针对光纤陀螺敏感线圈(光纤环)制备过程中,光纤的绕制张力变化和光纤环承载主轴跳动度变化等因素导致的"爬丝"和"间隙"绕制缺陷,提出基于区域的光纤环绕制缺陷检测算法,将原始光纤凹凸特征的处理转换成矩形大小及数量特征的处理。该算法在对光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,通过对光纤环初始表面进行拟合,确定绕制光纤覆盖的最小有效区域,并实时提取区域内已绕制光纤轮廓的最小包围矩形;然后根据阈值的合理选取,计算最小有效区域内已绕制轮廓的最小包围矩形的区域大小及区域个数,以此判断绕制缺陷的种类,并标记缺陷位置。实验结果表明,在光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,该算法可以有效识别并标记缺陷位置,对于不易受环境因素影响的"间隙"缺陷可以完全正确检出,且执行速度快,可满足缺陷实时检测的要求。

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在目标检测与识别领域中，我们经常会遇到判断人员、车辆等物体的位置问题。例如，在城市交通中有一段道路因为发生塌陷需要施工，现来往车辆均不可以靠近这段危险道路。l利用搭建交通摄像头和语音报警器的方式，需要24小时不间断识别来往车辆的位置以及是否靠近此区域。 对于这个问题，主要分为两个步骤： 1.摄像头区域中车辆位置的精准定位问题； 2.得到框定坐标后，我们得到可以推理得到框四个角的坐标，并判断它们的重要性（对于车来说4个角重要性平等，而对于行人来说，左下角和右下角坐标视为行人的足部位置，这两点才真实反馈了行人的位置），利用射线法来确定是否闯入的问题。 对于识别目标，我们可以得到这些框定信息： info[[[a1,b1,c1,d1],e1]，[[a2,b2,c2,d2],e2]],a是左上角x坐标，b是左上角y坐标，c是右下角x坐标，d是右下角y坐标，e是置信度。

牙颌隐形矫治中要求对STL格式牙颌模型边界进行准确、高效地分割。针对这一要求，本文对传统的交互标记分割算法进行了改进：由单面片输入改为区域选择，用相邻两面片的弯曲程度函数作为对应的高度场函数，由排序进栈优化为直接插入队列。该算法实现了目标牙齿的快速、自动分割。结果表明，改进算法分割的牙冠更完整，效率更高，能够满足矫治要求。

地址行政区域address.plist, 2021

2021年全国最新区划代码表SQL，包含2021年最新民政部公布的数据更新，导入数据库可直接食用，如有出入的地方可自行调整

主要介绍了C#使用Region对图形区域构造和填充的方法,实例分析了Region类图形操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下

yolop 目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

Hybridnets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测

dns区域文件 适用于Node.js和浏览器的DNS区域文件解析器和生成器。 安装 凉亭安装 bower install dns-zonefile --save 单机版 sudo npm install dns-zonefile -g 模块 npm install dns-zonefile 用法 区域信息 dns-zonefile接受表示为JSON对象或纯文本区域文件的两个区域数据。 它支持SOA ， NS ， A ， AAAA ， CNAME ， MX ， PTR ， SRV和TXT记录类型以及$ORIGIN关键字（仅适用于区域范围）。 每个记录类型（和$ORIGIN关键字）都是可选的，尽管bind期望在有效的区域文件中至少找到一个SOA记录。 例子 转发DNS区域 以下JSON为正向DNS区域生成区域文件： { " $origin " : " MYDOMAIN.COM.