Ground Object
지상 물체
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Ground Object sentence examples within remote sensing image
It is challenging to achieve high accuracy and rich details three-dimensional (3D) reconstruction of ground object using satellite remote sensing image (RSI).
위성 원격 감지 이미지(RSI)를 사용하여 지상 물체의 높은 정확도와 풍부한 세부 정보를 3차원(3D) 재구성하는 것은 어려운 일입니다.
위성 원격 감지 이미지(RSI)를 사용하여 지상 물체의 높은 정확도와 풍부한 세부 정보를 3차원(3D) 재구성하는 것은 어려운 일입니다.
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High-resolution remote sensing images (HRRSIs) contain substantial ground object information, such as texture, shape, and spatial location.
고해상도 원격 감지 이미지(HRRSI)에는 질감, 모양 및 공간 위치와 같은 실질적인 지상 물체 정보가 포함됩니다.
고해상도 원격 감지 이미지(HRRSI)에는 질감, 모양 및 공간 위치와 같은 실질적인 지상 물체 정보가 포함됩니다.
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Ground Object sentence examples within unmanned aerial vehicle
The proposed dataset contains fine registered hyperspectral and multispectral image pairs captured by unmanned aerial vehicle (UAV) covering different ground objects, and can be used to evaluate, select, and even develop fusion methods for users or researchers.
제안된 데이터 세트는 다양한 지상 물체를 커버하는 무인 항공기(UAV)에 의해 캡처된 정밀 등록된 초분광 및 다중 스펙트럼 이미지 쌍을 포함하며 사용자 또는 연구원을 위한 융합 방법을 평가, 선택 및 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
제안된 데이터 세트는 다양한 지상 물체를 커버하는 무인 항공기(UAV)에 의해 캡처된 정밀 등록된 초분광 및 다중 스펙트럼 이미지 쌍을 포함하며 사용자 또는 연구원을 위한 융합 방법을 평가, 선택 및 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
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The paper proposes the model of search and detection of ground objects in difficult weather conditions with the use of unmanned aerial vehicles.
본 논문은 무인항공기를 이용하여 어려운 기상 조건에서 지상 물체의 탐색 및 탐지 모델을 제안한다.
본 논문은 무인항공기를 이용하여 어려운 기상 조건에서 지상 물체의 탐색 및 탐지 모델을 제안한다.
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Ground Object sentence examples within convolutional neural network
Although convolutional neural network (CNN)-based methods have obtained good performance, large-scale changes of ground objects in complex scenes restrict the further improvement of classification accuracy.
CNN(Convolutional Neural Network) 기반 방법은 좋은 성능을 얻었지만 복잡한 장면에서 지면 물체의 대규모 변경은 분류 정확도의 추가 향상을 제한합니다.
CNN(Convolutional Neural Network) 기반 방법은 좋은 성능을 얻었지만 복잡한 장면에서 지면 물체의 대규모 변경은 분류 정확도의 추가 향상을 제한합니다.
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In this method, the boundary box is used as the initial foreground segmentation profile, and the edge information of the foreground object is obtained by using the multilayer feature of the convolutional neural network.
이 방법은 초기 전경 분할 프로파일로 경계 상자를 사용하고, 컨볼루션 신경망의 다층 특징을 이용하여 전경 객체의 에지 정보를 얻는다.
이 방법은 초기 전경 분할 프로파일로 경계 상자를 사용하고, 컨볼루션 신경망의 다층 특징을 이용하여 전경 객체의 에지 정보를 얻는다.
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Ground Object sentence examples within rich spectral information
Hyperspectral remotely sensed images contain not only the spatial information of ground objects, but also their rich spectral information.
초분광 원격감지 영상에는 지상 물체의 공간 정보뿐만 아니라 풍부한 스펙트럼 정보도 포함되어 있습니다.
초분광 원격감지 영상에는 지상 물체의 공간 정보뿐만 아니라 풍부한 스펙트럼 정보도 포함되어 있습니다.
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Optical data contain rich spectral information, but they do not allow one to easily distinguish between ground objects with a similar spectrum and foreign objects with the same spectrum.
광학 데이터에는 풍부한 스펙트럼 정보가 포함되어 있지만 유사한 스펙트럼을 가진 지상 물체와 동일한 스펙트럼을 가진 외부 물체를 쉽게 구별할 수 없습니다.
광학 데이터에는 풍부한 스펙트럼 정보가 포함되어 있지만 유사한 스펙트럼을 가진 지상 물체와 동일한 스펙트럼을 가진 외부 물체를 쉽게 구별할 수 없습니다.
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Ground Object sentence examples within Variou Ground Object
Wetland contains various ground objects with high spectral similarity.
