比亚迪是手机电池的专业生产商，其电池总产量已经稳居世界首位，每年都有数万人在上百条生产线上工作。在电池生产中，由于电池带的生产工艺和搬运会导致其表面撕裂、刮伤、极耳、折断等不良。这些不良会导致电池容量下降、漏电等结果，降低品质，因此，在生产之前必须对其表面状况进行检测。为避免在检测过程中二次损坏电池带表面，并不间断地检测，这就需要一种非接触连续测量的方法。显而易见，视觉技术的解决方案将是唯一的选择。
2024-02-15 07:43:41
75KB
1
EnemyLineOfSightChecker.cs attached to each Enemy (worst performance, most likely this is what you’d start with) EnemyLineOfSightManager.
2022-10-26 17:05:16
229KB
1
matlab指纹定位代码使用可见光的室内跟踪中未知阴影和非视线的影响
Matlab代码“使用可见光的室内跟踪对未知阴影和非视线的影响”
如果您使用该代码，请引用或提及我们的工作：
@INPROCEEDINGS{vlc-pf,
author={Z.
{Vatansever}
and
M.
{Brandt-Pearce}},
booktitle={MILCOM
2017
-
2017
IEEE
Military
Communications
Conference
(MILCOM)},
title={Effects
of
unknown
shadowing
and
non-line-of-sight
on
indoor
tracking
using
visible
light},
year={2017},
volume={},
number={},
pages={501-506},
keywords={filtering
theory
;
free-space
optical
communication
;
indoor
communication
;
Kalman
filters
;
li
2022-05-15 10:37:46
628KB
1
深度隐写术
在普通视域中隐藏图像：深度隐写术
NIPS 2017论文的非官方实施：隐藏视域中的图像：Pytorch中的深度隐写术。
抽象的
隐秘术是一种将秘密消息隐藏在另一条普通消息中的做法。 通常，隐写术用于在较大图像的嘈杂区域内不显眼地隐藏一条小消息。 在这项研究中，我们尝试将全尺寸彩色图像放置在另一个相同尺寸的图像中。 深度神经网络被同时训练以创建隐藏和显示过程，并被设计为专门用于一对。 该系统接受了从ImageNet数据库中随机抽取的图像的训练，并且可以很好地处理来自各种来源的自然图像。 除了演示深度学习在隐藏图像方面的成功应用之外，我们还仔细检查了结果的实现方式并探讨了扩展方法。 与许多流行的隐写方法不同，这些方法在载体图像的最低有效位内对秘密消息进行编码，我们的方法将秘密图像的表示压缩并分布在所有可用位上。
建筑学
该体系结构由准备网络，隐藏网络和显示网络组成。
误差方程
2021-10-15 13:07:42
493KB
1