Das vom Computer verarbeitete Ferne

Das vom Computer verarbeitete Fernerkundungsbild muss ein digitales Bild sein. Die durch Scannen erhaltenen digitalen Daten müssen an einen Allzweckträger wie CCT übertragen werden, der von einem normalen digitalen Computer gelesen werden kann. Die Computerbildverarbeitung muss auf dem Bildverarbeitungssystem durchgeführt werden. Fernerkundungs-Bildverarbeitungssysteme bestehen aus Hardware (Computer, Monitore, Digitalisierer, Bandlaufwerke usw.) und Software (Dateneingabe, Ausgabe, Korrektur, Konvertierung, Klassifizierung usw.). Der Inhalt der Bildverarbeitung umfasst hauptsächlich Korrektur, Konvertierung und Klassifizierung. In den letzten Jahren sind die Formen von Niederschlag, Hochwasserschutz und Trockenheitstoleranz in den Ebenen komplex und variabel geworden. Entsprechend den Merkmalen der lokalen Niederschlags-Wärme-Synchronisation und der Niederschlags-Hochwasser-Synchronisation wurden für die charakteristische Analyse die Merkmale weniger vom Menschen beeinflusster und konsistenterer Niederschlagsdaten und das Gesetz der Niederschlagsänderung in den Ebenen ausgewählt. Um den lokalen Hochwasserschutz und die Dürreverträglichkeit sowie die Nutzung von Regen und Hochwasserressourcen genauer steuern zu können. Beim Entwurf eines Bilderkennungssystems für künstliche Intelligenz, das auf der Internet of Things-Technologie basiert, ist das System umfassend und nutzt die enormen Datenressourcen und leistungsstarken Informationsverarbeitungs- und Rechenfunktionen des Internet of Things voll aus. Erhalten Sie Analyse- und Prozess-Cloud-Bilder. Eine genaue und zeitnahe Datenquelle als Referenz. Um den lokalen Hochwasserschutz und die Dürreverträglichkeit sowie die Nutzung von Regen und Hochwasserressourcen genauer steuern zu können. Beim Entwurf eines Bilderkennungssystems für künstliche Intelligenz, das auf der Internet of Things-Technologie basiert, ist das System umfassend und nutzt die enormen Datenressourcen und leistungsstarken Informationsverarbeitungs- und Rechenfunktionen des Internet of Things voll aus. Erhalten Sie Analyse- und Prozess-Cloud-Bilder. Eine genaue und zeitnahe Datenquelle als Referenz. Um den lokalen Hochwasserschutz und die Dürreverträglichkeit sowie die Nutzung von Regen und Hochwasserressourcen genauer steuern zu können. Beim Entwurf eines Bilderkennungssystems für künstliche Intelligenz, das auf der Internet of Things-Technologie basiert, dem Internet der Dinge Das System nutzt die enorme Menge an Datenressourcen und die leistungsstarken Informationsverarbeitungs- und Rechenfunktionen im System voll aus, erhält umfassende Analysen und verarbeitet Cloud-Bilder. Eine genaue und zeitnahe Datenquelle als Referenz. Es nutzt die enormen Datenressourcen und die leistungsstarken Informationsverarbeitungs- und Rechenfunktionen des Internet der Dinge voll aus, um es den Systemen zu ermöglichen, eine umfassende Analyse und Verarbeitung von Cloud-Bildern zu erhalten. Eine genaue und zeitnahe Datenquelle als Referenz. Es nutzt die enormen Datenressourcen und die leistungsstarken Informationsverarbeitungs- und Rechenfunktionen des Internet der Dinge voll aus, um es den Systemen zu ermöglichen, eine umfassende Analyse und Verarbeitung von Cloud-Bildern zu erhalten. Eine genaue und zeitnahe Datenquelle als Referenz.Im wirklichen Leben sind Text, Sprache und Bilder die Hauptinformationsquellen für Menschen, um Informationen zu erhalten und zu senden. Die Videoerkennung spielt eine unersetzliche Rolle als Hauptmittel für den Austausch visueller Informationen. Die Anwendung der Videoerkennungsverarbeitung umfasste alle Aspekte des menschlichen Lebens. Die Bildverarbeitung ist heute in den Bereichen mobiles Internet, intelligente Identifizierung und Austausch von Multimedia-Informationen weit verbreitet.