Лифан май вэй фото: Lifan Myway — цена и характеристики, фотографии и обзор
отзывы владельцев, оставить отзыв на Lifan MyWay 2016 – н.в., I внедорожник на Autospot
Lifan MyWay 1.8 MT Comfort
Внедорожник Lifan MyWay купили в качестве второй машины, поэтому искали практичное и недорогое авто. Смысла выкладывать круглую сумму за подержаную европейку не вижу, остановились на новом китайце. Купили в мае…
Lifan MyWay — Мне подходит, могу рекомендовать https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/review/1411/ Внедорожник Lifan MyWay купили в качестве второй машины, поэтому искали практичное и недорогое авто. Смысла выкладывать круглую сумму за подержаную европейку не вижу, остановились на новом китайце.
Леди Годива
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4.3
Lifan MyWay 1.8 MT Luxury+
Мой отзыв о внедорожнике Lifan MyWay. Хочу сразу сказать, что я никогда не разделял мнения многих о плохом качестве китайских машин, хотя многие мои приятели и коллеги по работе советовали все же рассмотреть как.
Серега Ветер
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/ Lifan MyWay 1.
8 AT Luxury+
Lifan MyWay я приобрел буквально полгода назад, потому мой отзыв – свежий взгляд на машину человека, который владеет ей очень недолго. Автомобиль 2018 года выпуска, 1800 куб.см, автомат, бензин, задний привод….
Lifan MyWay — Какаюсь с удовольствием, MyWay надежный, но не без своих нюансов https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/review/1407/ Lifan MyWay я приобрел буквально полгода назад, потому мой отзыв – свежий взгляд на машину человека, который владеет ей очень недолго. Автомобиль 2018 года выпуска, 1800 куб.см, автомат, бензин, задний привод…. Степан МальниковLifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4.2
Lifan MyWay 1.8 AT Luxury+
После продажи старенькой Бэхи, встал выбор нового автомобиля. Хотелось автоматическую коробку, вместительный салон (мы часто всей семьей к родственникам в деревню ездим), чтобы окрас был светлым (летом в черном…
Lifan MyWay — Автомобиль вместительный, комфортный в городе и дальних перегонах https://autospot. ru/brands/lifan/myway/suv/review/1409/
После продажи старенькой Бэхи, встал выбор нового автомобиля. Хотелось автоматическую коробку, вместительный салон (мы часто всей семьей к родственникам в деревню ездим), чтобы окрас был светлым (летом в черном…Евгения Кажемяка
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4
Lifan MyWay 1.8 MT Comfort
Lifan MyWay купил в мае 2018 года.
Привлекли цена, комплектация, дизайн. Внешне он сильно напоминает Форд Экоспорт. Относительно того, что китаец – брал машину на 3-4 года, за это время они вполне достоянной себ…
Магвай
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.
ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4.3
Lifan MyWay 1.8 MT Comfort
Раньше к китайцам относился предвзято, был заложником стереотипов. Постепенно точка зрения изменилось. И вот что на это повлияло… В 2017 году друзья купили китайские модели. Пару раз попросил прокатиться – впеча…
Lifan MyWay — Не ждите ничего сверъестественного https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/review/1413/ Раньше к китайцам относился предвзято, был заложником стереотипов. Постепенно точка зрения изменилось. И вот что на это повлияло… В 2017 году друзья купили китайские модели.
Санек
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4.7
Lifan MyWay 1.8 MT Luxury
Lifan MyWay купил в 2017 году. Взял в красном цвете. Автомобиль выбирал уже в салоне. Этот устроил ценой, богатой комплектацией, современным дизайном и мощным двигателем. Первые 5000 километров соблюдал инструкц. .. Lifan MyWay — Шумоизоляция на 3
https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/review/1412/
Lifan MyWay купил в 2017 году. Взял в красном цвете. Автомобиль выбирал уже в салоне. Этот устроил ценой, богатой комплектацией, современным дизайном и мощным двигателем. Первые 5000 километров соблюдал инструкц…Max Zaborkin
Lifan
MyWay 2021 Lifan MyWay 2021 2016 – н.в., I https://autospot.ru/brands/lifan/myway/suv/spec/5.0 0.1 4.7
комплектации и цены от официального дилера
Колёсная база
2720
Размер колёс
205/65/R16 215/55/R17
Ширина задней колеи
1490
Ширина передней колеи
1470
Объем багажника мин/макс, л
295/2188
Объём топливного бака, л
50
Полная масса, кг
1990
Снаряженная масса, кг
1515
Количество передач
5
Коробка передач
механика
автомат
Тип привода
задний
Подвеска и тормоза
Задние тормоза
дисковые
Передние тормоза
дисковые вентилируемые
Тип задней подвески
зависимая, пружинная
Тип передней подвески
независимая, пружинная
Эксплуатационные показатели
Максимальная скорость, км/ч
160
Марка топлива
АИ-95
Разгон до 100 км/ч, с
Расход топлива, л город
Расход топлива, л город/смешанный
Расход топлива, л город/трасса/смешанный
Расход топлива, л смешанный
7.
