近红外(NIR)相机——专为低照度环境而设计的高灵敏度相机 近红外光”(Near-Infrared) 是介于可见光和中红外光间的电磁波,因此是不能被人眼所察觉到的.近红外优化工业相机广泛适用于交通监控等有波长范围要求,即光照条件较差的应用.一直以来,以上应用都依赖价格昂贵的CCD芯片才能实现. 如今,最新的CMOS技术可提升近红外范围超过850nm的感光芯片的灵敏度.这是因为,CMOS技术针对可见光谱区应用了一层较厚的衬底层(相对于单色感光芯片而言),而早期的标准CCD技术却无法实现.基于近红外

Techme INC创始人兼董事长MADELEINE VAUGHAN表示:在运动结束后,肌肉纤维因为细微损伤造成酸痛情形,即是延迟性肌肉酸痛-DOMS.这类酸痛发生时,需要适度的恢复,避免造成肌肉拉伤,一旦出现肌肉劳损,需要3到6个月的时间来调理,之前锻炼的结果就白费了. 因此,对于运动爱好者来说,缓解延迟性肌肉酸痛的症状,缩短恢复时间是极其重要的.特别是对于专业运动员来说,这类的肌肉拉伤显得格外需要重视.据媒体报道,美国圣弗朗西斯科四十九人队以红光与近红外光疗法来加速专业运动员的肌肉恢复. 报

核心提示: 红外线是波长介于微波与可见光之间的电磁波,波长在0.75-1000μm之间,其在军事.通讯.探测.医疗等方面有广泛的应用.目前对红外线的分类还没有统一的标准,各个专业根据应用的需要,有着自己的一套分类体系. 红外线是波长介于微波与可见光之间的电磁波,波长在0.75-1000μm之间,其在军事.通讯.探测.医疗等方面有广泛的应用.目前对红外线的分类还没有统一的标准,各个专业根据应用的需要,有着自己的一套分类体系.一般使用者对红外线的分类为(1)近红外(NIR, IR-A DIN):波长

中国摄像头CMOS需求潜力旺盛 CMOS是Complementary Metal Oxide Semiconductor(互补金属氧化物半导体)的缩写.它是指制造大规模集成电路芯片用的一种技术或用这种技术制造出来的芯片,是电脑主板上的一块可读写的RAM芯片.因为可读写的特性,所以在电脑主板上用来保存BIOS设置完电脑硬件参数后的数据,这个芯片仅仅是用来存放数据的. 电压控制的一种放大器件,是组成CMOS数字集成电路的基本单元. 而对BIOS中各项参数的设定要通过专门的程序.BIOS设置程序一般都

来自:https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/help/data/imagery/indices-gallery.htm 植被和土壤指数 MSAVI “修正土壤调节植被指数”(MSAVI2) 尝试将裸土对于 SAVI 的影响降至最小. MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red))) NIR = 近红外波段的像素值 Red = 红光波段的像素值 参考文献:Qi, J. et al., 1994, "A m

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

catalogue . 遥控器原理简介 . 红外遥控原理 . 常见红外遥控器红外线信号传输协议 . 遙控器的发展 . 实验过程 . 攻击面 . 基于STM32实现红外信号解码 1. 遥控器原理简介 0x1: 红外线的基本特性

相机的种类:WebGL中的相机有两种:正投影相机和透视相机 1. 正投影相机OrthographicCamera:类似于工程图纸中的视角,忽略远近距离,远近的物体比例不变,多用于科学研究,工程图纸的应用 OrthographicCamera( left, right, top,bottom, near, far ) left:左平面距离相机中心点的垂直距离.从图中可以看出,左平面是屏幕里面的那个平面. right:右平面距离相机中心点的垂直距离.从图中可以看出,右平面是屏幕稍微外面一点的那个平面

红外遥控是利用近红外光进行数据传输的一种控制方式.近红外光波长0.76um~1.5um ,红外遥控收发器件波长一般为 0.8um~0.94um ,具有传输效率高,成本低,电路实现简单,抗干扰强等特点,在家用电器上被广泛使用. 红外遥控一般有发射和接收两部分组成,发射元件为红外发射管,接收一般采用一体化红外接收头,但发射载波频率与接收头固定频率需一致才能正确接收. 一.发射 1. 调制 红外遥控是以调制方式发射数据,将数据调制到固定的载波上发送,调制发送抗干扰能力更强,传送距离也更远.红外发送首先

2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星Landsat8,携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器,Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征:OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征:此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1; 0.

