结合稀疏贝叶斯学习和压缩感知CS理论, 提出了一种基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构的新方法。该方法将SAR图像的重构过程看做是一个线性回归问题, 而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数。利用高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验条件概率分布, 用于限制权值参数的稀疏性。该方法能够得到重建图像所需要的一组具有较高后验概率密度的模型, 从而实现图像在最小均方误差MMSE意义下的重构; 对于高斯混合模型中参数未知的情况, 可以采用基于EM的最大似然估计方法估计。实验结果表明, 基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构方法能够获得精确的重建图像, 并且能够有效地保持图像的细节特征。
2021-10-15 10:13:42
1.19MB
1
车辆识别
该项目依赖于opencv3.4.1和org.json。 本文档中引用了opencv与eclipse的集成。
车牌识别需要调用百度AI界面并注册为开发人员。 然后通过在util包的package-info.java中填充CLIENT_API_KEY和CLIENT_SECRET_KEY来获取access_token。
待续...
2021-10-14 23:02:02
48KB
1
应急安全是近年来国家高度重视的战略性建设领域，消防是其核心组成部分之一。灭火器（装置）是极常见常用的消防设备，是发生火情时，现场唯一的最快速可获取且易操作的灭火途径。
因此，对灭火器（装置）进行完整、智能化的监测、巡检和管理，显得尤为迫切和重要
2021-10-13 18:07:55
3.49MB
1
这是目前一种比较流行的压缩感知算法，原理上基于消息传递算法推导而来，最近出现与18年郁炜教授团队发表的论文中，是一个研究的热点。
2021-10-13 16:45:33
2KB
1