、重量和功率 (SWaP) 敏感的中大型平台的远程操作而设计。作为当今已知的大多数要求的有效解决方案，这种先进的系统采用开放式架构，并支持全双工宽带、数字链路、纠错技术和上行链路 (UPL) 和下行链路 (DNL) 信道中的高速通信。IDLS MK-II 可以从大多数可用传感器下行实时视频图像、LAN、串行数据和信息。它将成熟的技术和标准与先进的算法相结合，为最恶劣的条件提供可靠性和高性能。
闭路电视 (CCTV) - 南澳警察
有许多系统用于记录 CCTV 图像。数字技术为将 CCTV 视频图像记录到大容量硬盘中铺平了道路。数字视频录像机 (DVR) 和网络视频录像机 (NVR) 都记录直接连接到录像机的摄像机的图像。但是，与 NVR 一起使用的 IP（互联网协议）摄像机或集中式 IP 摄像机不需要摄像机现场的电源等支持基础设施。相反，IP 摄像机使用以太网供电 (PoE)，通过该电缆（通常是 Cat 5 或 Cat 6）传输电力和数据。分散式 IP 摄像机不需要中央 NVR，因为摄像机具有内置的录制功能，可以直接录制到数字存储介质，例如闪存驱动器、硬盘驱动器或网络附加存储。
多用途军用间谍机器人...
开发这种机器人的主要目的是监视战场区域的人类活动，以减少敌方的渗透。机器人配有摄像头，可以传输战场视频，以防止对人员生命造成任何损害。机器人配有金属探测器和气体探测器，用于防止战场受损。移动机器人配有合适的传感器和摄像头，可执行不同的任务，可远程操作侦察巡逻，并将视频图像传回操作员。如今，安卓智能手机是最流行的小工具。网络上有多个应用程序利用这些手机的内置硬件，如蓝牙、GPS 技术来控制其他设备。所提出的系统设计了一个机器人，可以使用在安卓手机上运行的应用程序进行控制。根据从安卓收到的命令，机器人的运动通常受到控制。因此可以采取所需的行动。
传统技术应用与 YOLOv5 模型进行计算机视觉海洋水下物体检测
摘要。本文以浮游生物为例，比较了两种在水环境中检测和识别微物体的方法的有效性，这些方法使用了神经网络和各种技术，并使用不同的编程语言开发。首先，研究并应用了传统的检测方法，该方法基于 Gabor 和多层感知器特征的提取，以 MATrixLABoratory (MATLAB) 语言实现。其次，使用 YOLOv5（“You only look once” 的缩写）作为单级神经网络，以 Python 语言实现。介绍了这些方法在浮游生物检测中的工作结果。计算准确度和完整性指标以确定两种方法中的最佳方法。使用检测方法后，获得了带有识别结果的图像，以编程方式计算的性能指标。研究了使用短视频图像进行实时识别的方法应用的有效性。最后，指出 YOLOv5 模型在检测海洋物体（尤其是浮游生物）的任务中表现出了明显优于传统方法的优势。其准确率高出 30%；物体检测的完整性提高了27％。
基于面部视频序列的实时驾驶员疲劳检测算法研究
摘要：驾驶员疲劳检测研究对提高驾驶安全具有重要意义。为提高检测准确率，本文提出一种基于面部特征点的驾驶员疲劳实时综合检测算法，利用面部视频序列检测驾驶员疲劳状态，无需在驾驶员身上配备其他智能设备。构建任务约束的深度卷积网络，基于68个关键点检测人脸区域，解决各任务收敛速度不同导致的优化问题。根据实时人脸视频图像，基于面部特征点计算眼部纵横比（EAR）、嘴部纵横比（MAR）和闭眼时间百分比（PERCLOS）眼部特征。建立驾驶员疲劳综合评估模型，通过眼部/嘴部特征选择评估驾驶员疲劳状态。经过一系列对比实验，结果表明，该算法在驾驶员疲劳检测的准确率和速度上均取得了良好的效果。
审查深度学习在兽医诊断和动物健康中的应用
深度学习（DL）是人工智能的子场（AI），涉及算法和模型的开发，这些算法和模型模拟了人类思想的解决问题能力。复杂的AI技术近年来在兽医领域引起了极大的关注。本综述提供了专门用于利用DL用于兽医诊断目的的研究的全面概述。我们的系统审查方法遵循PRISMA指南，重点关注DL和兽医医学的交集，并确定了422篇相关研究文章。在出口标题和摘要以进行筛选之后，我们将选择范围缩小到39个主要研究文章，直接将DL应用于动物疾病检测或管理中，不包括非主要研究，评论和无关的AI研究。目前研究的主要发现突出了2013年至2024年在各个诊断区域中DL模型的利用的增加，包括X射线照相术（占研究的33％），细胞学（33％），健康记录分析（8％），MRI（8％），环境数据分析（5％），照片/视频图像/视频图像（5％）和Ulteras（5％），5％（5％）。在过去的十年中，射线照相成像已成为最有影响力的。与专业兽医基准相比，使用DL模型对原发性胸腔病变和心脏疾病的原发性胸腔病变和心脏疾病的分类取得了显着成功。此外，该技术已被证明擅长于识别，计数和分类显微镜幻灯片图像中的细胞类型，从而在不同的兽医诊断方式上证明了其多功能性。深度学习在兽医诊断方面表现出希望，但仍有一些挑战。这些挑战的范围包括对大型和多样化的数据集的需求，可解释性问题的潜力以及在整个模型开发中与专家进行咨询以确保有效性的重要性。对这些考虑和实施DL在兽医医学中的设计和实施的全面理解对于推动该领域的未来研究和发展工作至关重要。此外，讨论了DL对兽医诊断的潜在影响，以探索兽医医学中DL应用进一步完善和扩展的途径，最终导致了增加的护理标准，并改善了动物的健康状况，随着这项技术的不断发展。
Microsoft Word - Det_HB_Aug2007_pt1__Larry_email8_30_07_.doc
图表列表 图 1。组合技术传感器。（照片由瑞士 U ZNACH 的 ASIM T ECHNOLOGIES 提供）。.................................................................................................................................... 3-3 图 2。单车道和多车道高速公路的路管配置。（照片由俄勒冈州塞勒姆的 T IME M ARK , IN C . 提供）。........................................................................................................... 4-2 图 3。JAMAR TRAX-III 计数器的前面板显示。（图片由宾夕法尼亚州霍舍姆的 JAMAR T ECHNOLOGIES, IN C. 提供）...................................................................................................... 4-3 图 4。感应环路检测器安装的主要组件............................................................................................. 4-4 图 5。铁质金属车辆中的磁偶极子引起的地球磁场中的磁异常。................................................................................................................................... 4-7 图 6。当车辆进入并穿过磁传感器的检测区时，地球磁场的畸变。（绘图由 N U-M ETRICS，UNIONTOWN，PA 提供）。4- 8 图 7。双轴和三轴磁通门磁力计传感器。............................................................................. 4-10 图 8。感应磁力计传感器。................................................................................................ 4-11 图 9。安装在路基中的铝槽中的 V IBRACOAX 压电传感器。（图纸由 IRD, I NC ., S ASKATOON , SK 提供）。................................................................................ 