습지는 스펙트럼 유사성이 높은 다양한 지상 물체를 포함합니다.
습지는 스펙트럼 유사성이 높은 다양한 지상 물체를 포함합니다.
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Remote sensing technology refers to a modern comprehensive technology that receives electromagnetic wave information from various ground objects on the earth's surface from high altitude or outer space, and scans, photographs, transmits and processes the information, thereby remotely controlling, measuring and identify various ground objects and phenomena on the earth's surface.
원격탐사기술이란 높은 고도나 우주공간에서 지표면의 다양한 지상물체로부터 전자파 정보를 수신하여 정보를 스캔, 사진촬영, 전송 및 처리하여 다양한 지상물체를 원격으로 제어, 측정, 식별하는 현대적인 종합기술을 말한다. 그리고 지구 표면의 현상.
원격탐사기술이란 높은 고도나 우주공간에서 지표면의 다양한 지상물체로부터 전자파 정보를 수신하여 정보를 스캔, 사진촬영, 전송 및 처리하여 다양한 지상물체를 원격으로 제어, 측정, 식별하는 현대적인 종합기술을 말한다. 그리고 지구 표면의 현상.
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Ground Object sentence examples within Different Ground Object
Then the cross convolution is used to improve the response of different ground objects to features Then the spatial-spectral fusion method is used to fuse the original spectrum information to classify.
그런 다음 교차 컨볼루션을 사용하여 피처에 대한 서로 다른 지상 물체의 응답을 개선합니다. 그런 다음 공간-스펙트럼 융합 방법을 사용하여 원래 스펙트럼 정보를 융합하여 분류합니다.
그런 다음 교차 컨볼루션을 사용하여 피처에 대한 서로 다른 지상 물체의 응답을 개선합니다. 그런 다음 공간-스펙트럼 융합 방법을 사용하여 원래 스펙트럼 정보를 융합하여 분류합니다.
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Based on a detailed analysis of different ground objects, we divide the input data into multiple subsets.
다양한 지상 물체에 대한 자세한 분석을 기반으로 입력 데이터를 여러 하위 집합으로 나눕니다.
다양한 지상 물체에 대한 자세한 분석을 기반으로 입력 데이터를 여러 하위 집합으로 나눕니다.
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Ground Object sentence examples within ground object information
High-resolution remote sensing images (HRRSIs) contain substantial ground object information, such as texture, shape, and spatial location.
고해상도 원격 감지 이미지(HRRSI)에는 질감, 모양 및 공간 위치와 같은 실질적인 지상 물체 정보가 포함됩니다.
고해상도 원격 감지 이미지(HRRSI)에는 질감, 모양 및 공간 위치와 같은 실질적인 지상 물체 정보가 포함됩니다.
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Supervised classification algorithms on the intricate ground object information of hyperspectral images (HSIs) require a large number of training samples that are annotated manually for model learning.
초분광 이미지(HSI)의 복잡한 지상 물체 정보에 대한 지도 분류 알고리즘은 모델 학습을 위해 수동으로 주석을 추가하는 많은 수의 훈련 샘플을 필요로 합니다.
초분광 이미지(HSI)의 복잡한 지상 물체 정보에 대한 지도 분류 알고리즘은 모델 학습을 위해 수동으로 주석을 추가하는 많은 수의 훈련 샘플을 필요로 합니다.
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Ground Object sentence examples within ground object segmentation
Foreground object segmentation is an important task which comes with various applications in outdoor surveillance and navigation.
전경 개체 분할은 실외 감시 및 탐색의 다양한 응용 프로그램과 함께 제공되는 중요한 작업입니다.
전경 개체 분할은 실외 감시 및 탐색의 다양한 응용 프로그램과 함께 제공되는 중요한 작업입니다.
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This framework provides two options for foreground object segmentation, and users can determine the appropriate method to obtain accurate segmentation for different scenes.
이 프레임워크는 전경 객체 분할을 위한 두 가지 옵션을 제공하며 사용자는 다양한 장면에 대한 정확한 분할을 얻기 위해 적절한 방법을 결정할 수 있습니다.
이 프레임워크는 전경 객체 분할을 위한 두 가지 옵션을 제공하며 사용자는 다양한 장면에 대한 정확한 분할을 얻기 위해 적절한 방법을 결정할 수 있습니다.
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Ground Object sentence examples within ground object detection
Proper consideration of the temporal domain and the spatial domain is essential to perform robust foreground object detection in visual surveillance.
시각 감시에서 강력한 전경 물체 감지를 수행하려면 시간 영역과 공간 영역을 적절히 고려하는 것이 중요합니다.
