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李耀;
哈尔滨理工大学;
机译:结合基于像素和基于对象的分类方法的新型分类器样本,可改善从LIDAR强度数据和LIDAR派生层的特征提取
机译:基于机载LiDAR数据的基于点和基于对象的城市建筑特征分类和提取的准确性测试
机译:基于多点云数据类别的偏度和峰度迭代分析的LiDAR数据过滤和分类
机译:使用LIDAR数据的3D到2D转换和条件生成对抗网络进行道路边界检测
机译:数据挖掘以识别最佳的空间聚集尺度和输入特征:具有地形LIDAR和LIDAR强度返回的数字图像分类。
机译:基于两层图割的城市LiDAR数据分类
机译:图像到点云翻译使用条件生成对抗网络用于机载LIDAR数据
机译:使用LIDaR和多光谱数据进行地形分类。
机译:基于LIDAR数据云的车辆分割和分类
机译:基于相干LIDAR数据确定的环境目标分类的自动驾驶汽车控制
机译:基于半监督学习构建用于图像分类的生成对抗网络模型的系统和方法
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