T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:研究设计了在普通的监控条件下,基于几何和颜色综合特征的车牌自动定位及识别方法.该方法综合运用车牌的垂直边缘和车牌照颜色定位出若干候选车牌区域,根据车牌纵横比等条件去掉不符车牌几何特征的选区,然后采用支持向量机(SVM)分类器对候选区做进一步的分类筛选.将车牌选区内的字符自动分割出来后,调用训练好的BP神经网络对单个字符进行识别,最后将识别结果按序排列后即可得到车牌号.该方法不需要给汽车增加射频卡等特殊的设备条件,成本更低、可以更加友好地应用于不同的需求.最后在实际开发的基于车牌识别的车辆智能门禁系统中验证了本文方法的有效性.
摘要:近日,英特尔在美国俄克拉荷马州杜兰特演示了一项被称为open Drone ID的技术。这项技术可通过蓝牙广播,避免无人机之间发生碰撞。使用蓝牙,首先是因为价格相对便宜,其次是每部手机都支持。openDroneID的设计原理是,无人机向外界广播其唯一的身份号码、所处位置、操作区域、行进方向以及返程路径、紧急着陆、或自动化任务等状态信息。这样无论无人机处于自动驾驶还是遥控模式下飞行,都可使用蓝牙发送其位置和定位,以便其他无人机进行避让。除了海滩和公园等公共场所,英特尔还希望将这项技术用于油田/炼油厂监控、房地产拍摄、以及包裹/药物递送等商业服务。
摘要:为了对高原湿地鸟类进行详尽和有效的研究,基于物联网的概念,实验、设计一套高原湿地鸟鸣声采集系统的硬件和基于open Wrt的远程控制系统。该系统中主要包括以下几个功能:环境声音采集、数据无线传输、远程控制。为林业装备的开发及应用提供一种新的思路,和更经济、快捷、实用的方法。
摘要:运用开源软件Geo Server和open Layers技术,建立与市容环卫行业相关的地理信息系统,实现直观可视化的地理信息展示和管理。介绍了Geo Server和open Layers技术以及开发方案,搭建出环卫网络管理系统的整体架构,并论述系统在环卫行业中的具体应用。
摘要:当今MOOC教学模式的应用正在席卷世界各地的重点大学,而我国的高等职业教育中信息相关专业的教师团队业已在课程改革中具备MOOC课程体系框架构建的设计与传播的专业能力,作为学习活动中主体地位的高职信息相关专业的学生更是乐于并适合在MOOC这种现代化教育教学模式中承载学习主人翁的主动积极活动性。缘于此,课题就MOOC教学模式应用在高等职业教育的信息专业课程群的主题展开研究,论证其可行性。
摘要:2016年12月13日,本刊被国际数据库DOAJ(Directory of open Access Journal)收录,这标志着本刊在走向国际化和提升国际影响力方面又迈出了重要一步。DOAJ(Directory of open Access Journal)是全球最具影响力的开放存取期刊数据库之一,由瑞典的隆德大学图书馆(Lund University Libraries)于2003年5月设立。
摘要:针对制造业对三坐标测量软件的需求,基于三坐标测量机(Coordinate Measuring Machine,CMM)设计并实现测量软件MworksCAD,将其体系结构分为4层:机器层、驱动层、功能服务层和界面层,将尺寸测量接口规范(Dimensional Measuring Interface Standard,DMIS)测量语言作为系统的信息载体,实现智能化的测量点采样、测量路径选择和碰撞检测,提供基于open CASCADE的三维CAD模型显示与操作,可以满足测量过程自动、高效的要求.
摘要:基于PC机,应用虚拟现实开发工具open Inventor,采用VisualC++语言研究开发了一个虚拟装配仿真平台.描述了虚拟装配仿真平台的基本结构,介绍了仿真平台基本组成模块的功能特点,并通过实例演示产品在虚拟平台中进行拆卸的工作过程.
摘要:采用主流机器视觉平台,针对移动机器人的实时跟踪、动态监测、三维重构等要求,提出了一种结合openCV、openGL、openNI库的检测原理,重构了3D立体空间图像。利用视频头替代人眼,使机器人视觉了具备可类似人眼中分类识别、物体分割的功能,并具有决策判断功能。
摘要:人工智能与计算机视觉的结合是划时代的产物,计算机视觉智能化引起了新一轮的人工智能潮流,上至太空望远,下至海底探秘,计算机视觉技术已经有着丰富的实际应用。作为计算机视觉技术的延伸,人体姿态识别技术主要用于检测人体姿态或预测人体行为,在智能家居、安防等领域具有重要现实意义和研究价值。本文针对目前采用的浅层机器学习方法无法消除背景干扰,检测准确率不高等缺点,采用改进的神经网络模型对人体姿态进行检测,实验结果表明本文采用的方法能准确识别人体基本姿态,具有较好的准确率和可靠性。
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