產(chǎn)地類(lèi)別 | 進(jìn)口 | 電動(dòng)機(jī)功率 | 36kW |
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讀出方式 | 多圈型讀出方式 | 工作原理 | 可編程/參數(shù)化 |
外形尺寸 | 44*50mm | 外型尺寸 | 43*35mm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 農(nóng)業(yè),文體,石油,地礦,印刷包裝 | 重量 | 1.58kg |
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
詳細(xì)介紹
1097320面向多屏共享系統(tǒng)的秉銘SICK編碼器BTF13-Q1RM3012
BTF13-Q1RM3012隨著視頻技術(shù)的迅速發(fā)展及廣泛應(yīng)用,提供快速、有效及自動(dòng)化的圖像序列表達(dá)及處理方法已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,其中基于圖像內(nèi)容的方法,例如基于目標(biāo)及特征區(qū)域的方法已經(jīng)成為許多應(yīng)用的。由于此類(lèi)方法能夠有效地消除圖像序列中的“握手效應(yīng)”,快速提取圖像序列中的目標(biāo),以低比特率傳輸圖像的形狀、運(yùn)動(dòng)及紋理信息,并保持圖像穩(wěn)定性,因此它們?cè)诂F(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)、廣播、電視、娛樂(lè)及第四代移動(dòng)通訊等領(lǐng)域正被廣泛采用。本論文介紹了作者對(duì)低比特率圖像序列編碼算法及框架的研究,重點(diǎn)研究了基于內(nèi)容的圖像目標(biāo)分段、穩(wěn)定性算法及實(shí)現(xiàn)框架設(shè)計(jì)。本文的目的是研究如何尋找簡(jiǎn)便高效的算法并提出一個(gè)集成這些算法的實(shí)現(xiàn)框架,使理論與實(shí)驗(yàn)成果走向?qū)嶋H應(yīng)用。作者的主要研究成果包括:首先,在研究以往的目標(biāo)分段算法的基礎(chǔ)上,提出了一種用于目標(biāo)識(shí)別的自適應(yīng)變化檢測(cè)新算法。該算法采用一個(gè)三步法,能快速有效地把圖像目標(biāo)從背景中分離出來(lái)。
步是依據(jù)亮度差及照度變化,分別把圖像序列中的噪聲和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別并分離出來(lái);第二步是利用圖像塊、直方圖及區(qū)域分類(lèi),把圖像分割成為與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的區(qū)域;第三步是在前兩步的基礎(chǔ)上,進(jìn)行形態(tài)邊緣檢測(cè)、輪廓分析及目標(biāo)標(biāo)識(shí),以完成終的目標(biāo)識(shí)別、圖像分段任務(wù)。其次,作者在上述圖像目標(biāo)識(shí)別、分割算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)新的低比特率圖像序列編碼方案,該方案利用圖像變化區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動(dòng)矢量信息、圖像形狀角點(diǎn)信息及無(wú)運(yùn)動(dòng)或準(zhǔn)靜止區(qū)域內(nèi)的余留信息來(lái)完成高效視頻壓縮,其編解碼性能優(yōu)于傳統(tǒng)的典型的編碼算法。此外,本文針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的圖像序列不穩(wěn)定現(xiàn)象(通常來(lái)自于攝像源),提出了一種新穎的圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法,該方法對(duì)來(lái)自于圖像序列源的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行估計(jì),并以補(bǔ)償平移和旋轉(zhuǎn)的方式來(lái)抵消此類(lèi)運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法可以有效地穩(wěn)定實(shí)時(shí)捕獲的各類(lèi)視頻。為了驗(yàn)證本文提出和改進(jìn)的有關(guān)算法,作者進(jìn)行了大量的計(jì)算機(jī)模擬及實(shí)驗(yàn),并同以往的傳統(tǒng)經(jīng)典方法進(jìn)行了比較,說(shuō)明了本文提出的若干方法取得了良好的效果。
1097317 BTF13-Q1RM0512
1097318 BTF13-Q1RM1012
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1097320面向多屏共享系統(tǒng)的秉銘SICK編碼器BTF13-Q1RM3012
BTF13-Q1RM3012視覺(jué)是人類(lèi)獲取信息的主要途徑。視頻作為視覺(jué)信息的載體,其數(shù)據(jù)量大,難于傳輸和存儲(chǔ),因此開(kāi)發(fā)高效的視頻編解碼算法一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注點(diǎn)。從代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)H.261到H.264及現(xiàn)在的高效視頻編碼(HEVC),學(xué)者和工程師們不斷的優(yōu)化設(shè)計(jì)各種編解碼算法,期望以更小的計(jì)算復(fù)雜度達(dá)到更高的壓縮效率。H.264的視頻壓縮效果以及良好的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性使其成為應(yīng)用廣泛的視頻編解碼協(xié)議,但H.264*的編碼性能以計(jì)算復(fù)雜度的大幅度提高為代價(jià),于是如何提高H.264編碼計(jì)算效率成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題?,F(xiàn)代計(jì)算機(jī)正在朝著多核、眾核的方向發(fā)展,基于多核、眾核的并行計(jì)算以及并行算法設(shè)計(jì)也是方興未艾。GPU是一種眾核處理器,原來(lái)用作圖形渲染,近些年來(lái)也被廣泛的應(yīng)用于通用并行計(jì)算。2007年英偉達(dá)公司推出了計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)以及與之配套的CUDA-C程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,推動(dòng)了GPU并行計(jì)算的發(fā)展。
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