全文获取类型
收费全文 | 68篇 |
免费 | 11篇 |
国内免费 | 13篇 |
专业分类
测绘学 | 32篇 |
大气科学 | 18篇 |
地球物理 | 9篇 |
地质学 | 19篇 |
海洋学 | 7篇 |
天文学 | 1篇 |
综合类 | 5篇 |
自然地理 | 1篇 |
出版年
2023年 | 8篇 |
2022年 | 13篇 |
2021年 | 10篇 |
2020年 | 4篇 |
2019年 | 8篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 1篇 |
2015年 | 3篇 |
2014年 | 3篇 |
2013年 | 1篇 |
2012年 | 3篇 |
2011年 | 1篇 |
2010年 | 3篇 |
2009年 | 4篇 |
2008年 | 1篇 |
2007年 | 2篇 |
2006年 | 1篇 |
2005年 | 4篇 |
2004年 | 1篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 1篇 |
1999年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
排序方式: 共有92条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。 相似文献
2.
基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明:机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。 相似文献
3.
碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点。文章基于图像处理孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法。分析结果表明:(1)PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0~2 m颗粒粒径各区占比都在50%以上;(2)当阈值为170(像素)时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;(3)不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30(像素)时能更好地反应颗粒粒径分布情况;(4)PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析。 相似文献
4.
针对野外救援的不及时性,结合人工智能等技术的应用,提出了一种新的自动野外救援系统.人类在野外和海上活动中受困后,除了依靠自身能力和装备进行求生之外,外部的有效及时救援是提高生存几率的关键.自动野外救援系统,由自动报警装置、手动报警装置实现报警,触发整个系统的运行.自动救援装置可以通过定位模块实现定位,通过执行器移动到随身装置附近实现救援,随身装置还可以发出信标导引信号;自动救援装置还可以通过传感器检测信标,通过相位检测技术等计算待救者的坐标并规划路径,实现更精准的定位与救援. 相似文献
5.
侧扫声呐海底沉船图像识别是水下障碍物核查和失事船只搜救中的一项重要工作.针对传统侧扫声呐图像人工判读存在效率低、耗时长、资源消耗大及主观不确定性强和过分依赖经验等问题,本文尝试引入卷积神经网络的方法,同时考虑到侧扫声呐沉船图像属于小样本数据集,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络侧扫声呐沉船图像自动识别方法.通过归一化处理、图像增强等方式扩充样本数据,并以4:1的比例划分训练集和测试集,同时参照经典VGG-16模型,根据侧扫声呐沉船数据集特点设计了改进的模型,然后将在Ima geNet图像数据集上训练好的改进模型在小样本侧扫声呐沉船数据集上采用冻结和训练、微调两种迁移学习方式进行学习和试验,并与全新学习进行比较分析,结果表明,3种方法对侧扫声呐沉船图像识别的准确率分别为93.71%、84.49% 和90.58%,其中第1种迁移学习方法准确率最高,模型收敛速度最快,且AP值最高为92.45%,分别比第2种迁移学习方法和全新学习高了8.06% 和3.06%,在提高模型的识别能力和训练效率方面效果更佳,验证了该方法的有效性与可行性,具有一定实际指导意义. 相似文献
6.
7.
以Landsat5 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7等图像数据,经预处理后进行植被指数提取和主成分分析,生成13个波段数据集;并用最优指数法(OIF)选取目视解译波段,运用最大似然法(MLC)和线性光谱分解法(LSU)对华北平原农区河北省文安县2007年5月的杨树林地面积信息作了应用分析.结果表明:(1)... 相似文献
8.
王润生 《地球信息科学学报》2009,11(3):261-267
高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。 相似文献
9.
10.
移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大,从而导致闭环检测精度较低。针对该问题,本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进,将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符,以增强图像特征表现,提高图像特征提取效率;在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配,以减少视觉模板的数量,提高算法的计算效率;在匹配环节后添加感兴趣区域(ROI)位置匹配进行检验,以减少闭环检测的假阳性,提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合,在公开数据集与真实环境中进行测试,测试结果表明,本文算法在闭环检测环节的准确率较高,且对环境的适应能力较强。 相似文献