合成孔径雷达成像原理pdf

时间: 2023-05-08 14:00:45 浏览: 46
合成孔径雷达(SAR)是一种能够通过向地面发射和接收雷达信号来获取地面高分辨率影像的遥感技术。SAR的成像原理基于微波信号与地面反射物体形成回波信号的物理原理。SAR具有不受天气、时间和光照条件限制的优点,能够在遥远天空或地下水文地质探测等领域进行应用。 SAR的成像原理是利用合成孔径的思想,即利用雷达天线运动来合成一张“大孔径”的图像,然后通过数据处理算法来获取高分辨率的图像。在雷达接收信号时,由于天线运动,不同时间点接收到的信号相当于来自于不同位置,因此在数据处理时需要进行相位补偿和数据叠加,获取高质量图像。这种技术可以有效提高雷达垂直分辨率,实现对目标的准确定位和物体边界的清晰识别。 在成像过程中,SAR需要获取目标周围地物的散射系数,并进行波束合成,从而获得目标位置的高分辨率图像。同时,SAR技术还需要具有自适应减噪和滤波、多通道数据融合和成像仿真等功能,以实现对复杂地形和复杂目标的精准探测和成像。 总之,SAR的成像原理是基于微波信号和目标反射物体之间的物理互作用,利用合成孔径技术和先进的数据处理算法,实现高分辨率图像的获取和目标探测的高精度定位,具有广泛的应用前景。
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合成孔径雷达成像原理 pdf皮亦鸣

合成孔径雷达(SAR)是一种通过利用雷达波束的多个位置合成一个大的有效波束来进行成像的高分辨率地面目标探测技术。 合成孔径雷达成像原理如下:首先,SAR向地面发射一系列脉冲信号,并接收返回的回波信号。这些脉冲信号很短,因此可以近似为单个点源发射。接收到的信号包含了地面目标的信息,但由于地形变化、信号传播路径等因素,回波信号会存在时延和相位差等变化。 接下来,通过对接收到的回波信号进行距离、时延、相位等处理,可以得到每个回波信号的相关函数。通过计算这些相关函数的幅度和相位差,可以确定目标在地面上的位置和形态。 然后,将多个不同位置接收到的回波信号进行合成。由于不同位置接收到的回波信号存在相位差,需要对这些信号进行相位校正。通过这种相位校正,可以将回波信号的相位统一,并以某个参考位置的相位为准。 最后,将经过相位校正的回波信号进行加权叠加,得到一张高分辨率的合成孔径雷达成像图像。这个图像是由多个不同位置回波信号的信息综合而成的,可以展示出地面目标的细节和形态特征。 合成孔径雷达成像技术具有较高的分辨率和抗干扰能力,适用于进行地貌、地表覆盖、目标检测等应用。

合成孔径雷达成像原理

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)成像是一种利用雷达干涉原理来获取地物目标高度或形变的微波成像技术。它通过利用同一区域两次或多次航过的SAR图像的复共轭相乘,来提取地物目标的高度或形变。\[1\] SAR成像与传统的光学CCD成像不同,它不是一次性形成二维图像,而是分为距离向和方位向两个步骤。首先进行距离向聚焦,通过对接收到的雷达回波信号进行处理,将不同距离上的回波信号聚焦到一点上,得到距离向的信息。然后进行方位向聚焦,通过对距离向聚焦后的数据进行处理,将不同方位上的回波信号聚焦到一点上,得到方位向的信息。最终,将距离向和方位向的信息组合起来,形成二维的SAR图像。\[3\] SAR成像技术具有远距离、全天时、全天候等优点,可以在白天和有云层遮挡的情况下获取地物目标的图像,因此在军事和民用领域具有广泛的应用前景和意义。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [SAR成像系列:【11】干涉合成孔径雷达(干涉SAR,Interferometric SAR,InSAR)](https://blog.csdn.net/zr2006_7/article/details/126725377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [雷达成像原理(一)合成孔径成像Chirp-Scaling](https://blog.csdn.net/qq_36587495/article/details/121743890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [SAR成像系列:【1】合成孔径雷达(SAR)成像概述](https://blog.csdn.net/zr2006_7/article/details/126263486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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很抱歉,我无法提供逆合成孔径雷达成像的PDF文件。