시각 감시에서 강력한 전경 물체 감지를 수행하려면 시간 영역과 공간 영역을 적절히 고려하는 것이 중요합니다.
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Background Object detection and image segmentation of regions of interest provide the foundation for numerous pipelines across disciplines.
배경 객체 감지 및 관심 영역의 이미지 분할은 여러 분야에 걸친 수많은 파이프라인의 기반을 제공합니다.
배경 객체 감지 및 관심 영역의 이미지 분할은 여러 분야에 걸친 수많은 파이프라인의 기반을 제공합니다.
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Ground Object sentence examples within ground object recognition
Higher similarity to the explorative pattern predicted better foreground object recognition performance, whereas higher similarity to the focused pattern was associated with better feature integration in the flanker task.
탐색 패턴과의 유사도가 높을수록 전경 물체 인식 성능이 더 우수할 것으로 예측된 반면, 초점 패턴과의 유사도가 높을수록 측면 작업에서 더 나은 기능 통합과 관련이 있었습니다.
탐색 패턴과의 유사도가 높을수록 전경 물체 인식 성능이 더 우수할 것으로 예측된 반면, 초점 패턴과의 유사도가 높을수록 측면 작업에서 더 나은 기능 통합과 관련이 있었습니다.
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Conventional hyperspectral image (HSI) recognition methods are based on artificially designed descriptors to extract superficial features that restrict ground object recognition capabilities.
기존의 초분광 이미지(HSI) 인식 방법은 인공적으로 설계된 설명자를 기반으로 지상 물체 인식 기능을 제한하는 피상적 특징을 추출합니다.
기존의 초분광 이미지(HSI) 인식 방법은 인공적으로 설계된 설명자를 기반으로 지상 물체 인식 기능을 제한하는 피상적 특징을 추출합니다.
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Ground Object sentence examples within ground object feature
The robot obtains environmental information via an RGB-D camera and extracts the ground object features that might affect gait.
로봇은 RGB-D 카메라를 통해 환경 정보를 획득하고 보행에 영향을 줄 수 있는 지상 물체의 특징을 추출합니다.
로봇은 RGB-D 카메라를 통해 환경 정보를 획득하고 보행에 영향을 줄 수 있는 지상 물체의 특징을 추출합니다.
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In this work, we propose an object-aware long-short-range spatial alignment approach, which is composed of a foreground object feature enhancement (FOE) module, a long-range semantic correspondence (LSC) module and a short-range spatial manipulation (SSM) module.
이 연구에서 우리는 전경 객체 특징 향상(FOE) 모듈, 장거리 의미 대응(LSC) 모듈 및 단거리 공간 조작으로 구성된 객체 인식 장단거리 공간 정렬 접근 방식을 제안합니다. (SSM) 모듈.
이 연구에서 우리는 전경 객체 특징 향상(FOE) 모듈, 장거리 의미 대응(LSC) 모듈 및 단거리 공간 조작으로 구성된 객체 인식 장단거리 공간 정렬 접근 방식을 제안합니다. (SSM) 모듈.
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Ground Object sentence examples within ground object point
By utilizing the hybrid four-component polarization decomposition (HPD) method to pre-classify the pixels, and implementing non-local means lee (NLM-Lee) filtering only between the same ground object points, the scattering features are well-protected.
하이브리드 4성분 편광 분해(HPD) 방법을 활용하여 픽셀을 사전 분류하고 동일한 지면 물체 지점 간에만 NLM-Lee 필터링을 구현하여 산란 특성이 잘 보호됩니다.
하이브리드 4성분 편광 분해(HPD) 방법을 활용하여 픽셀을 사전 분류하고 동일한 지면 물체 지점 간에만 NLM-Lee 필터링을 구현하여 산란 특성이 잘 보호됩니다.
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Then, the distance of ground object points and power line points range between poles and towers is measured by Light Detection and Ranging (Lidar) technology, to determine the distance between components in the power transmission corridor and external objects.
그런 다음 기둥과 타워 사이의 지상 물체 점과 전력선 점 범위의 거리를 Lidar(Light Detection and Ranging) 기술로 측정하여 송전 회랑의 구성 요소와 외부 물체 사이의 거리를 결정합니다.
그런 다음 기둥과 타워 사이의 지상 물체 점과 전력선 점 범위의 거리를 Lidar(Light Detection and Ranging) 기술로 측정하여 송전 회랑의 구성 요소와 외부 물체 사이의 거리를 결정합니다.
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Experiments show that AGNN can automatically highlight primary foreground objects from video sequences (i.
실험에 따르면 AGNN은 비디오 시퀀스에서 기본 전경 개체를 자동으로 강조 표시할 수 있습니다(i.