6
Диаметр цилиндра и ход поршня, мм
—
Количество цилиндров
4
Максимальная мощность, л. с./кВт при об/мин
125 / 92 при —
Максимальный крутящий момент, Н*м при об/мин
161 при 4200 – 4400
Объем двигателя, см³
1794
Расположение двигателя
переднее, продольное
Расположение цилиндров
рядное
Степень сжатия
Тип двигателя
Тип наддува
нет
Название рейтинга
Оценка безопасности
Аккумуляторная батарея
Запас хода на электричестве, км
Новости Статьи Тесты БлогиДокументыМарки и моделиПарк ЗРФото и видеоПодборкиШиныАвторыСпецпроектыОпросы ЗРПДД онлайнФорум |
|
zr.ruОтзыв владельца LIFAN MyWay (Лифан МайВэй) 2018 г.
LIFAN MyWay, 2018 г.в.
luxury +
Год выпуска: 2018
Кузов: Внедорожник (5 дв.)
Двигатель: 1.8 л, Бензин, МКПП, 125 л.с.
Приобретен: Ноябрь 2018 г.
Пробег: 9,000 км
Привод: Задний
Практичность
Надежность
Динамичность
Комфорт
Управляемость
Расходы на авто низкие
Сначала о хорошем. Одним из ведущих достоинств могу назвать кондиционер автомобиля. Он просто потрясающий. Не дует в одну точку как многие аналоги, а исключительно приятно холодит. Да и в целом сопротивляемость температурам могу назвать одним из ведущих достоинств майвейки. Заводится с полоборота даже в лютый холод. Не боится перегревов. А если нужно отлично подогревает сиденья. Причём эти качества есть даже у младшей комплектации, возможно нужно было брать её. Сэкономил бы.
Это хороший автомобиль для большой, но не слишком, семьи.
Детям комфортно, а значит и мне спокойно. А самое главное, нашего младшего в нём не укачивает. Раньше это было огромной проблемой, его постоянно тошнило в любых автомобиля. Но в майвейке ему всего пару раз плохо стало. Не знаю с чем это связывать, но если у вас аналогичная проблема, советую именно этот автомобиль.
Самое плохое в майвее, это его двигатель. Слабоват, если честно. Разгоняется медленно. Не рассчитан движок на такой вес. Учитывайте это, если решите выбрать именно этот лифан.
Плюсы
* Не укачивает детей.
* Качественный кондиционер и подогрев сидений.
* Заводится при любой температуре за бортом.
Минусы
* Мощность двигателя оставляет желать лучшего.
* Не назовешь красивым.
Стоит ли покупать такой автомобиль? Каким будет Ваше следующее авто?
Выбрала этот автомобиль, так как остальные просторные автомобили стоят более миллиона. Берите младшую комплектацию, всё, что добавляется в остальных, это шелуха. Ни за что не поверю, что кому-то уж очень нужен люк в потолке. И не перегружайте этот автомобиль. Как я уже говорила, он не слишком мощный
Новый Lifan Myway 2016-2017 — фото, цена и комплектации, характеристики, видео тест-драйвы
Новый семиместный кроссовер Lifan Myway 2016-2017, дебютировавший на автосалоне в Пекине, уже в мае поступит в продажу у себя на родине. Интерес к модели подогревают планы производителя не просто привезти автомобиль в Россию, но и наладить его сборку на мощностях строящегося под Липецком завода. Учитывая положительный опыт локализации производства Lifan Solano и Lifan X60, успешно продающихся уже не первый год, у новинки есть все шансы закрепиться на отечественном рынке. Это прекрасный повод присмотреться к машине поближе и внимательно изучить имеющуюся информацию, включающую фото, характеристики, цены и комплектации, видеоматериалы.