然而,逆合成孔径雷达成像是一种利用雷达技术进行高分辨率成像的方法。在逆合成孔径雷达成像中,雷达通过发射和接收脉冲信号,并对接收的回波信号进行适当处理,以获取高分辨率的图像。这种成像方法可以通过脉冲压缩技术和合成孔径技术来实现。脉冲压缩技术利用发射大时间宽带积的线性调频信号,而合成孔径技术利用目标与雷达的相对运动形成的轨迹构建一个合成孔径以取代庞大的阵列实孔径,从而达到高分辨率的成像效果。不同的工作方式包括条带模式、聚束模式和扫描模式,它们在雷达波束的照射范围和转换速度上有所不同。如果您对逆合成孔径雷达成像有进一步的兴趣,我建议您查阅相关的学术文献和专业书籍,如Caner Ozdemir的《Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging With MATLAB Algorithms》\[3\]。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [第3.1~3.3节《合成孔径雷达成像原理-皮亦鸣》](https://blog.csdn.net/qq_33414707/article/details/125362313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [标题逆合成孔径雷达成像(一)—傅里叶变换基础2](https://blog.csdn.net/ddong_f/article/details/116423375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种利用成像原理实现高分辨率雷达成像的技术。合成孔径雷达成像算法(Synthetic Aperture Radar Imaging Algorithm)是一种用于处理SAR数据并生成高质量雷达图像的方法。 合成孔径雷达成像算法的仿真实验主要包括以下步骤: 1. 数据采集:首先,需要采集合成孔径雷达系统所接收到的原始回波信号数据。这些数据通常采集自飞机、卫星等远距离平台,并且采集时保持平台与目标一定的相对运动。 2. 数据预处理:对采集到的原始数据进行预处理,主要包括去除杂散噪声、时域去斜校正和距离向压缩。这些预处理过程可以去除信号中的噪声和干扰,提高后续处理的效果。 3. 成像核心算法实现:实现合成孔径雷达成像算法的核心部分,包括距离像、方位向像和像平面聚焦。距离像通过补零来延长距离向,方位向像通过多普勒频率转换将接收到的信号转换为成像数据,最后在像平面上将方位向和距离向进行聚焦,得到高分辨率的雷达图像。 4. 图像后处理:对得到的雷达图像进行后处理,包括图像增强、去斑点和去噪等操作,以进一步提高图像的质量和清晰度。 5. 仿真实验结果评估:对实验得到的合成孔径雷达图像进行评估和分析,包括分辨率、噪声等指标的定量评估,以及目标检测和目标辨识等应用性能的分析。 合成孔径雷达成像算法的仿真实验是一种常用的手段,可以帮助研究人员验证算法的有效性和性能,优化算法参数和处理流程,为合成孔径雷达系统的实际应用提供可靠的基础。通过合成孔径雷达成像算法的仿真实验,可以更好地理解雷达成像原理,提高成像质量,并为SAR应用领域的研究和开发提供指导。 ### 回答2: 合成孔径雷达(SAR)是一种利用雷达的合成孔径成像技术进行地物探测和成像的方法。SAR可以利用雷达系统在不同位置和时间采集的数据,通过合成处理得到高分辨率的图像。 合成孔径雷达成像的RD算法是一种常用的SAR成像算法。该算法通过将接收到的回波信号进行一系列处理和合成,得到目标物体的图像。该算法的基本步骤如下: 1. 数据采集:通过雷达系统在不同位置和时间采集地物的回波信号。这些信号包含了目标物体的散射信息。 2. 预处理:对采集到的回波信号进行预处理,包括去除噪声、校正飞行轨迹等。 3. 脉冲压缩:利用脉冲压缩技术,将信号在距离域中展宽,以提高分辨率。 4. 映射到二维空间:将经过脉冲压缩处理的信号映射到二维空间,按照雷达系统的位置和方向进行几何校正。 5. 成像合成:将映射到二维空间的信号进行合成,生成地物的图像。这一步骤是合成孔径雷达成像的核心处理过程。 通过进行合成孔径雷达成像RD算法仿真实验,可以评估算法的性能和效果。仿真实验可以通过模拟地物的散射特性和雷达系统的参数,生成回波信号,并根据算法的流程进行处理和合成,得到地物的仿真图像。 合成孔径雷达成像RD算法的仿真实验可以用于优化和改进算法的参数和流程,也可以用于验证和对比不同算法的性能。通过仿真实验,可以更好地理解和研究合成孔径雷达成像的原理和应用。