실험에 따르면 AGNN은 비디오 시퀀스에서 기본 전경 개체를 자동으로 강조 표시할 수 있습니다(i.
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The proposed method gives rise to effective background information masking, so that the object detection network can focus more on the foreground object.
제안된 방법은 효과적인 배경 정보 마스킹을 제공하므로 물체 감지 네트워크가 전경 물체에 더 집중할 수 있습니다.
제안된 방법은 효과적인 배경 정보 마스킹을 제공하므로 물체 감지 네트워크가 전경 물체에 더 집중할 수 있습니다.
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In the applications of remote sensing and earth observation, ground objects represented by each HSI pixel are composed of physical and chemical non-Euclidean structures, and HSI classification (HIC) is becoming a more challenging task.
원격탐사 및 지구관측의 응용에서 각 HSI 픽셀로 표현되는 지상 물체는 물리적, 화학적 비유클리드 구조로 구성되며, HSI 분류(HIC)는 점점 더 어려운 작업이 되고 있습니다.
원격탐사 및 지구관측의 응용에서 각 HSI 픽셀로 표현되는 지상 물체는 물리적, 화학적 비유클리드 구조로 구성되며, HSI 분류(HIC)는 점점 더 어려운 작업이 되고 있습니다.
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However, when dealing with VHR images with large-scale missing regions, existing spatial-based methods often destroy the structural information of ground objects.
그러나, 대규모 결측 영역이 있는 VHR 영상을 다룰 때 기존의 공간 기반 방법은 종종 지상 물체의 구조적 정보를 파괴한다.
그러나, 대규모 결측 영역이 있는 VHR 영상을 다룰 때 기존의 공간 기반 방법은 종종 지상 물체의 구조적 정보를 파괴한다.
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ABSTRACT Hyperspectral anomaly detection (HAD) is of particular interest due to not requiring any previous knowledge on spectra of ground objects.
요약 HAD(Hyperspectral anomaly detection)는 지상 물체의 스펙트럼에 대한 사전 지식이 필요하지 않기 때문에 특히 중요합니다.
요약 HAD(Hyperspectral anomaly detection)는 지상 물체의 스펙트럼에 대한 사전 지식이 필요하지 않기 때문에 특히 중요합니다.
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In detecting shallow buried underground objects, reflected power from ground, i.
얕게 묻힌 지하 물체를 감지할 때 지면에서 반사된 전력, i.
얕게 묻힌 지하 물체를 감지할 때 지면에서 반사된 전력, i.
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With optimal feature subset and train samples, crops and other ground objects were classified by SVM.
최적의 기능 하위 집합과 기차 샘플을 사용하여 작물 및 기타 지상 물체를 SVM으로 분류했습니다.
최적의 기능 하위 집합과 기차 샘플을 사용하여 작물 및 기타 지상 물체를 SVM으로 분류했습니다.
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Analytical relationships were obtained to determine its reactions during a static puncture, the deviation of the head trajectory from a straight line, to determine the size of the soil compaction zone and the magnitude of the destructive force that acts on adjacent communications and other underground objects.
정적 펑크 동안의 반응, 직선에서 머리 궤적의 편차를 결정하고 토양 압축 구역의 크기와 인접한 통신 및 기타 지하 물체에 작용하는 파괴력의 크기를 결정하기 위해 분석적 관계를 얻었습니다.
정적 펑크 동안의 반응, 직선에서 머리 궤적의 편차를 결정하고 토양 압축 구역의 크기와 인접한 통신 및 기타 지하 물체에 작용하는 파괴력의 크기를 결정하기 위해 분석적 관계를 얻었습니다.
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In this paper, the four standard color blocks of Munsell and the spectral curves of five types of ground objects in the hyperspectral data set are used as the exper-imental objects.
본 논문에서는 Munsell의 4가지 표준 색상 블록과 초분광 데이터 세트에 있는 5가지 유형의 바닥 물체의 스펙트럼 곡선을 실험 개체로 사용합니다.
본 논문에서는 Munsell의 4가지 표준 색상 블록과 초분광 데이터 세트에 있는 5가지 유형의 바닥 물체의 스펙트럼 곡선을 실험 개체로 사용합니다.
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By alternately using the frame without any foreground objects and the previous frame as the background of the signal, the sparsity of the foreground signal is improved and the total sampling rate is reduced.
전경 물체가 없는 프레임과 이전 프레임을 신호의 배경으로 교대로 사용함으로써 전경 신호의 희소성이 향상되고 총 샘플링 속도가 감소합니다.
