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提出了ART2神经网络在车牌自动识别系统中的应用.ART2神经网络可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无教师无监督的自学习,学习过程是自组织的实时学习,能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象.Zernike矩具有旋转不变性、位移不变性、比例不变性.该方法结合了Zernike矩和ART2神经网络的优点,在实验中取得了很好的效果,解决了车牌自动识别系统中字符识别的难题.  相似文献   
2.
基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。  相似文献   
3.
4G时代,用户的高速数据体验是TD-LTE建网需要首先满足的需求,尤其是移动宽带时代已经到来,构建无所不在、高速无线接收的无线网络是解决这个时代诉求的重要手段。LTE Small Cell的架构决定了它可以充分利用现有宽带网的资源,减少投资成本。"宽带中国"战略已经发布,使用LTE Small Cell可以把有线宽带变成无线宽带,实现"无线中国"。传统来讲,大家都知道热点(Hot Spot)的概念,但在LTE Small  相似文献   
4.
SAR图像中海上舰船目标自动检测新方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对中分辨率近岸海域SAR图像,结合已有的舰船检测算法,提出了一种新的海上舰船目标自动检测方法。该方法先根据相应的抽取算法和图像数据映射准则,分离图像中的海洋和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选目标的感兴趣区域,最后利用特征匹配方法检测出真正的舰船目标。对50多幅SAR图像进行了试验,其结果表明该方法能自动、快速、准确地检测出图像中舰船目标。  相似文献   
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