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LA-S植物冠层图像分析仪
产品详细介绍一、用途:用于植物(各类林木、果树等)冠层图像进行多参数、批量化的自动分析二、主要功能特点:1)、小巧便携,方便操作者随地非破坏性采集冠层半球图像2)、★电动调节方位和水平,自动保持方向和锁定水平(手机APP辅助找准后)3)、可以任意定义图像分析区域(天顶角可分30区,方位角可分30区)4)、★对较粗树木的树干遮挡,可在8-24个分位角上分别拍照,来自动合成忽略树干遮挡的冠层图。可以手动、自动屏蔽不合理分区5)、可自动分割冠层与天空,支持手动微调6)、★内置多达9种分析方法,可多参数、批量化的自动分析7)、可记录采集地的经纬度、海拔,并根据经纬度解析具体地址8)、可根据采集地GPS在地图上定位,并标注结果9)、★支持高德地图、高德卫星地图、谷歌地图、谷歌卫星地图等多种地图源三、可测量指标:1)、叶面积指数2)、叶片平均倾角3)、总孔隙度4)、丛生指数5)、冠层开阔度6)、冠层郁闭度7)、场地开阔度8)、UOC模型、SOC模型表示的光线分布9)、不同太阳高度角下的植物冠层孔隙度10)、不同太阳高度角下的植物冠层消光系数11)、叶面积密度的方位分布12)、位置信息(经纬度、地址等)13)、PAR光合有效辐射计(感应光谱400nm~700nm,量程0~2000μmol/㎡•S)(需选配)四、仪器主要技术参数:1)、镜头成像角度:180°(180°鱼眼镜头)、120°广角镜头2)、测量范围:天顶角由0°~90°可分成3~30个区,方位角360°亦可分成3~30个区3)、手机前置摄像头分辨率:≥800万像素,工作温度:0~55℃五、仪器基本组成:1)、手持式自动稳定器,180°鱼眼镜头、120°广角镜头2)、LA-S植物冠层图像分析软件光盘及软件锁3)、智能手机(64G华为/小米/OPPO/VIVO品牌1年内出的新品)4)、PAR光合有效辐射计(感应光谱400nm~700nm,量程0~2000μmol/㎡•S)(需选配)5)、品牌电脑(酷睿i5 CPU/8G内存/无线网卡,Windows 10完整旗舰版)(需选配)
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
杭州松下投影机图像严重模糊故障维修
产品详细介绍故障现象:投影仪,使用AV端子信号传输,图像模糊严重,无法看清桌面内容细节,同时有严重的横条纹干扰,严重影响正常教学工作。   检修分析:  1、该机使用AV端子信号传输,因为AV信号的最大分辩率只能支持640*480,所以客户反映图像模糊,这属于正常情况。  同时该机使用一拖八VGA分频器,并连接有VGA信号线。但改变信号传输模式(选择使用COMPUTER)时,显示蓝屏,无信号输入。  试着把投影仪的VGA信号线直接与显卡的VGA接口连接,同样显示蓝屏。  2、为不影响教学工作,为客户提供一台代用投影仪,仍然只能使用AV信号线,无法使用VGA信号线,估计信号线或分频器有问题。  更换投影仪后,因为仍然只能使用AV信号线传输,而AV信号线的最大分辩率支持为640*480,所以看上去图像仍然模糊,不过勉强可以使用。  3、把客户的三洋投影仪带回公司后,直接使用1M的短信号线与显卡连接,仍然搜索不到COMPUTER信号。后使用AV信号线与显卡连接,可以显示,但图像仍然模糊。  4、继续检测后发现,投影仪搜索不到COMPUTER信号是因为投影仪信号输入板的VGA接头因为氧化造成接触不良所致。于是拆机后更换15针的VGA插头,再使用VGA信号线连接,投影仪可正常接收VGA信号,分辨率达到1024*768,图像清晰,可以清楚的看到图标下面的文字,并能够直接读出右下角的时间。  5、连续运行一个小时,并关机二十分钟后再次开机,并拔插信号线,机器仍然工作正常,于是将机器送回。  为防止万一带10米VGA信号线到客户处,保证一次机器调试成功。  6、到客户处后,把三洋投影仪正常连接后,仍然使用客户原来的VGA信号线。确认连接正确后,加电开机,可以搜索到电脑信号,但图像明显偏暗,同时没有黄色,有蓝色,绿色,红色。  试更换为AV信号,显示图像与先前一样,但图像颜色正常,由此可判断投影仪没有问题,估计是RGB亮平衡没有调整好。  接下来就打开MENU,试着调节亮平衡(RGB三色)。费了好长时间,仍然无法调试到正常状态。后来考虑到在公司测试时颜色正常,才想到可能是客户电教室的VGA信号线使用时间久后线路阻抗变大,造成RGB三色信号衰减不均所致。  7、于是立即更换新VGA信号线,加电开机后图像显示亮度颜色完全正常。  总结分析:  1、对于投影仪,我们需要了解投影仪的信号接口,目前的投影仪有DVI,VGA和AV三种信号输入方式,其中DVI为近两年上市的投影仪才有的,主要是与新型号的显卡相适应,分辨率最大支持2048*1996;VGA信号输入为所有投影仪标配,分辨率最大支持1280*1024;而AV信号输入主要是与早期的录像机等设备相配套,分辨率最大支持640*480。  2、投影仪主要用于会仪室,电教室,人员流动量大,机器的信号线容易爱到拉址而损坏,所以图像不正常时就考虑信号的传输问题。  3、在投影仪检修过程中,一定要注意投影仪必须在关机五分钟后才能再次加电开机。同时投影仪关闭后,不能立即拔下电源,必须等风扇停转后才能拔下电源,防止投影仪内部过热损坏灯泡。  特别是冬天在室外搬运投影仪后到室内或者直接在室外使用投影仪时,不能立即对投影仪加电开机,防止开机后受热不均烧毁灯泡。
