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2023年 | 81篇 |
2022年 | 71篇 |
2021年 | 118篇 |
2020年 | 144篇 |
2019年 | 70篇 |
2018年 | 25篇 |
2017年 | 87篇 |
2016年 | 121篇 |
2015年 | 115篇 |
2014年 | 256篇 |
2013年 | 224篇 |
2012年 | 256篇 |
2011年 | 236篇 |
2010年 | 184篇 |
2009年 | 189篇 |
2008年 | 222篇 |
2007年 | 195篇 |
2006年 | 159篇 |
2005年 | 159篇 |
2004年 | 125篇 |
2003年 | 139篇 |
2002年 | 112篇 |
2001年 | 111篇 |
2000年 | 81篇 |
1999年 | 64篇 |
1998年 | 72篇 |
1997年 | 59篇 |
1996年 | 39篇 |
1995年 | 31篇 |
1994年 | 27篇 |
1993年 | 34篇 |
1992年 | 30篇 |
1991年 | 19篇 |
1990年 | 11篇 |
1989年 | 12篇 |
排序方式: 共有3909条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望. 相似文献
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城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法:首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明:相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。 相似文献