数据融合matlab代码 fine-Grained-classify fine-Grained classify 细颗粒度图像分类 总体框架 参考文献 参考开源代码 研发代码同步 总结 1. 论文参考 > Bilinear CNNs for Fine-grainedVisual Recognition.pdf（双线性卷积细颗粒度图像识别方法）； > bcnn_iccv15.pdf (作者源码使用的是matlab语言)； 结合目标检测、人工标注、图像分割等方法提取关键的细粒度图像，在进行softmax分类； 2. 参考开源代码 > Bilinear-CNN-TensorFlow. > Fine_Grained_Classification. > tensorflow_compact_bilinear_pooling. > VGG-or-MobileNet-SSD. 3. 代码功能说明 > enhanceImagePy 是图像预处理的，数据增强的方案； 包括：图像翻转、裁剪、局部均衡化、灰度化、压缩、椒盐噪声处理等 > test.py 是用于测试的python入口文件 > post.py

数据融合matlab代码整体嵌套边缘检测 由谢志远在圣地亚哥加州大学创建 介绍： 我们开发了一种新的边缘检测算法，即整体嵌套边缘检测（HED），该算法通过利用完全卷积神经网络和深度监督网络的深度学习模型来执行图像到图像的预测。 HED自动学习丰富的层次结构表示（在对副作用的深入监督指导下），这对于解决边缘和对象边界检测中的挑战性歧义非常重要。 我们大大提高了BSD500数据集（ODS F分数为.790）和NYU深度数据集（ODS F分数为.746）的最新技术，并且速度得到了提高（每秒钟0.4s图像）。 有关该系统的详细说明，请参见我们的。 引文 如果您使用的是出版物中此处提供的代码/模型/数据，请引用我们的论文： @InProceedings{xie15hed, author = {"Xie, Saining and Tu, Zhuowen"}, Title = {Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle = "Proceedings of IEEE International Conference on Computer Visio

数据融合matlab代码ECE767 多目标跟踪和多传感器信息融合 作业1 在以下情况下实现最近邻居EKFor CMKFtracker： 目标： 使用恒速模型移动单个目标。 传感器： 位置：[1000 500]，固定（即速度= [0 0]）测量：范围和方位角误差标准偏差：范围= 10 m，方位角= 0.01 rad采样时间= 2s Pd = 0.9错误警报密度（λ）= 1e-4覆盖范围：[0至10000] m方位角[-pi至pi] 追踪器： 假设音轨已经初始化。 使用简单的最近邻居数据关联（获取最接近的度量值）使用EKF或CMKF过滤 绩效评估： 评估RMSE在报告中， 请包括以下内容： Matlab代码图显示真相和估计轨迹图显示RMSE 截止日期：2019年10月17日

火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低。本系统针对这些问题，在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后，选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测，再利用D-S证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。 　　1 火灾探测对象的选定 　　在火灾探测过程中，可以利用的火灾信息很多： 　　(1)固态高温产物：于可燃物中的杂质，以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。 　　(2)燃烧音：燃烧过程中产生的高温，加热周围空气，使之膨胀，产生一种频率仅在数赫兹左右的压力声波，即是燃烧音。 　　(3)火焰光谱：主要由炽热微粒的光谱辐射和燃烧气体的特征

SuperMap 3D Designer多源数据融合技术 多源数据对接 单个模型导入 SKP模型导入 多个模型导入 多源数据精准匹配

数据融合matlab代码自适应多尺度深度融合残差网络用于遥感影像分类 重要的样本选择策略（ISSS）在matlab中实现。 自适应多尺度深度融合残差网络（AMDF-ResNet）是使用Caffe的深度学习框架实现的。 文件夹数据集是数据集，其中image1表示Vancouver Level 1B图像，而image2表示Vancouver Level 1C图像。 文件夹模型是用于训练和测试的模型。 在文件夹caffe中，基于原始caffe模块，添加了用于实现自适应融合模块的相关代码。 文件夹data_code包含用于数据处理的代码，其中data_normal.py标准化数据，而test_index.py保存测试像素的坐标，以减少内存使用量。 使用不同的数据集时，需要替换代码中的相应数据路径。 1，构建Caffe和pycaffe cd ./caffe 制作所有&&制作pycaffe 2.测试 文件夹输出包含使用我们的方法训练的权重。 使用这些权重进行测试，可以获得相应的分类图和定量结果。 定量结果保存在res.txt中。 cd ./代码 python test_net.py 3.火车 首先

数据融合matlab代码基于卷积自动编码器的多光谱图像融合 概述 该存储库包含运行基于深度学习的全色锐化方法以在遥感应用中融合全色和多光谱图像所必需的代码。 有关该算法的详细信息，请参见我们的论文。 用法：泛锐化 基于卷积自动编码器的多光谱图像融合是基于卷积自动编码器体系结构的一种基于深度学习的多光谱图像融合新方法。 有关更多信息，请参见以下文章： A. Azarang，HE Manoochehri，N。Kehtarnavaz，基于卷积自动编码器的多光谱图像融合，IEEE Access。 怎么跑 首先，您需要使用Data_Generation.m来准备要在我们的锐化框架中使用的数据。 我们仅使用4波段多光谱（MS）数据进行研究。 （B，G，R，NIR频段） Add path of your data 该路径应包含MS和PAN​​colour（PAN）数据。 另外，它可以是.mat文件（MAT文件）。 Importing the MS and PAN data 运行Data_Generation.m之后，将3个文件保存到该目录： Input.m // it is used to serv

针对目前国内市场智能钓鱼竿功能不足的问题，本文通过四元数法对鱼竿姿态解算，利用基于卡尔曼滤波的数据融合算法，并以微处理器STM32为核心搭建uC/OS-II操作系统，结合多种环境传感器和串级PID控制方法，设计了一种具有智能选钓位、智能报警及自动遛鱼等功能的智能钓鱼竿系统.实验结果表明，该系统不仅能极大地减少短线跑鱼的几率，而且为恶劣环境下自动钓鱼提供可能.

数据融合matlab代码无监督多核学习 这是一种用于降低维数的无监督多核学习（U-MKL）的实现，它基于Lin等人（）的有监督MKL技术。 通过结合基于特征的内核，它可以最佳地融合异构信息并加权每个输入对最终结果的贡献。 U-MKL处理异构描述符，并将其复杂性降低为简化的低维表示，从而突出了输入数据的主要特征。 可以在Sanchez-Martinez等人的文章中找到更多信息。 （） 引文 使用此代码（或修改版本）的已发表研究报告可能会引用以下文章，该文章描述了用于降维的多核学习方法： 林Y.刘T.和C.Fuh。 多核学习以减少维数。 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，33：1147–1160，2011年。 当前的MATLAB实现在以下内容中有详细介绍： S. Sanchez-Martinez，N。Duchateau，T。Erdei，AG Fraser，BH Bijnens和G. Piella。 通过无监督的多核学习来表征心肌运动模式。 医学图像分析，35：70-82，2017。 数据库 合成的左

【数据融合】基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip