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Cette recherche a pour but d'identifier l'angle du requin avec une précision préférentielle par rapport au cadre actuel du poisson requin. Dans cette étude, l'image des territoires en bord de mer qui sont capturés en utilisant des caméras à haute résolution par un véhicule aérien sans pilote est prise comme information. Comme l'image est prise à partir d'un véhicule aérien sans pilote (UAV) dans un mouvement constant, l'image sera obscurcie. Pour y remédier, le canal de Wiener est utilisé pour désobscurcir l'image. L'image prétraitée est donnée comme contribution à la division pour une…mehr

Produktbeschreibung
Cette recherche a pour but d'identifier l'angle du requin avec une précision préférentielle par rapport au cadre actuel du poisson requin. Dans cette étude, l'image des territoires en bord de mer qui sont capturés en utilisant des caméras à haute résolution par un véhicule aérien sans pilote est prise comme information. Comme l'image est prise à partir d'un véhicule aérien sans pilote (UAV) dans un mouvement constant, l'image sera obscurcie. Pour y remédier, le canal de Wiener est utilisé pour désobscurcir l'image. L'image prétraitée est donnée comme contribution à la division pour une préparation ultérieure. Les points forts sont séparés de l'image fragmentée qui est comparée à la base de données et caractérisée à l'aide d'un classificateur SVM en disséquant l'exécution de cinq bits uniques. L'avantage de cette étude est qu'elle permet de maintenir une distance stratégique par rapport aux attaques de requins.
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Autorenporträt
Kanthavel Radhakrishnan Exploration de la classification SVM pour l'appréciation des poissons requinsCette recherche a pour but d'identifier l'angle du requin avec une précision préférentielle par rapport au cadre actuel du poisson requin. Dans cette étude, l'image des territoires en bord de mer qui sont capturés en utilisant des caméras à haute résolution par un véhicule aérien sans pilote est prise comme information.