### 回答1: 微波合成孔径雷达是一种利用合成孔径技术的雷达成像方法,结合了微波雷达和合成孔径雷达的优点,能够实现高分辨率、较高的目标检测和识别能力。 微波合成孔径雷达成像的代码在CSDN(或其他平台上)可以找到。代码主要包括雷达数据的采集、预处理、成像算法和图像可视化等模块。 首先,代码需要通过雷达接收到的信号进行数模转换,得到雷达回波数据。然后,对数据进行预处理,包括去除噪声、信号矫正和回波分割等步骤。接下来,根据合成孔径雷达的原理,运用波束形成和相移算法等成像算法,将分散的回波数据进行合成,得到目标的高分辨率成像。 在代码中,还需要考虑雷达的参数设置,如发射频率、天线方向图、航空参数等,这些参数将直接影响到成像的质量和精度。此外,代码中还需要考虑到目标运动导致的多普勒频移并进行补偿,以获得准确的成像结果。 最后,代码需要将成像结果进行可视化,将数据以图像的形式展示出来,使用户能够直观地观察和分析目标的细节。 需要注意的是,微波合成孔径雷达成像代码的编写需要具备一定的信号处理、成像算法和编程能力。对于初学者来说,可以参考相关的研究论文和文献,通过学习和借鉴现有的代码进行实践。通过不断的学习和尝试,掌握微波合成孔径雷达成像的算法原理和实现方法,才能编写出高效、准确的成像代码。 ### 回答2: 微波合成孔径雷达(SAR)是一种利用微波信号进行成像的雷达技术。它通过综合多个微波波束来形成高分辨率的雷达图像,常用于地质勘探、环境监测、海洋观测等领域。 在CSDN上,可以找到许多关于微波SAR成像的代码示例。这些代码主要由两部分组成:数据预处理和成像算法。 数据预处理:首先,需要对接收到的原始雷达数据进行预处理。这包括脉冲压缩、多普勒校正和辐射校正等步骤。脉冲压缩主要是将接收到的信号进行FFT变换,以提高成像的距离分辨率。多普勒校正则用于去除影响图像质量的运动效应,通常使用独立环切变换(STOLT)进行校正。最后,辐射校正用于校正由于地形起伏引起的地物亮度差异。 成像算法:数据预处理后,会进一步使用不同的成像算法对数据进行处理。常用的算法包括快速傅里叶变换(FFT)、逆合成孔径雷达(ICAR)和极化合成孔径雷达(POLSAR)等。这些算法根据传感器参数和应用需求的不同,提供了不同的成像效果和性能。 总结而言,在CSDN上可以找到丰富的关于微波合成孔径雷达成像的代码示例。这些代码可以帮助研究人员、工程师和学生理解并实现微波SAR成像的过程。通过参考这些代码,可以深入学习成像算法原理,并应用于自己的研究或实际应用中。
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)逆合成孔径雷达成像是一种通过处理雷达回波数据进行高分率目标成像的方法。IS成像技术常用于航空、舰船等平台上的雷达系统,能够获取目标的高分辨率二维图像,从而提供目标的形状、尺寸、运动状态等信息。 下面是ISAR逆合成孔径雷达成像的基本步骤: 1. 数据采集:使用雷达系统对目标进行连续的回波信号采集。通常,雷达平台以一定的速度运动,而目标相对于雷达平台则保持静止或近似静止。 2. 数据预处理:对采集到的回波信号进行预处理。包括去除杂散信号、校正距离误差、多普勒频移校正等。 3. 时域信号处理:将预处理后的信号分段,并进行距离向压缩,得到距离向压缩后的时域信号。 4. 快速傅里叶变换(FFT):对距离向压缩后的时域信号进行FFT变换,得到频域信号。 5. 距离相位校正:对频域信号进行距离相位校正,以消除目标距离对成像质量的影响。 6. 时域逆变换:对距离相位校正后的频域信号进行逆FFT变换,得到逆合成孔径雷达图像。 7. 图像后处理:对逆合成孔径雷达图像进行去噪、增强、分割等后处理操作,以获取更清晰的目标图像。 8. 目标识别与分析:根据逆合成孔径雷达图像,进行目标识别、运动参数估计、特征提取等分析,获得目标的形状、尺寸、运动状态等信息。 需要注意的是,ISAR逆合成孔径雷达成像技术需要较长的采样时间和高质量的回波信号,以获得高分辨率的目标图像。同时,数据预处理和图像后处理等步骤的准确性和合理性也会对成像质量产生影响。因此,在实际应用中,需要根据具体情况进行参数设置和优化,以获得更好的成像效果。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种通过利用雷达回波并对其进行处理来生成高分辨率雷达图像的技术。它的基本原理是利用雷达设备在不同位置上的观测来模拟一个很大的雷达天线,从而获得更高的分辨率。 合成孔径雷达的实现步骤如下:首先,以固定的速度移动雷达系统,进行连续的扫描。然后,收集到的一系列数据通过距离向压缩和方位向压缩处理。在距离向压缩中,利用目标到雷达的距离来压缩回波信号;在方位向压缩中,通过对接收到的回波信号进行处理,生成最终的雷达图像。 与传统雷达不同,合成孔径雷达不依赖于天线的物理尺寸,而是通过数据处理技术来实现高分辨率图像的生成。