《表4 高速公路目标识别模板 (部分)》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
场景3中，高速公路的目标识别最关注的是目标是否超速，因此目标速度是最重要的识别要素，见表4。
| 图表编号 | XD0029606100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.01.28 |
| 作者 | 贺文娇 |
| 绘制单位 | 中国西南电子技术研究所 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 该高速公路工程项目目标成本》2020.08.01
- 《表2 公路养护作业危险源识别与风险评价表（部分）》2020.09.05
- 《表4 4类目标机型的识别错误率》2021.02.01
- 《表4 改进型模板匹配法识别概率汇总》2020.10.01
- 《表1 夹层识别模板与发育特征》2020.08.25
- 《表4 模型仿真识别时间：高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测》2020.02.01
- 《表2 虚拟模板印迹聚合物的选择识别》2019.11.10
- 《表2 地质相-测井相识别模板》2019.09.01
- 《表1 参数测试：基于图像分块模板匹配的高速运动目标跟踪技术》2019.07.01
- 《表2 单个模板的测试：基于灰度匹配模板的中药材显微图像识别》2019.06.05
- 《表3 模板集的测试：基于灰度匹配模板的中药材显微图像识别》2019.06.05
- 《表4 深渊鱼类目标识别率》2019.05.01
- 《表3 侦察阵地目标识别模板 (部分)》2019.01.28
- 《表2 军用机场目标识别模板 (部分)》2019.01.28
- 《表1 苯和丙酮识别结果：基于模板匹配的肺癌呼出气体标志物识别研究》2019.01.01
- 《表1 各检测模板的目标序列》2018.12.20
- 《表3 面向对象结合模板匹配的鼠洞识别结果精度评价》2018.12.01
- 《表1 模板集和测试集：基于目标区域匹配的SAR目标识别方法》2018.04.01
- 《表2 各模板组识别完整率》2018.11.25
- 《表2 实验部分结果：结合运动目标检测和ResNet的车速车型智能识别》2019.10.01