伏牛山泉品牌手册:中原福地的天然健康水

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"欧赛斯天然水品牌伏牛山泉的品牌手册详细介绍了品牌的构建和视觉识别系统(VIS)。品牌立足于伏牛山的自然环境和深厚的文化底蕴,将其定位为‘中原福地之水’、‘黄金水源之水’、‘三山灵气之水’,强调其天然、健康、稀有的特性,以及与中原文化相融合的人文价值。品牌语言旨在传递大气、淡定、优雅的品质。手册中进一步展示了完整的VIS系统,包括品牌标识的设计规范、颜色标准、字体选择,以及标识在不同背景下的应用规则,确保品牌视觉形象的一致性和专业性。" 基于上述摘要,我们可以提取以下知识点: 1. **品牌背景**:伏牛山泉源于洛阳栾川的伏牛山,该地区具有丰富的自然和文化资源,包括国家级森林公园、自然保护区和著名旅游景区,地理位置独特,集长江、黄河、淮河三河之灵气。 2. **品牌定位**:品牌将伏牛山泉定位为“帝都福地之水”,强调其未受污染的天然属性,同时赋予其人文精神,是中原文化的一部分,体现了包容、开放、创新和传承的价值观。 3. **视觉识别系统(VIS)**:品牌手册详细规定了VIS的各个组成部分,包括品牌标志的制图规范、颜色搭配、字体选择以及标识的正确使用方法,以确保品牌形象的一致性和辨识度。 4. **品牌色彩**:品牌标准色和辅助色的选择对于塑造品牌形象至关重要,手册中列出了这些颜色及其在不同场景下的应用,以增强品牌视觉效果。 5. **字体规范**:品牌中文和英文的简称及全称均有特定的字体要求,这些字体设计既反映了品牌特性,也保证了在不同媒介上的统一表现。 6. **标识应用**:手册详细说明了标识与文字的组合方式,以及在不同背景(如色彩环境和明度背景)下的应用规则,同时也明确了标识的禁用情况,以避免品牌元素的滥用或误用。 7. **品牌语言风格**:品牌语言旨在传达品牌气质,如大气、淡定和优雅,通过这种语言风格,品牌能够更好地与消费者沟通并塑造独特的品牌印象。 8. **品牌文化**:伏牛山泉不仅仅是天然水,更承载了中原文化的历史内涵,强调水的品格与品牌价值的相互联系,使产品超越物质层面,具有更深层次的文化意义。 以上知识点是根据提供的信息提炼出来的品牌建设和视觉设计的核心内容,它们共同构成了伏牛山泉品牌的核心竞争力和市场识别度。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行