NETRONIC提供一整套可视化调度扩展和应用程序。适用于 Microsoft Dynamics 365 Business Central（和 Dynamics NAV）。 NETRONIC的可视化调度应用程序可帮助 Business Central 用户进行生产调度以及项目和资源调度。 Microsoft Dynamics 365 Business Central的有限容量计划 在不投资新机器的情况下提高产量 借助Dynamics 365 Business Central的Visual Advanced Production Scheduler，客户已经看到： 1) 准时交货率高达90% 2) 由于更好的调度，降低了运输成本 3) 提高客户+员工满意度

系统适配蓝色传感、博睿康、Neuroscan 设备 可以实现界面刺激频闪，设备采集数据后到系统，通过FBCC 算法计算

【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

计算机视觉方向经典书目 Computer Vision: A Modern Approach MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读

资源包含文件：docx和pdf+开题答辩+中期答辩+毕业答辩+外文翻译+源文件及数据+项目截图 本文的局部点云构建模块采用了三个平行算法，分别是基于单目视觉的SfM算法、基于激光雷达的LOAM算法以及基于图像激光全景扫描仪的方法，这些算法都能够得到场景的局部点云地图，但是其精度与采集成本各不相同，在实际场景中可以根据实际情况来对方法进行选择。同时，本文也在大礼堂门口分别采用这三种方式进行了数据采集与重建实验并进行了对比。 本文的点云融合模块采用了一个由粗到精的配准框架。在点云的粗匹配阶段，先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索，然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵，得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络，消除其中的噪声，即错误匹配对，得到了更准确的匹配对，进而得到了精细化的点云匹配结果。本文在自己采集的数据集上进行了双点云与多点云的融合实验，结果均证明了此方法在点云融合上式有效的 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125655404

第一版机器人入门教材，有matlab仿真，比较直观的学习。

通过视觉效果测量工件尺寸的测量，一种基于视觉的程序设计

源代码+视觉SLAM14 资料

Stage是用于视觉研究的基于MATLAB的视觉刺激系统。 它提供了用于编写视觉刺激例程的工具箱。 主要特征- 支持多种视觉刺激- 支持实时透明蒙版和卷积过滤器- 用于远程刺激演示的舞台服务器应用程序-与Symphony无缝集成- 为现代 OpenGL 构建- 免费和开源 系统要求- MATLAB R2016a+ (x64) - OS X 10.8+ 或 Windows 7+ (x64) - OpenGL 3.2+ - 适用于 Visual Studio 2012 (x64) 的 Visual C++ Redistributable（仅 Windows 需要） 已知的问题- 舞台窗口必须聚焦在 macOS 上才能显示在屏幕上（选择窗口 > 舞台） 网站： http : //stage-vss.github.io/ 文档： https : //cafarm.gitbooks.io/s

对小目标检测算法从检测流程、算法发展、常用评价指标、面临的挑战、小目标检测算法实验、小目标检测经典算法对比等几个方向进行总结，每一个点都很清晰，适合科研者或者研究生、本科生下载阅读使用。