전경 물체가 없는 프레임과 이전 프레임을 신호의 배경으로 교대로 사용함으로써 전경 신호의 희소성이 향상되고 총 샘플링 속도가 감소합니다.
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To resolve these issues, we propose a framework that utilizes a Weber contrast descriptor, a texture feature extractor, and a light detection unit, to extract the features of foreground objects.
이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 Weber contrast descriptor, texture feature extractor, light detection unit을 활용하여 전경 객체의 특징을 추출하는 프레임워크를 제안합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 Weber contrast descriptor, texture feature extractor, light detection unit을 활용하여 전경 객체의 특징을 추출하는 프레임워크를 제안합니다.
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Ultimately, we wish for our learned landmarks to focus on the foreground object of interest.
궁극적으로 우리는 학습된 랜드마크가 전경의 관심 대상에 초점을 맞추기를 바랍니다.
궁극적으로 우리는 학습된 랜드마크가 전경의 관심 대상에 초점을 맞추기를 바랍니다.
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We detected 121 companion candidates around 111 stars, of which 62 companions are physically associated based on Gaia DR2 parallaxes and proper motions, another 45 require follow-up observations to confirm physical association, and 14 are background objects.
우리는 111개의 별 주변에서 121개의 동반자 후보를 발견했으며, 그 중 62개의 동반자는 Gaia DR2 시차 및 고유 동작을 기반으로 물리적으로 연결되어 있고, 다른 45개는 물리적 연관성을 확인하기 위해 후속 관찰이 필요하며, 14개는 배경 물체입니다.
우리는 111개의 별 주변에서 121개의 동반자 후보를 발견했으며, 그 중 62개의 동반자는 Gaia DR2 시차 및 고유 동작을 기반으로 물리적으로 연결되어 있고, 다른 45개는 물리적 연관성을 확인하기 위해 후속 관찰이 필요하며, 14개는 배경 물체입니다.
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The observed polarization state is dependent upon material surface characteristics, shape, chemistry, sensor geometry, relative position of any illumination sources, relative temperatures of scene and background objects, atmospheric conditions, and the presence and temperature of objects within the sensor field of view.
관찰된 편광 상태는 재료 표면 특성, 모양, 화학, 센서 기하학, 조명 소스의 상대 위치, 장면 및 배경 물체의 상대 온도, 대기 조건, 센서 시야 내 물체의 존재 및 온도에 따라 달라집니다.
관찰된 편광 상태는 재료 표면 특성, 모양, 화학, 센서 기하학, 조명 소스의 상대 위치, 장면 및 배경 물체의 상대 온도, 대기 조건, 센서 시야 내 물체의 존재 및 온도에 따라 달라집니다.
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One of the most complex outstanding issues is partial occlusion, where a sensor has only a partial view of the target object due to a foreground object that partially obscures the target.
가장 복잡한 미해결 문제 중 하나는 부분 폐색으로, 대상을 부분적으로 가리는 전경 물체로 인해 센서가 대상 물체를 부분적으로만 볼 수 있습니다.
가장 복잡한 미해결 문제 중 하나는 부분 폐색으로, 대상을 부분적으로 가리는 전경 물체로 인해 센서가 대상 물체를 부분적으로만 볼 수 있습니다.
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Given a background scene image with a bounding box indicating a target location, the goal is to retrieve a set of images of foreground objects from a given category, which are semantically compatible with the background.
대상 위치를 나타내는 경계 상자가 있는 배경 장면 이미지가 주어지면 목표는 배경과 의미적으로 호환되는 지정된 범주에서 전경 개체의 이미지 집합을 검색하는 것입니다.
대상 위치를 나타내는 경계 상자가 있는 배경 장면 이미지가 주어지면 목표는 배경과 의미적으로 호환되는 지정된 범주에서 전경 개체의 이미지 집합을 검색하는 것입니다.
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For moving cameras, due to the complexity of modelling changing background, recent approaches focus on directly detecting the foreground objects in each frame independently.
움직이는 카메라의 경우 배경 변경 모델링의 복잡성으로 인해 최근 접근 방식은 각 프레임에서 개별적으로 전경 개체를 직접 감지하는 데 중점을 둡니다.
움직이는 카메라의 경우 배경 변경 모델링의 복잡성으로 인해 최근 접근 방식은 각 프레임에서 개별적으로 전경 개체를 직접 감지하는 데 중점을 둡니다.
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The experimental results show that the pixel shape index feature can effectively distinguish the ground objects with similar spectral features but different geometric shapes, and is superior to the spectral feature classification method in accuracy.
실험 결과, 픽셀 형상 인덱스 특징은 유사한 스펙트럼 특징을 갖지만 기하학적 형태가 다른 바탕 물체를 효과적으로 구별할 수 있으며, 정확도 면에서 스펙트럼 특징 분류 방법보다 우수함을 보여줍니다.
