排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 55 毫秒
1.
2.
3.
设计并实现了一套基于轻小型直升无人机的高光谱遥感成像系统。该系统包括高光谱成像,采集存储,姿态和位置测量及地面监视控制等部分。在烟台和扬州分别进行了两次飞行实验,获取了高分辨率的高光谱数据。分析了该系统在无人机平台上工作的性能。对实验数据分析后,发现平台姿态和位置的变化对地物目标的光谱信息无明显的影响,但对几何特性有明显影响,实验中平台的振动导致图像在横向有4个像元的抖动。最后利用POS数据对图像数据进行了几何校正,并分析了校正误差的来源。 相似文献
4.
5.
光束法平差是遥感图像实时拼接系统的关键步骤,它需要消耗大量的运算时间,同时也决定了系统的拼接精度。针对画幅扫描红外成像实时拼接系统中的光束法平差算法,提出了一种实用的光束法平差策略,利用相邻扫描行图像的配准平差,将最新扫描行图像依次配准到已拼接图像中,为拼接图像的实时更新奠定了基础。同时利用GPGPU对光束法平差算法进行了并行加速,在保证精度的情况下,提高了拼接算法速度。通过画幅扫描成像的实时平差实验,验证了算法的精度和实时性。 相似文献
6.
航空相机是对地勘查测量获取信息的重要设备,通常采用前向飞行结合翼展方向摆扫的方式来扩大航空相机视场。着眼于扩大视场带来的运动像移问题,进一步严格推导了飞行和翼展两个方向的像移补偿公式,提出了实用性较强的像移补偿方案。基于MATLAB/Simulink环境对像移补偿系统数学建模进行仿真验证,仿真结果证明了该补偿方案的可实现性。在硬件实验中采用FPGA芯片作为核心芯片,实现了设计方案中像移补偿的功能。实验和仿真结果曲线实现了较好的吻合,像移补偿效果图进一步证明了像移补偿是提高航空成像质量和分辨率必不可少的环节。 相似文献
7.
8.
虽然血细胞分析仪已广泛应用于医院中,但人工镜检仍是白细胞检测的“金标准”。 本文提出了一种基于 DETR 的
Transformer 结构的深度学习模型 T-DETR 用于外周血白细胞的检测,旨在缓解人工镜检的压力。 首先,使用 PVTv2 作为 DETR
的骨干提取多尺度特征图来提高检测精度。 然后,将可变形注意力模块引入到 DETR 模型中,减少计算复杂度以加快模型收
敛。 最后,为了得到最优权重,在筛选后的公共白细胞数据集上使用了迁移学习的训练方式。 实验结果表明,T-DETR 在 COCO
数据集上 mAP 为 0. 476,在白细胞数据集上的 mAP 为 0. 954,优于 DETR 和经典 CNN 模型,验证了 Transformer 结构的模型在医
学图像检测中应用的可行性。 相似文献
9.
10.