Габаритные размеры нового паркетника позволяют причислить его к классу компактных SUV. Длина автомобиля составляет 4440 мм, ширина и высота – 1760 и 1730 мм соответственно.
Колесная база кроссовера равна 2720 мм, дорожный просвет не превышает 192 мм. Анализируя пропорции Лифан Май Вей 2016-2017 года, становится понятно, что втиснуть целых три ряда сидений в столь ограниченный объем получилось за счет максимального увеличения межосевого расстояния. В результате передний и задний свесы оказались очень короткими, что бросается в глаза при осмотре автомобиля сбоку.
Внешний облик Lifan Myway отличается строгостью и лаконичностью форм, создающих, тем не менее, весьма привлекательный дизайн. Спереди выделяется своими размером и оформлением шестиугольная решетка радиатора, украшенная массивной планкой с выгравированным наименованием бренда. С боков к фальшрадиатору пристроились небольшие фары головного света со своеобразной графикой оптических элементов, выполненных из светодиодов. Внушительный передний бампер кроссовера обладает незамысловатой конфигурацией, в которую удачно вписались компактные «кругляши» противотуманок, подчеркнутые снизу вставками в виде бумерангов.
Корма паркетника декорирована под стать носовой части. Солидные плафоны габаритной светотехники, прилично залезающие на боковины, почти квадратная дверь багажного отделения, прикрытый пластиком бампер с интегрированными насадками выпускных труб – все вместе выглядит вполне добротно и даже представительно.
Силуэт новинки образуют короткий капот, почти горизонтальная, с небольшим уклоном, линия крыши, слегка скошенная в верхней части корма, минимальные свесы кузова. Колесные арки Lifan Myway прописаны рельефными обводами, подоконная линия задрана сильно вверх, боковины оформлены тонкими ребрами в области дверных ручек.
Интерьер китайского кроссовера не остался в стороне от последних веяний автомобильной моды. Передняя панель имеет хорошо продуманную архитектуру с оптимальным расположением управляющих элементов. При этом более или менее весомый набор удобств появится только в топовых комплектациях. Так, в базовой версии на центральной консоли расположится простенькая аудиосистема с USB и AUX, а вот мультимедийный комплекс Lifan Link c 7-дюймовым сенсорным экраном и 6-ю динамиками станет прерогативой дорогих исполнений.
Вообще же, список доступных для новой модели опций довольно обширен и включает отделку салона искусственной кожей, мультифункциональный руль, 2-зонный климат-контроль, панорамный люк, бесключевой доступ, парктроники спереди и сзади, светодиодные головные фары. В список электронных систем помощи обязательно войдет ABS c EBD.
Если же обратиться к семиместной компоновке салона Лифан Майвей 2016-2017, то, с учетом скромных габаритов кроссовера, третий ряд сидений можно однозначно зарезервировать только для размещения детей. Причем в случае наличия всех семи пассажиров объем багажника будет настолько маленьким, что погрузить в него какой-либо серьезный багаж вряд ли получится. В этой связи использование кроссовера в качестве пятиместного автомобиля с вместительным грузовым отсеком выглядит более уместным. Зато при необходимости у вас всегда будет возможность быстро организовать еще два посадочных места. Если же удариться в другую крайность и убрать все пять задних кресел из салона, паркетник мигом превратится в мини-фургон.
Технические характеристики Lifan Myway 2016-2017
На отечественном рынке кроссовер Лифан Myway предложат с двумя силовыми установками: 1.5-литровой с отдачей 110 л.с. (около 145 Нм) и 1.8-литровой мощностью 131 л.с. (174 Нм). Обе бензиновых «четверки» получат в пару 4-ступенчатый «автомат». Модель планируется выпускать только с передним приводом. Подвеска спереди независимая со стойками МакФерсон, сзади – полузависимая. Снаряженная масса автомобиля находится в районе 1440 кг, максимальная разрешенная – около 1990 кг.
Новый кроссовер Лифан, исходя из входных данных, вряд ли порадует будущего владельца динамикой. При этом скоростной предел известен – 160 км/ч. Показатель расхода топлива уместится в диапазоне 7.2-7.6 литров.
Старт продаж Lifan Myway в России ориентировочно состоится в конце 2016 – начале 2017 года. Цены и комплектации опубликуют ближе к дате появления автомобиля на рынке. В Китае цена Лифан Май Вэй в переводе на российские рубли составляет 600-700 тысяч.