실험 결과, 픽셀 형상 인덱스 특징은 유사한 스펙트럼 특징을 갖지만 기하학적 형태가 다른 바탕 물체를 효과적으로 구별할 수 있으며, 정확도 면에서 스펙트럼 특징 분류 방법보다 우수함을 보여줍니다.
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We bring the excellence of state-of-the-art deep learning models at recognizing foreground objects from background noise to identifying lensed GWs from noisy spectrograms.
우리는 배경 잡음에서 전경 물체를 인식하여 잡음이 있는 스펙트로그램에서 렌즈가 있는 GW를 식별하는 데 있어 최첨단 딥 러닝 모델의 우수성을 제공합니다.
우리는 배경 잡음에서 전경 물체를 인식하여 잡음이 있는 스펙트로그램에서 렌즈가 있는 GW를 식별하는 데 있어 최첨단 딥 러닝 모델의 우수성을 제공합니다.
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The integral optical flow allows one to reduce the resulting amplitudes of the background displacement vectors and increase the resulting amplitudes of the displacement vectors of foreground objects.
적분 광학 흐름은 배경 변위 벡터의 결과 진폭을 줄이고 전경 물체의 변위 벡터의 결과 진폭을 증가시킬 수 있습니다.
적분 광학 흐름은 배경 변위 벡터의 결과 진폭을 줄이고 전경 물체의 변위 벡터의 결과 진폭을 증가시킬 수 있습니다.
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Foreground objects need high spatial quality, while background regions require high spectral fidelity for the successive processing.
전경 개체는 높은 공간 품질이 필요하고 배경 영역은 연속 처리를 위해 높은 스펙트럼 충실도가 필요합니다.
전경 개체는 높은 공간 품질이 필요하고 배경 영역은 연속 처리를 위해 높은 스펙트럼 충실도가 필요합니다.
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Efficient and robust pipelines are needed to address appearance changes and the distraction from similar background objects in the video object segmentation.
비디오 객체 분할에서 유사한 배경 객체로부터의 주의 산만과 외관 변화를 해결하려면 효율적이고 강력한 파이프라인이 필요합니다.
비디오 객체 분할에서 유사한 배경 객체로부터의 주의 산만과 외관 변화를 해결하려면 효율적이고 강력한 파이프라인이 필요합니다.
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The proposed loss function is more sensitive to the absence of foreground objects in an image and penalizes/rewards the predicted mask more accurately than other common loss functions.
제안된 손실 함수는 이미지에서 전경 객체의 부재에 더 민감하고 다른 일반적인 손실 함수보다 더 정확하게 예측된 마스크에 벌점/보상을 제공합니다.
제안된 손실 함수는 이미지에서 전경 객체의 부재에 더 민감하고 다른 일반적인 손실 함수보다 더 정확하게 예측된 마스크에 벌점/보상을 제공합니다.
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These surveillance systems need vision-based object detection of ground objects which look very small because of the altitude of drones.
이러한 감시 시스템은 드론의 고도 때문에 매우 작게 보이는 지상 물체에 대한 비전 기반 물체 감지가 필요합니다.
이러한 감시 시스템은 드론의 고도 때문에 매우 작게 보이는 지상 물체에 대한 비전 기반 물체 감지가 필요합니다.
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The direction of the parsec-scale jet as well as the faint optical counterpart found for the newly detected X-ray point source (NE) favors the nature of the latter as being a background or foreground object in the field of view.
새로 감지된 X선 점 광원(NE)에 대해 발견된 희미한 광학 대응물과 파섹 규모 제트의 방향은 시야에서 배경 또는 전경 물체인 후자의 특성을 선호합니다.
새로 감지된 X선 점 광원(NE)에 대해 발견된 희미한 광학 대응물과 파섹 규모 제트의 방향은 시야에서 배경 또는 전경 물체인 후자의 특성을 선호합니다.
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The optical images reflect the abundant spectral information and geometric shape of ground objects, whose qualities are degraded easily in poor atmospheric conditions.
광학 이미지는 열악한 대기 조건에서 품질이 쉽게 저하되는 지상 물체의 풍부한 스펙트럼 정보와 기하학적 모양을 반영합니다.
광학 이미지는 열악한 대기 조건에서 품질이 쉽게 저하되는 지상 물체의 풍부한 스펙트럼 정보와 기하학적 모양을 반영합니다.
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The AdapDrop generated drop masks with adaptive shapes instead of a fixed size region, and it alleviates the limitations of DropBlock in dealing with ground objects with various shapes.