作业详解: CCD与CMOS简介: CCD: CCD是Charge Coupled Device(电荷耦合器件)的缩写,它是一种半导体成像器件,因而具有灵敏度高.抗强光.畸变小.体积小.寿命长.抗震动等优点. CMOS: CCD与CMOS的工作原理: CCD摄像机工作方式:被摄物体的图像经过镜头聚焦至CCD芯片上,CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷,各个像素积累的电荷在视频时序的控制下,逐点外移,经滤波.放大处理后,形成视频信号输出.视频信号连接到监视器或电视机的视频输入端便可以看到与原始图像

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成

本文翻译自Basler镜头选型白皮书 有许多方法来进行镜头选型.本文将会讨论其中的指导原则,以帮助你在项目中选择合适的镜头.我们将讨论许多镜头的基本概念,比如镜头接口.图像大小.放大率.焦距.F数和光谱范围. 镜头接口和图像大小 首先我们要区分C口和F口镜头的不同.一个C口镜头的后法兰距离是 17.526 mm,内螺纹标准是32UN2A:与之相对,F口镜头的后法兰距为 46.5 mm,使用nikon的卡扣式法兰进行固定.C口一般用于小于 1 英寸的传感器.需要注意的是这里所说的"英寸"

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

查找异质图像匹配的过程中,发现几篇某组的论文,都是关于NIR-VIS的识别问题,提到了许多处理异质图像的处理方法,网络结构和idea都很不错,记录其中一篇. 其余两篇: Wasserstein CNN: Learning Invariant Features for NIR-VIS Face Recognition A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels 摘要 VIS-NIR(可见光与近红外)面部识别仍然是异质图像识别

多波段栅格数据的显示 我上面说了这么多,可能有的人会觉得平时也根本用不上.自然,说起影像数据,大家接触到对多的就是最最常见的航片或卫片.对于这种栅格数据呢,大多数的场景下,都只需实现一个效果,就是最接近真实视觉效果,跟到实际的地方亲眼所见一样. 在具体说这样的渲染在ArcGIS中怎么实现的,有什么地方可以调优之前,我们还需要回顾一下前文提到的一个概念,波段.我们有说过单波段的影像一般是灰度图,而全彩色的都是多波段的影像.那么为什么彩色的影像都是有3个或者更多波段组成,还有多个灰度图是如何渲染成彩

国内研究landsat8温度反演的人员很多,但是现有算法一般都是一景为例子,进行开展. 这有一个局限性,当研究的尺度很大时,就需要比较大的运算量了,例如全省温度,全国温度,全球温度,当然大家可能会说,可以用modis数据进行,我们当然不用modis,我用Landsat做中高尺度温度反演,我目前基于单通道算法,做出了全国中高分辨率的温度产品,目前来说,效果还是不错的,跟大气传输方法进行了对比,精度控制在1摄氏度以内. 我选择2017年进行实验,GEE总共运算了4759景Landsat影像,耗时大概

Google Earth Engine城市水体提取 大家都知道城市水体提取相比较于山区,丘陵的地区,肯定是比较难的,为什么呢,因为城市水体有很多高层建筑导致的阴影,这个就非常复杂了,而且现在很多高分影像只有可见光和近红外波段,那么我们如何准确提取城市水体呢? Remoe Sensing2018年刊发了一篇城市水体高分影像自动提取算法(Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of

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1.算法功能简介 归一化指数法(NDWI(Normalized Difference Water Index,归一化水指数)),用遥感影像的特定波段进行归一化差值处理,以凸显影像中的水体信息. 其表达式为NDWI =(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR)) 是基于绿波段与近红外波的归一化比值指数.该NDWI一般用来提取影像中的水体信息,效果较好. PIE支持归一化指数法算法的执行,下面对此算法功能进行介绍.示例以一幅洞庭湖2017年水体影像图如下图根据矢量文件提取指