合成孔径雷达具有较高的分辨率、穿透力强、对目标周围环境的干扰性小等优点,因此被广泛应用于地质勘探、土地利用及环境监测等领域。 杨士中教授是我国合成孔径雷达领域的知名专家,他在该领域的研究取得了许多重要成果。他提出了一种基于小角度散射理论的合成孔径雷达成像方法,该方法在目标分辨率和图像质量上有显著提升。此外,杨士中教授还研究了合成孔径雷达的工程应用,包括地表变形监测、冰川变化观测等。 综上所述,合成孔径雷达是一种通过雷达回波数据处理生成高分辨率图像的技术。杨士中教授在该领域做出了重要贡献,推动了合成孔径雷达技术的发展与应用。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种基于雷达技术的高分辨率成像技术。合成孔径雷达成像算法与实现是指将雷达接收到的回波数据进行处理,生成高质量的雷达图像的过程。 在合成孔径雷达成像算法中,首先需要将接收到的原始回波数据进行校正和预处理。校正包括回波数据的平均功率校正和距离校正等,以消除系统中的一些不均匀性和偏差。预处理主要包括滤波和多普勒频移校正等,以降低噪声和多普勒效应的影响。 接下来,通过观测到的多组回波数据,我们可以利用距离-时间的方式获取雷达与目标之间的空间信息。然后,采用一种成像算法(如快速傅里叶变换算法、斯洛佩扫描算法等),对回波数据进行处理,并生成成像结果。经过处理后,可以得到高分辨率、细节丰富的合成孔径雷达图像。 在实现过程中,还需要考虑雷达天线的工作方式、天线的波束形成方式以及输入信号的参数选择等。由于雷达回波数据量巨大,因此在数据处理方面需要利用高性能的计算机系统,采用并行运算等技术手段,以提高成像算法的效率和速度。 总之,合成孔径雷达成像算法与实现是一项复杂的工作,需要对雷达原理和信号处理技术有深入的理解,同时需要采用合适的算法和工程手段,以达到高质量的雷达成像效果。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种通过连续或间歇的雷达脉冲来获得高分辨率雷达图像的技术。它使用运动平台上的天线接收经过多次干涉处理的雷达脉冲信号,并对其进行处理合成,以提供具有高分辨率的雷达图像。 合成孔径雷达算法与实现的过程是将接收到的雷达脉冲信号进行一系列的信号处理步骤,以获取有关目标的详细信息。这些步骤包括数据预处理、脉冲压缩、运动补偿、反向散射模型重建、图像生成等。 在数据预处理阶段,对接收到的原始雷达数据进行去除杂散信号、时频校准等操作,以提高数据质量。 脉冲压缩是指将宽带雷达脉冲压缩成窄脉冲,以增强雷达目标的回波信号。这一步通常通过快速傅里叶变换(FFT)或波形匹配等方法实现。 运动补偿是为了消除雷达平台运动引起的多普勒频移效应。通过对接收信号进行相位校正和相位补偿,以纠正多普勒频移,并将目标信号重叠起来。 反向散射模型重建是指将接收到的雷达信号与目标的反向散射模型进行卷积运算,从而估计目标的反向散射特性。 最后,通过对重建的反向散射散射图像进行滤波、灰度拉伸等处理,得到高分辨率的合成孔径雷达图像。 在实现过程中,需要使用雷达硬件设备,并编写相应的算法来处理接收到的雷达信号。这包括对数据进行采样、压缩、整理等操作,以及实现算法的数学计算和图像处理等。同时,需要考虑数据传输、存储和显示等方面的问题。 总的来说,合成孔径雷达算法与实现是将原始雷达数据进行一系列的信号处理和图像生成步骤,以提供高分辨率的雷达图像。这需要综合使用雷达硬件设备和相关的数学算法,以及考虑数据处理和显示等方面的问题。
### 回答1: 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种利用雷达原理进行成像的技术。合成孔径雷达采用了特殊的成像方法,可以利用飞机或卫星在运动过程中的连续多个雷达脚点数据来综合构建一个高分辨率的雷达图像。 CSDN是一个知名的技术社区,提供了丰富的技术资源和开发工具。在CSDN上,可以找到各种与合成孔径雷达相关的资料和软件下载。这些资料和软件可以帮助人们学习合成孔径雷达的原理、应用以及进行图像处理。 合成孔径雷达图像处理是合成孔径雷达技术中非常重要的一环。在图像处理过程中,可以利用数字信号处理和雷达成像算法对雷达数据进行处理,如去噪、增强、去虚警等操作,以获取更清晰、更准确的雷达图像。 例如,在CSDN上可以找到一些开源的合成孔径雷达图像处理软件,如MATLAB等。这些软件提供了丰富的图像处理函数和算法,可以帮助用户进行合成孔径雷达图像处理的各种操作。 总之,CSDN是一个可以获取合成孔径雷达相关资料和软件下载的技术社区,通过学习和应用这些资料和软件,人们可以更好地理解和应用合成孔径雷达技术。 ### 回答2: csdn下载合成孔径雷达皮是指在CSDN平台上提供合成孔径雷达相关资源和资料的下载服务。