Фото Lifan Myway 2016-2017
Видео и тест-драйвы Лифан Myway 2016-2017
| Comfort | Luxury+ | |
| Экстерьер | ||
| Светодиодные повторители поворотников в зеркалах заднего вида | ☑ | ☑ |
| Рейлинги на крыше | ☑ | ☑ |
| 16-дюймовые легкосплавные алюминиевые диски (205/65R16) | ☑ | |
| 17-дюймовые легкосплавные алюминиевые диски (215/55R17) | ☑ | |
| Интерьер | ||
| Мультифункциональное рулевое колесо | ☑ | ☑ |
| Кожаная обивка сидений | ☑ | ☑ |
| Хромированные дверные ручки салона | ☑ | ☑ |
| Внутреннее зеркало заднего вида с антиослепляющим эффектом | ☑ | ☑ |
| Косметическое зеркало в солнцезащитном козырьке для переднего пассажира | ☑ | ☑ |
| Безопасность | ||
| Антиблокировочная система с электронным распределением тормозных усилий (ABS + EBD) | ☑ | ☑ |
| Система курсовой устойчивости (ESP) | ☑ | ☑ |
| Фронтальные подушки безопасности | ☑ | ☑ |
| Травмобезопасная рулевая колонка | ☑ | ☑ |
| Индикация непристегнутого ремня водителя и переднего пассажира | ☑ | ☑ |
| Индикация незакрытых дверей | ☑ | ☑ |
| Противотуманные фары | ☑ | ☑ |
| Подсветка в передних дверях | ☑ | ☑ |
| Автоматическая блокировка дверей при скорости 20 км/ч | ☑ | ☑ |
| Устройство вызова экстренных служб ЭРА-ГЛОНАСС | ☑ | ☑ |
| Индикатор непристегнутого ремня водителя и переднего пассажира | ☑ | ☑ |
| Механизм блокировки открывания задних дверей изнутри («Детский замок») | ☑ | ☑ |
| Крепления для детских кресел стандарта ISOFIX | ☑ | ☑ |
| Комфорт | ||
| Кондиционер | ☑ | ☑ |
| Центральный замок с пультом дистанционного управления | ☑ | ☑ |
| Бесключевой доступ в салон | ☑ | |
| Кнопка запуска двигателя | ☑ | |
| Интегрированный сдвижной люк с электроприводом и защитой от защемления | ☑ | |
| Электроусилитель руля (EPS) | ☑ | ☑ |
| Регулировка рулевой колонки по высоте | ☑ | ☑ |
| Механическая регулировка водительского сиденья по высоте | ☑ | ☑ |
| Электростеклоподъемники передних и задних дверей | ☑ | ☑ |
| Зеркала заднего вида с электроприводом | ☑ | ☑ |
| Зеркала заднего вида с обогревом | ☑ | ☑ |
| Потолочный блок воздуховодов для 3-го ряда сидений | ☑ | ☑ |
| Подогрев водительского и пассажирского сидений | ☑ | ☑ |
| Мультимедийная система MP5 с 9″ ЖК-экраном, шестью динамиками и камерой заднего вида | ☑ | ☑ |
| Разъем USB | ☑ | ☑ |
| Складывающиеся спинки задних сидений в пропорции 60:40 | ☑ | ☑ |
| Дистанционное открытие лючка бензобака | ☑ | ☑ |
| Дистанционное отпирание крышки багажника | ☑ | ☑ |
| Обогрев заднего стекла | ☑ | ☑ |
| Подсветка багажника | ☑ | ☑ |
| Задние датчики парковки | ☑ | ☑ |
| Дополнительно | ||
| Декоративная накладка на двигатель | ☑ | ☑ |
| Передние и задние брызговики | ☑ | ☑ |
| Противоугонная сигнализация с иммобилайзером | ☑ | ☑ |
| Бескаркасные щетки стеклоочистителя | ☑ | ☑ |
| Датчик давления в шинах | ☑ | ☑ |
| Бортовой компьютер | ☑ | ☑ |
| Дополнительный стоп-сигнал | ☑ | ☑ |
| Полноразмерное запасное колесо | ☑ | ☑ |
Отзыв Lifan Myway 1.
8 (Лифан Майвей) 2018 г.Всем здравствуйте! Решил написать отзыв о своем китайском приобретении- Лифан Майвей.