AdapDrop은 고정된 크기 영역 대신 적응형 모양으로 드롭 마스크를 생성했으며 다양한 모양의 지면 개체를 처리하는 DropBlock의 한계를 완화합니다.
AdapDrop은 고정된 크기 영역 대신 적응형 모양으로 드롭 마스크를 생성했으며 다양한 모양의 지면 개체를 처리하는 DropBlock의 한계를 완화합니다.
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The proposed benchmark framework is quantitatively analyzed using measures of sensitivity, specificity, and accuracy and shows satisfactory results amidst various dataset challenges such as multi-foreground objects, lighting variation, blur, and occlusions.
제안된 벤치마크 프레임워크는 감도, 특이도 및 정확도 측정을 사용하여 정량적으로 분석되었으며 다중 전경 객체, 조명 변화, 블러 및 오클루전과 같은 다양한 데이터 세트 문제 속에서 만족스러운 결과를 보여줍니다.
제안된 벤치마크 프레임워크는 감도, 특이도 및 정확도 측정을 사용하여 정량적으로 분석되었으며 다중 전경 객체, 조명 변화, 블러 및 오클루전과 같은 다양한 데이터 세트 문제 속에서 만족스러운 결과를 보여줍니다.
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, cannot obtain hyperspectral data), while the passive hyperspectral imager can collect rich spectral data of ground objects, but are lack of 3D spatial data.
, 초분광 데이터를 얻을 수 없음) 반면 수동 초분광 이미저는 지상 물체의 풍부한 스펙트럼 데이터를 수집할 수 있지만 3D 공간 데이터가 부족합니다.
, 초분광 데이터를 얻을 수 없음) 반면 수동 초분광 이미저는 지상 물체의 풍부한 스펙트럼 데이터를 수집할 수 있지만 3D 공간 데이터가 부족합니다.
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Given the large volume of data within a mobile LiDAR point cloud, automation of processing and analysis is critical to improve the efficiency of the entire workflow, particularly for common tasks of ground filtering (separating points representing the ground from non-ground objects) and road detection (identifying and extracting the road surface).
모바일 LiDAR 포인트 클라우드 내의 대용량 데이터를 감안할 때 처리 및 분석의 자동화는 전체 워크플로의 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 특히 지상 필터링(지상을 나타내는 점과 비지상 물체를 구분하는 점) 및 도로와 같은 일반적인 작업의 경우 감지(노면 식별 및 추출).
모바일 LiDAR 포인트 클라우드 내의 대용량 데이터를 감안할 때 처리 및 분석의 자동화는 전체 워크플로의 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 특히 지상 필터링(지상을 나타내는 점과 비지상 물체를 구분하는 점) 및 도로와 같은 일반적인 작업의 경우 감지(노면 식별 및 추출).
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Specifically, we firstly design a feature attention block to effectively distinguish the foreground object from the color-similar regions by activating foreground-related features as well as suppressing others.
특히, 전경 관련 기능을 활성화하고 다른 기능을 억제하여 전경 객체를 색상 유사 영역과 효과적으로 구별하기 위해 먼저 기능 주의 블록을 설계합니다.
특히, 전경 관련 기능을 활성화하고 다른 기능을 억제하여 전경 객체를 색상 유사 영역과 효과적으로 구별하기 위해 먼저 기능 주의 블록을 설계합니다.
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In order to overcome the limitations of existing methods, an improved fuzzy technique rule is used for shadow removal and an adaptive fuzzy thresholding is used for segmenting a foreground object in background.
기존 방법의 한계를 극복하기 위해 개선된 퍼지 기법 규칙을 그림자 제거에 사용하고 적응형 퍼지 임계값을 사용하여 배경에서 전경 개체를 분할합니다.
기존 방법의 한계를 극복하기 위해 개선된 퍼지 기법 규칙을 그림자 제거에 사용하고 적응형 퍼지 임계값을 사용하여 배경에서 전경 개체를 분할합니다.
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The unit, which can use high-level features with rich category information to guide the selection of low-level features, can use the spatial context information to capture the changed features of ground objects.
낮은 수준의 특징 선택을 안내하기 위해 풍부한 카테고리 정보와 함께 높은 수준의 특징을 사용할 수 있는 장치는 공간 컨텍스트 정보를 사용하여 지상 물체의 변경된 특징을 캡처할 수 있습니다.
낮은 수준의 특징 선택을 안내하기 위해 풍부한 카테고리 정보와 함께 높은 수준의 특징을 사용할 수 있는 장치는 공간 컨텍스트 정보를 사용하여 지상 물체의 변경된 특징을 캡처할 수 있습니다.
