高度高分辨率卫星图像的建筑脚印自动分析 主题包括：收集超高分辨率（VHR）卫星图像（分辨率小于5米） 在Python中进行一些脚本/编程，以便： 加载图像； 用不同的方法估算建筑物的占地面积和统计数据； 做一些信息，从输入中派生工作。 在项目期间，对象检测的问题采用了一种新颖的，自底向上的仿真方法： 栅格像元将转换为numpy数组 单元格之间的邻居关系可以通过以下方式创建：Moore或von Neumann邻居模型 相似（带值）和相邻像元应连接到一组像元（组）： 可以评估组内聚力（例如，相似度指数，RMSE） 组函数（在迭代过程中在组上调用）： 面积（单元数） 内部单元/外部单元（可以通过邻居计数来计算） 组周长：可以从外部单元获取 包括Kong？ （Kong数） 周边按键，角度衍生 邻居组等... 通过迭代调用组函数，组可以相互连接。 可以从建筑物中查询建筑物：

国内外主流高分辨率卫星遥感技术参数，2016年6月最新总结。 卫　星 所属国 发射日期 全色分辨率 多光谱分辨率 立体采集能力 幅　宽 光谱特征 定位精度 采集能力 轨道高度

基于GAN的HRRS图像生成样本分类 基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。 深度学习框架是：Tensorflow。 Python版本：2.7 CUDA版本：9.1 端子命令： 数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集 （2）NWPU-RESISC45数据集

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

在过去的几十年中，对快速机动目标进行成像一直是一个活跃的研究领域。 通常，实现具有多个元件的阵列天线以避免在合成Kong径雷达反演（ISAR）成像中涉及的运动补偿。 但是，与仅使用一根天线的ISAR成像系统中实现的复杂算法相比，由于硬件复杂性高，因此存在价格困境。 本文提出了一种具有两个分布式阵列的宽带多输入多输出（MIMO）雷达系统，以降低系统的硬件复杂性。 此外，给出了系统模型，等效阵列生产方法和成像程序。 与经典的真实Kong径雷达（RAR）成像系统相比，在我们的方法中有非常重要的贡献，因为可以获得许多附加的虚拟阵列元素，因此可以将较低的硬件复杂度纳入成像系统。 提供了数值模拟以测试我们的系统和成像方法。

超分辨率SRDPNs张量流 tensorflow实现的超分辨率： 我基于双路径网络的超分辨率实现，但与原始网络完全不同，差异如下所示： 我修改了双路径块的结构，以加快训练速度。 我引入了瓶颈以减小尺寸并进行去卷积以恢复细节。 介绍基于VGG19的特征空间的知觉损失和克损失。 依存关系： 张量流> = 1.3.0 Scipy> = 0.18 GPU内存> 7G 用法： 首先，您需要在下载VGG19的模块以进行损耗函数计算。 然后，将下载的文件imagenet-vgg-verydeep-19.mat移到该项目的SRDPNs文件夹中。 供测试用： 打开main.py ，将数据路径更改为您的数据，例如： flags.DEFINE_string("testimg", "2.bmp", "Name of test image") 执行python main.py进行测试，结果将保存在示例

GAP解码器 该项目旨在使您可以下载（以前称为Google Art Project）中的图片。 如何使用 注意：如果您不习惯在计算机上安装脚本语言，则可以使用而不是gapdecoder： ，可以在线使用而无需下载任何东西到您的计算机，但是限制了下载图像的最大大小。 ，它是现成的可执行文件。 首先，在系统上安装 ，然后安装依赖项： python3 -m pip install -r requirements.txt 然后，运行代码 python3 tile_fetch.py --zoom 4 " https://artsandculture.google.com/asset/the-water-carrier-la-aguadora/UwE2fGsMlWHuMg " 您当然可以更改缩放级别和URL。 如果省略缩放级别，则脚本将显示可用级别的列表。 使用“ -h”标志运行以获取可用命令的列表。 技术细节 该项目需要对Google的代码进行逆向工程，以找到适当的保护措施并规避它们。 这是发现的。 平铺网址 切片URL使用HMAC签名。 平铺图片 使用AES 128 CBC对

高分辨率电子称概述: 此精密电子秤参考设计实现了超过 50,000 无噪声计数的分辨率。失调和失调漂移误差几乎通过交流电桥激励实现消除。此设计利用了高分辨率 ADS1262 delta-sigma ADC。 特性超过 50,000 无噪计数的电子秤解决方案 工作温度范围:-40 ᵒC 至 +125 ᵒC 工作温度范围内的总误差小于 1 μV ADC 电源和电桥激励电压:5V 电桥输出:0 V 至 10 mV 固件提供 ADS1262 示例代码 这一强大的电路参考设计包含理论、完整误差分析、组件选择、仿真、PCB 设计、示例代码以及与理论及仿真相关的测量数据。 高分辨率电子称电路截图:

超分辨率matlab代码FSRCNN 使用PyTorch的FSRCNN的非官方实现。 脚步 运行data_aug.m以增加训练集。 运行generate_train.m和generate_test.m为数据加载器生成h5文件。 （请注意，您可能需要在matlab代码中更改其他图像源的路径） 运行main.py 要求 python> = 3.4 火炬> = 0.4 火炬视觉 张量流 参考 朝东，陈改来，唐小鸥。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）的议事录中加速超分辨率卷积神经网络

摘要：根据压电陶瓷微位移器对驱动电源的需求，设计了压电驱动电源系统的方案。该方案先介绍了电源系统中的数字电路部分和模拟电路部分，并对驱动电源的精度与稳定性进行了分析与改进。最后对驱动电源的性能进行了实验验证。实验结果表明：该设计方案的电源输出电压噪声低于0.43 mV、输出最大非线性误差低于0.024%、分辨率可达1.44 mV,能够满足高分辨率微位移定位系统中静态定位控制的需求。 　　0 引言 　　压电陶瓷驱动器（PZT）是微位移平台的核心，其主要原理是利用压电陶瓷的逆压电效应产生形变，从而驱动执行元件发生微位移。压电陶瓷驱动器具有分辨率高、响应频率快、推力大和体积小等优点，在航空航天、