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| 基于深度信息的同时定位与稠密建图方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 邢晓霞 Adobe PDF(7942Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:281/8  |  提交时间:2022/06/17 局部特征描述子 单目图像深度估计 相机位姿估计 八叉树地图 语义地图 |
| 高分航空遥感图像复杂城区车辆检测关键技术研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 李非墨 Adobe PDF(16120Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:326/9  |  提交时间:2017/06/12 高分航空遥感 复杂城区 车辆检测 朝向估计 车辆分类 |
| 基于视频序列的火车全景成像技术研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2017 作者: 胡锦高 Adobe PDF(13369Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:298/5  |  提交时间:2017/06/11 火车 视频序列 全景成像 图像拼接 |
| 高分辨率航拍图像序列中的运动目标检测方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2017 作者: 兰晓松 Adobe PDF(15292Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:333/9  |  提交时间:2017/06/07 运动目标检测 航拍图像序列 高分辨率 无人机 精确检测 |
| 高光谱影像空间-光谱特征选择与提取方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 张骞 Adobe PDF(23684Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:402/0  |  提交时间:2015/09/02 高光谱 特征降维 流形学习 稀疏学习 特征选择 特征提取 影像分类 Hyperspectral Dimension Reduction Manifold Learning Sparse Learning Feature Selection Feature Extraction Image Classification |
| 基于局部模式分析的特定目标检测方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 申意萍 Adobe PDF(7872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:285/0  |  提交时间:2015/09/02 特定目标检测 感兴趣区域 视觉显著性 注意机制 目标码 局部模式 Specific Target Detection Region Of Interest Visual Saliency Visual Attention Object Code Local Patterns |
| 融合目标信息的遥感图像显著性检测方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 崔晓光 Adobe PDF(14798Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:299/1  |  提交时间:2015/09/02 显著性检测 Top-down 遥感图像 层次时间记忆模型 字典学习 转向回归核 低秩分解 Saliency Detection Top-down Remote Sensing Image Hierarchical Temporal Dictionary Learning Steering Regression Kernel Low-rank Decomposition |
| 航拍视频运动目标检测关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 申浩 Adobe PDF(5492Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:457/0  |  提交时间:2015/09/02 无人飞行器 运动目标检测 图像配准 显著性 基于跟踪的检测 目标检测 航拍视频 Unmanned Aerial Vehicle Moving Object Detection Image Registration Saliency Detection-by-tracking Object Detection Aerial Video |
| 基于生物网络的关联发现关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012 作者: 刘西 Adobe PDF(3866Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:240/0  |  提交时间:2015/09/02 本体 生物网络 贝叶斯回归 网络拓扑 致病基因 药物靶标 网络药理学 关联发现 Ontology Bio-network Bayesian Regression Network Topology Disease Gene Drug Target Network Pharmacology Association Discovery |