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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
Prof. Kanthavel R. has more than 27 years of professional academic, research, and administrative experience in universities in Asia, the Middle East, and Oceania. Currently he is working as Professor of Computer Engineering, School of Electrical and Communications Engineering, PNG University of Technology, Papua New Guinea.