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Diese Forschung ist für die Identifizierung der Hai-Winkel mit bevorzugten Genauigkeit über den aktuellen Rahmen der Hai fish.in dieser Studien, das Bild von Strand vor Gebieten, die unter Verwendung von hohen Ziele Kameras von unbemannten Luftfahrzeug gefangen werden, wird als Info genommen. Da das Bild von einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) in einer konstanten Bewegung aufgenommen wird, wird das Bild unscharf. Um dies zu vermeiden, wird der Wiener Kanal verwendet, um das Bild zu entschärfen. Das vorverarbeitete Bild wird als Beitrag zur Aufteilung für die weitere Vorbereitung gegeben. Die…mehr

Produktbeschreibung
Diese Forschung ist für die Identifizierung der Hai-Winkel mit bevorzugten Genauigkeit über den aktuellen Rahmen der Hai fish.in dieser Studien, das Bild von Strand vor Gebieten, die unter Verwendung von hohen Ziele Kameras von unbemannten Luftfahrzeug gefangen werden, wird als Info genommen. Da das Bild von einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) in einer konstanten Bewegung aufgenommen wird, wird das Bild unscharf. Um dies zu vermeiden, wird der Wiener Kanal verwendet, um das Bild zu entschärfen. Das vorverarbeitete Bild wird als Beitrag zur Aufteilung für die weitere Vorbereitung gegeben. Die Highlights werden aus dem fragmentierten Bild herausgelöst, mit der Datenbank verglichen und mit Hilfe eines SVM-Klassifikators charakterisiert, indem die Ausführung von fünf einzelnen Bits analysiert wird. Der Vorteil dieser Studie ist, dass sie einen strategischen Abstand zu Haiangriffen wahren kann.
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.