杭州亿成投影设备维修中心 2021-08-23
陕西维视数字图像技术有限公司
维视智造科技股份有限公司是国内专业的人工智能与机器视觉解决方案提供商。面向制造企业生产线构建商、系统集成商和设备供应商,提供机器视觉技术产品的设计、研发、生产和销售。产品包括工业视觉部件、远心光学产品、智能视觉系统和设备,柔性视觉质量检测线等,为客户提供一站式机器视觉整体解决方案。维视智造是拥有16年历史的行业品牌,专注于机器视觉与人工智能核心算法技术,拥有行业内齐全的产品生态链,丰富的机器视觉与视觉机器行业解决方案及用户案例。在北京、苏州、深圳、西安、成都、桂林等地建立了多个分子公司,设立视觉解决方案开放实验室,通过全国的分子公司、系统集成商和代理合作伙伴,资深视觉项目经理,为用户提供工业视觉产品与智能视觉系统解决方案的选型、评估、实施、运维的一站式服务。官网:www.xamv.com电话:4000400860座机:029-88638632
陕西维视数字图像技术有限公司 2021-01-15
人工智能应用创新实训平台 型号:LPPE002
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具,它集科研教学、实验实训和项目实践于一体,提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心,支持本地化编程开发,使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外,平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架,便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源,包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型,为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用,也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台,学生能够在实践中深化理论知识,提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体,并配备了一系列场景化实体组件,包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限公司 2025-07-15
基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络;对接收到的干扰信号做预处理,将其作为卷积神经网络的输入样本;根据待识别信号的类别,将信号样本及其对应的类别构建为训练集,利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络;根据训练的卷积神经网络,对每个预处理后的信号样本进行识别,获得未知信号的所属类别。
电子科技大学 2021-04-10
基于手机的人脸识别和定位的人员监管系统
基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能:每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息,同时进行人脸识别和活体检测,从而在不需要增加额外的专用硬件设备,仅借助现有的智能手机,便实现对相关社矫人员行踪的实时监管,并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统(蓝信、律兜)无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。
东南大学 2021-04-10
三维人脸识别系统3D-FRS
生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向,是涉及国家社会公共安全的战略高技术,同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始,我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性,生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。
东南大学 2021-04-10
一种自适应的网络舆情识别方法
本发明公开了一种网络舆情识别方法
电子科技大学 2021-04-10
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足,提供了一种对未知 应用(包括恶意软件)进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学 2021-04-10
一种基于表示学习的星图识别方法
本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法,该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet,用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务
北京航空航天大学 2021-04-10
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