Так вот, автомобиль не первый, а именно десятый, юбилейный. Начиналось все с родительской четверки, затем пара УАЗиков, а потом с большим перерывом начались уже иномарки — Ауди А4 девяносто-дремучего года, два Ситроена С4, причем второй куплен новым с салона в 2012 году и его до сих пор жалко продавать. Затем (внезапно!) полноприводный рамный и дизельный Киа Бонго. Потом первый в жизни кроссовер — Каптюр. Все б/ушки, само собой. И, наконец, новый Лифан Майвей в максималке.
Началось все с марафона по официалам. Смотрел
практически все масс-бренды. И в итоге вообще оказалось, что мои ожидания в
отношении внутреннего убранства современных кроссоверов среднего класса сильно
завышены. Снаружи на дорогах все машины примелькались — некоторые нравятся,
некоторые не особо, но хотя бы есть из чего выбирать. А вот оформление
большинства салонов и качество отделочных материалов оказалось одним сплошным
разочарованием — выбирать не из чего в той ценовой категории, которая для меня
приемлема.
Лезть в бешеные кредиты не хотел: трое детей и ипотека…
Итак, одним из этапов выбора был визит в Дюк и К Лифан. К этой марке никакого негатива не испытываю. Рассматривал Лифан наряду с другими брендами, т.к. у все есть свои плюсы и минусы. Но шел прицельно на Х60. Менеджер в салоне, выслушав мои предпочтения, предложила другой вариант- Lifan MyWay: трое детей, частые семейные поездки, сезонные переезды на дачу. Ну что ж, я присмотрелся, мы посовещались с супругой, прокатились на тест-драйве и решили брать.
И вот мы обладатели Lifan MyWay Luxury + AT.
Салон Майвея уютный и не лишен изящества, он оригинальный и в то же время не вычурный. Без особого пафоса и попыток выглядеть дороже, но при этом вполне добротный и солидный.
Органы управления все на месте — тянуться никуда не надо. Тактильные ощущения приятные — кнопки, крутилки, рычаги нажимаются, вращаются и переключаются бесшумно и с хорошей обратной связью. Обе руки комфортно ложатся на руль. Кожаные кресла с подогревом — и выглядят хорошо, и сидеть в них удобно.
Да, не премиум, но все очень-очень достойно и для людей.
Приборная панель идеальная — ничего лишнего, информативно и четко. Вроде бы и мелочь, но очень красивый и стильный шрифт, которым размечены значения на шкалах. Ничего не раздражает и не царапает взгляд — все выверено и вылизано до мелочей. Лучшая панель из всех просмотренных.
Штатная мультимедиа и навигация — бич всех вообще современных автомобилей. Майвей — первый и единственный пока случай на моем опыте, где все сделано по уму, удобно и красиво. Общий функционал, логика интерфейса, дизайн, шрифты, цветовая гамма — придраться вообще не к чему. А я, надо сказать, очень большой привереда в этом вопросе, поскольку самому приходится иметь дело с созданием интерфейсов и дизайном. Человеку, который руководил разработкой штатной головы, огромный респект.
Залезая в каждый новый кроссовер, одним из первых вопросов к менеджеру была навигация — есть ли вообще, насколько реально ею пользоваться и можно ли подключать навигацию со смартфона.
Без навигатора никак, а использовать телефон на торчащей кочерге — это зло, с которым мириться было бы очень сложно. И здесь Майвей удивил и порадовал еще больше — штатной навигацией вполне можно пользоваться! Навител! Стоит ли еще что-то писать про навигацию???
Купил машину и поехал — никаких дополнительных телодвижений не требуется! И все это работает вполне удобно и быстро, и очень эстетично вписано в общий интерфейс и интерьер.
Музыка по меркам штатных систем очень даже хорошо. Чтобы сделать и настроить систему, которая будет звучать принципиально лучше, придется потратить тысяч сто, не меньше.
Багажник простой, при сложенных 2 и 3 рядах просто огроменный. А под полом полноразмерная запаска на штатном диске — отличная страховка на случай повреждения. В общем, самое необходимое тоже есть.
Надежность? 5 лет гарантии или 150000 км пробега. Двигатели производятся по стандартам тойоты. Если машина на гарантии (а у меня на гарантии, т.к. куплена у официалов и обслуживаюсь я там же), то вообще париться не о чем.
Электронный фарш из всяких ассистентов по полной программе (ABS, EBD, ESP): все есть и все работает, а под тонкости и нюансы можно подстроиться.
Динамика: это машина не для резкой манеры вождения. Это добротный семейный кросс. 125 лошадей и мотор 1,8. Обгоняет, разгоняется, не тупит. Но не рвет из под себя, чтобы захватывало дух.
