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《防务技术》2020,16(3):737-746
Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively. 相似文献
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红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程 总被引:1,自引:0,他引:1
红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。 相似文献
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王晨 《中国人民武装警察部队学院学报》2010,(12):5-7
在定性分析现有火灾等级标准的基础上,做出了火灾等级标准的数量化探讨。将D-S证据理论方法应用到火灾等级的综合评价中,将死亡人数、重伤人数、直接财产损失三个重要指标作为评定证据进行信息汇集,将汇集结果作为评定标准,针对中国消防年鉴中530起重、特大火灾进行实例计算,并做出总体分析、特例分析和边界值分析。结果表明该方法克服了单因素评价的不足,使评价更加科学、合理。 相似文献
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