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云的检测利用AVHRR数据。

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简介：
利用 NOAA18 AVHRR 卫星的白天和夜间云检测数据，进而计算日温度差，并同步获取改天有效海温的相关信息。

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  • 基于AVHRR数据的云检测
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    本研究利用AVHRR卫星数据开发了一种高效的云检测方法，通过分析特定波段反射率差异实现对地表和大气中云层的有效识别。 NOAA18 AVHRR 用于白天和晚上的云检测，并计算日温度差。同时，获取该天的有效海温数据。
     
  • 基于AVHRR数据的云检测
    优质
    本研究利用AVHRR卫星数据开发了一种有效的云检测方法，旨在提高气象预报和气候监测的准确性。通过分析反射率与温度等参数，识别并分类地表、气溶胶及不同类型的云层，为环境科学研究提供可靠的数据支持。 NOAA18 AVHRR 用于白天和晚上的云检测，并计算日温度差。同时获取当天的有效海温数据。
     
  • 基于AVHRR数据的云检测
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    本研究利用AVHRR卫星数据进行云检测技术分析，探讨了不同算法在不同类型和气候条件下的应用效果。 使用NOAA18 AVHRR进行白天和晚上的云检测，并计算日温度差。同时获取该天的有效海温数据。
     
  • 基于AVHRR数据的云检测
    优质
    本研究利用AVHRR卫星数据开发了一种高效的云检测方法，通过分析反射率和温度等参数，提高气象预报及气候研究的准确性。 使用NOAA18 AVHRR进行白天和晚上的云检测，并计算日温度差。同时获取该天的有效海温数据。
     
  • 基于AVHRR数据的云检测
    优质
    本研究利用AVHRR卫星数据开发了一种高效的云检测算法，通过分析反射率和温度差异准确识别地球上的云层覆盖情况。 NOAA18 AVHRR 用于白天和晚上的云检测，并计算日温度差。同时获取该天的有效海温数据。
     
  • AVHRR 亮温数据的下载
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    本资料介绍如何获取和使用AVHRR传感器采集的地球表面与大气层的温度信息，即亮温数据。 AVHRR数据可以通过相关官方网站进行下载。在下载过程中，请遵循以下步骤：首先访问指定的数据获取页面；其次注册并登录账号；然后选择所需的AVHRR数据集，并按照指引完成下载流程。 注意事项包括： 1. 在开始下载前，确保了解所需数据的具体格式和时间范围。 2. 注意检查服务器的开放时间和维护情况，避免在不可用时段尝试下载。 3. 确保遵守相关版权或使用许可协议的规定。
     
  • 国内获得的AVHRR数据读取
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    本项目专注于解析和利用从国内获取的AVHRR（先进非常高分辨率辐射计）气象卫星数据，为天气预报、气候研究及环境监测提供技术支持。 遥感图像AVHRR数据读取（L1B格式）。
     
  • STM32利用ADC进行多通道数据检测
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    本项目介绍如何使用STM32微控制器内置的ADC模块实现对多个传感器信号的采集与处理，适用于需要实时监测多种物理量的应用场景。 工程代码基于STM32F103C8T6微控制器，通过ADC多通道检测四个数据点。使用一个电位器产生从0到3.3V连续变化的模拟电压信号，并且连接三个传感器：光敏电阻模块、热敏电阻模块和红外反射模块。之后利用STM32的ADC读取这些数据并通过OLED屏幕显示出来。
     
  • 利用激光雷达数据进行行人检测
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    本研究探讨了如何运用激光雷达技术收集的数据来识别和跟踪行人，旨在提升自动驾驶车辆及智能安防系统的安全性与效率。 在自动驾驶技术的众多任务中，行人识别是一项关键的技术需求。由于基于图像数据的行人检测算法无法提供行人的深度信息，因此开发了使用激光雷达数据进行行人检测的新方法。这种方法结合了传统的运动目标识别技术和最新的基于深度学习的点云处理技术，能够在不依赖于视觉图像的情况下有效感知和定位行人，并获取其精确的三维位置坐标，从而帮助自动驾驶系统做出更合理的决策。 在KITTI三维物体检测基准测试的数据集上对该算法进行了性能评估。结果显示，在中等难度条件下达到了33.37%的平均精度，超过了其他基于激光雷达的方法，证明了该方法的有效性和优势。
     
  • YOLOv4-tiny目标检测实战：利用自训数据集
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    本课程深入讲解如何使用YOLOv4-tiny模型进行高效的物体检测，并结合实际案例演示如何通过训练自己的数据集来优化模型性能。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者及研究人员。 本课程演示环境为Ubuntu系统。对于希望在Windows系统上学习YOLOv4-tiny的同学，请寻找相应的教程。 YOLOv4-tiny带来了显著的速度提升，在COCO数据集上的性能表现为：AP50达到40.2%，FPS高达371（测试设备为GTX 1080 Ti）。相比之前的版本，如YOLOv3-tiny，其在准确率和速度上都有了明显的进步。此外，YOLOv4-tiny的模型文件大小仅为23MB，这使得它非常适合部署于移动设备、嵌入式系统及边缘计算环境中。 课程将详细教授如何使用labelImg工具进行数据标注，并指导学员利用YOLOv4-tiny训练个性化的目标检测模型。本课程包含两个实际操作项目：一是单一目标的识别（如足球），二是多目标同时识别（例如，同时追踪足球和梅西）。 在Ubuntu系统上，我们将基于AlexAB/darknet版本演示如何构建与使用YOLOv4-tiny进行深度学习任务。具体步骤包括理解模型架构、安装环境配置、数据集标注及整理工作流程、修改训练参数文件以适应自定义需求，并最终完成从训练到测试的全过程。此外，课程还会涵盖性能评估方法（如mAP计算和绘制PR曲线）以及先验框聚类分析等内容。 通过本课程的学习，你将能够掌握在实际应用场景中利用YOLOv4-tiny进行高效目标检测的技术与技巧。