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Background Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) are an essential part of the assessment process for medical students.
배경 목표 구조화된 임상 시험(OSCE)은 의대생을 위한 평가 과정의 필수적인 부분입니다.
배경 목표 구조화된 임상 시험(OSCE)은 의대생을 위한 평가 과정의 필수적인 부분입니다.
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, moving) foreground objects from the static background in video, assuming the background frames to be low-rank while the foreground to be spatially sparse.
, 이동) 전경이 공간적으로 희박한 동안 배경 프레임이 낮은 순위라고 가정하고 비디오의 정적 배경에서 전경 개체.
, 이동) 전경이 공간적으로 희박한 동안 배경 프레임이 낮은 순위라고 가정하고 비디오의 정적 배경에서 전경 개체.
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The foreground objects detected are enhanced using a Kalman filter.
감지된 전경 개체는 칼만 필터를 사용하여 향상됩니다.
감지된 전경 개체는 칼만 필터를 사용하여 향상됩니다.
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Summary The idea of using UAV (unmanned area vehicles, drones) to carry appropriate sensors to locate underground objects and utilities seems obvious.
요약 UAV(무인 영역 차량, 무인 항공기)를 사용하여 지하 물체 및 유틸리티를 찾기 위한 적절한 센서를 운반하는 아이디어는 분명해 보입니다.
요약 UAV(무인 영역 차량, 무인 항공기)를 사용하여 지하 물체 및 유틸리티를 찾기 위한 적절한 센서를 운반하는 아이디어는 분명해 보입니다.
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A critical problem occurs when the virtual view generation refers to regions covered by foreground objects in the original view, which might be disoccluded in the synthetized view.
가상 뷰 생성이 합성 뷰에서 가려질 수 있는 원본 뷰의 전경 객체로 덮인 영역을 참조할 때 심각한 문제가 발생합니다.
가상 뷰 생성이 합성 뷰에서 가려질 수 있는 원본 뷰의 전경 객체로 덮인 영역을 참조할 때 심각한 문제가 발생합니다.
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As an example for the study, an underground object was considered – a metro station that requires reconstruction and was built in the 1950s.
연구의 예로 1950년대에 건설된 재건축이 필요한 지하철 역인 지하 물체가 고려되었습니다.
연구의 예로 1950년대에 건설된 재건축이 필요한 지하철 역인 지하 물체가 고려되었습니다.
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The experimental results show that the classification performance of the proposed method is satisfactory, where the salt and pepper noise is decreased, and the boundary of the ground object is preserved.
실험 결과, 제안한 방법의 분류 성능은 소금과 후추 잡음이 감소하고 지반 물체의 경계가 유지되는 만족스러운 분류 성능을 보였다.
실험 결과, 제안한 방법의 분류 성능은 소금과 후추 잡음이 감소하고 지반 물체의 경계가 유지되는 만족스러운 분류 성능을 보였다.
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The main challenges in satellite-UAV change detection tasks lie in the intensive difference of color for the same ground objects, various resolutions, the parallax effect and image distortion caused by different shooting angles and platform altitudes.
위성-UAV 변경 감지 작업의 주요 과제는 동일한 지상 물체, 다양한 해상도, 시차 효과 및 다양한 촬영 각도 및 플랫폼 고도로 인한 이미지 왜곡에 대한 집중적인 색상 차이에 있습니다.
위성-UAV 변경 감지 작업의 주요 과제는 동일한 지상 물체, 다양한 해상도, 시차 효과 및 다양한 촬영 각도 및 플랫폼 고도로 인한 이미지 왜곡에 대한 집중적인 색상 차이에 있습니다.
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First, to integrate the spectral, textural, and semantic features of ground objects at different scales, we designed an adaptive multiscale feature learning module (AML) to replace the conventional serial convolution operation.
첫째, 서로 다른 스케일에서 지상 물체의 스펙트럼, 텍스처 및 의미론적 특징을 통합하기 위해 기존 직렬 컨볼루션 연산을 대체하는 적응형 다중 스케일 특징 학습 모듈(AML)을 설계했습니다.
첫째, 서로 다른 스케일에서 지상 물체의 스펙트럼, 텍스처 및 의미론적 특징을 통합하기 위해 기존 직렬 컨볼루션 연산을 대체하는 적응형 다중 스케일 특징 학습 모듈(AML)을 설계했습니다.
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Three-dimensional design establishes three-dimensional models of ground conductors, insulators, and fittings through line electrical majors, and completes line poles and towers in a three-dimensional scene; line structure majors should establish iron tower models and basic models; survey majors should conduct topography and landforms and ground objects to complete three-dimensional scene construction.
3차원 설계
3차원 설계