合成孔径雷达(SAR)是一种通过接收地面反射的雷达信号并进行处理来生成高分辨率地面图像的雷达系统。合成孔径雷达皮可能包括合成孔径雷达的原理和技术、SAR图像处理算法、SAR图像的应用领域和研究进展等内容。 在CSDN下载合成孔径雷达皮有几个优点。首先,CSDN作为一个技术社区,汇集了大量的技术专家和从业者,因此下载的资源质量较高,能够为使用者提供有价值的资料和信息。其次,CSDN下载合成孔径雷达皮的过程简单方便,用户可以根据自己的需求和兴趣选择适合自己的资源进行下载。此外,CSDN还提供了用户评论和评分的功能,用户可以参考其他用户的评价和推荐,选择更具参考价值的合成孔径雷达皮进行下载。 通过CSDN下载合成孔径雷达皮可以帮助人们更好地了解合成孔径雷达的工作原理和应用,为相关领域的研究和工作提供参考和指导。此外,下载合成孔径雷达皮还可以加深人们对雷达技术的了解和认识,促进雷达技术的发展和应用。综上所述,CSDN下载合成孔径雷达皮是一个便捷高效的获取相关资源和知识的途径,对于对合成孔径雷达感兴趣的人们具有一定的实用价值。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种通过合成大虚拟孔径的雷达技术,能够实现高分辨率的点目标成像,并在目标距离、方位和高程等方面提供详细信息。 在MATLAB中进行合成孔径雷达点目标仿真,可以按照以下步骤进行: 1. 定义目标模型:选择合适的点目标模型,如球、柱或棱柱等,并确定其位置、距离、方位角和俯仰角等参数。 2. 定义雷达系统参数:设置SAR雷达的发射频率、脉冲宽度、重频、波束方向等参数,并确定接收天线的形状和参数。 3. 生成合成虚拟孔径:根据雷达运动轨迹,通过对多个位置的回波数据进行相位调制、相位补偿和叠加等操作,合成大虚拟孔径。可使用MATLAB中的SAR工具箱来实现这些操作。 4. 进行振幅和相位补偿:在生成虚拟孔径后,需要对回波数据进行振幅和相位补偿,以消除不同距离和角度引起的能量衰减和相位失真效应。 5. 数据处理和成像:对经过补偿后的回波数据进行FFT变换、滤波、多普勒校正等处理,将其转换为点目标的二维或三维成像。 6. 可视化和分析:将仿真结果进行可视化,如绘制点目标分布图、散射矩阵图等,并对成像质量和目标特征进行分析和评估。 MATLAB提供了强大的信号处理和图像处理工具,适合进行合成孔径雷达点目标仿真。通过上述步骤,可以实现合成孔径雷达对点目标的高分辨率成像,为进一步研究和开发雷达系统提供参考。

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693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性,如大小、颜色等。此外,它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类,但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制,其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者,事实上,最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31,7,32,1]中,产生了生成的反事实解释,但它们的可视化立即改变了所有相关属性,如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而,这些可能涉及不影响分类结果的性质,并且还组合了若干属性。因此,这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实,其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10,5

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如果您遇到 Visual Studio 2022 加载不出设计器的问题,可以尝试以下几个步骤来解决: 1. 确认您的 Visual Studio 2022 安装完整性,可以尝试重新安装 Visual Studio 2022 以确保所有组件都正确安装。 2. 确认您的项目类型支持设计器,某些项目类型可能不支持设计器,比如 .NET Core 控制台应用程序。 3. 尝试切换设计器视图,如果设计器窗口没有加载出来,可以尝试在 Visual Studio 中切换到“视图”选项卡,然后选择“设计器视图”以查看设计器窗口。 4. 确认您的电脑配置满足 Visual Studio 2022 的最低