4-13 图 10。安装在路基中的 ROADTRAX 压电 BLC 传感器（ROADTRAX，1995-1996）。.................................................................................................... 4-14 图 11。B 端板传感器。（照片由 IRD, IN C., SASKATOON, SK 提供）。.................... 4-23 图 12。B 端板或 WIM 系统称重传感器（典型）............................................................................. 4-24 图 13。LINEAS 石英传感器（图纸由瑞士 INTERTHUR 的 K ISTLER INSTRUMENTS AG 提供）。带有全长压电传感器的 WIM 安装 ...................................................................................................... 4-25 图 14。................................................................................................................................. 4-26 图 15。电容垫传感器连接到数据分析设备。（照片由 L OADO M ETER , C ORP ., BALTIMOER , MD 提供）............................................................................................. 4-28 图 16。三线视频图像处理器。................................................................................................... 5-3 图 16。视频图像处理器（也称为机器视觉处理器）........................................ 5-3 图 17。视频图像处理器（续）。................................................................................................ 5-3 图 18。用于车辆检测、分类和跟踪的概念图像处理。(K LEIN , 2006) .................................................................................................................................................... 5-5 图 19。四个 VIP 和电感环路检测器的车辆数量比较 ........................................................................ 5-9 图 20。车辆速度与 .照明 VIP 测试结果 ............................................................................................. 5-11 图 21。车辆数量与 .照明 VIP 测试结果 ............................................................................................. 5-11 图 22。车辆数量与 .速度 VIP 测试结果 .................................................................................. 5-12 图 23。微波雷达操作。......................................................................................................... 5-14 图 24。使用 FMCW 微波存在检测雷达进行速度测量 ........................................... 5-15 图 25。FMCW 微波存在检测雷达的侧装配置说明多车道车辆检测。（照片由加拿大多伦多 EIS 提供）...................................................................................................................................... 5-16 图 26。恒定频率波形...................................................................................................................... 5-17 图 27。多普勒微波雷达传感器。................................................................................................ 5-17 图 28。存在检测微波雷达传感器 ........................................................................................ 5-18 图 29。激光雷达光束几何形状。（绘图由 OSI Laserscan 公司提供，佛罗里达州奥兰多）.......... 5-18 图 30。激光雷达传感器。........................................................................................................................... 5-18 图 31。被动红外传感器 ............................................................................................................................. 5-20 图 32。车辆和路面发射和反射能量 ............................................................................................. 5-21 图 33。被动红外传感器中的多个检测区域配置 ............................................................................. 5-21 图 34。超声波传感器 ............................................................................................................................. 5-25 图 35。超声波测距传感器的安装。（由密歇根州安娜堡的微波传感器公司提供）...................................................................................................................................... 5-26 图 36。声学阵列传感器。......................................................................................................................... 5-29