Кузов, антикор, окраска, наверное, похуже, чем у европейцев, но на 5-7 лет планируемой эксплуатации точно хватит.
Собственно, для моих целей эта машина подходит на все 100%. Семью вожу в полном составе, ездить на дальние расстояния комфортно абсолютно всем: и мне, и пассажирам. За безопасность спокоен, за гарантию и ТО отвечает дилер.
Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.
Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к
остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
Оглавление для транзакций IEEE в схемах и системах для видеотехнологий — Выпуск 7 — июль 2020 г.
Гостевая редакция Введение в специальный раздел по сжатию изображений и видео на основе обучения
Шань Лю; Вэнь-Сяо Пэн; Лу Юй
На пути к генеративному сжатию с переменной скоростью за счет уменьшения избыточности канала
Чаои Хан; Ипин Дуань; Сяомин Тао; Май Сюй; Цзяньхуа Лу
Интра-прогнозирование на основе многомасштабной сверточной нейронной сети для кодирования видео
Ян Ван; Сяопэн Фань; Шаохуэй Лю; Дебин Чжао; Вен Гао
Внутреннее прогнозирование на основе CNN для HEVC без потерь
Ионут Скиопу; Хунюэ Хуан; Адриан Мунтяну
Кодирование изображений без потерь на основе глубокого обучения
Ионут Скиопу; Адриан Мунтяну
Прогнозирование глубоких кадров для кодирования видео
Хёмин Чой; Иван В.Баич
Сверточное нейронное сетевое двунаправленное предсказание с использованием пространственной и временной информации при кодировании видео
Цзюэ Мао; Лу Юй
Переключаемый подход глубокого обучения для внутриконтурной фильтрации при кодировании видео
Дандан Дин; Линьи Конг; Гуанъяо Чен; Зои Лю; Юн Фанг
Внутрицикловая фильтрация на основе рекурсивной остаточной сверточной нейронной сети для внутренних кадров
Шуфанг Чжан; Zenghui Fan; Нам Линг; Миньцян Цзян
Арифметическое кодирование на основе сверточной нейронной сети для внутрипредсказуемых остатков HEVC
Чанъюэ Ма; Дун Лю; Сюлянь Пэн; Ли Ли; Фэн Ву
DeepSCC: Сеть быстрого прогнозирования на основе глубокого обучения для кодирования содержимого экрана
Вэй Куанг; Юи-Лам Чан; Сик-Хо Цанг; Ван-Чи Сиу
Быстрое внутреннее кодирование карты глубины для извлечения тензорных функций на основе сжатия трехмерного видео и анализа данных
Хамза Хамаут; Abderrahmane Elyousfi
Система сжатия видео высокой четкости, основанная на управлении восприятием важной информации сверточной нейронной сети и области сжатия HEVC
Shiping Zhu; Чанг Лю; Зияо Сю
Улучшение шумных и сжатых видео с помощью оптического потока и нелокального устранения шумов
Антони Буадес; Хосе-Луис Лисани
Оценка совместной карты передачи и устранение помех с использованием глубоких сетей
Хэ Чжан; Вишванатх Синдаги; Вишал М.
Patel
Эффективная оценка уровня шума на основе текстуры основного изображения
Пинг Цзян; Цюань Ван; Цзян Ву
Лапласианская регуляризация графов с разреженным кодированием для восстановления и представления изображений
Линдао Ша; Дэн Шонфельд; Jing Wang
Быстро адаптируемое к масштабированию двустороннее сглаживание текстур
Sanjay Ghosh; Рутурадж Г. Гаваскар; Дебасиша Панда; Кунал Н. Чаудхури
Стеганографическое искажение на основе производных и его неаддитивные расширения для звука
Кэцзян Чен; Ханг Чжоу; Вэйсян Ли; Куан Ян; Веймин Чжан; Нэнхай Юй
Слепое удаление размытия одного изображения с использованием многомасштабной скрытой структуры До
Юаньчао Бай; Хуэйчжу Цзя; Мин Цзян; Сяньмин Лю; Сяодун Се; Вэнь Гао
Низкий ранг и разреженная декомпозиция для изображений и видео приложений
Нематолла Зармехи; Араш Амини; Фарох Марвасти
DSN: новая деформируемая подсеть для обнаружения объектов
Шуай Ву; Юн Сюй
Обнаружение паттернов окклюзии для обнаружения объектов и обоснования окклюзии
Чуньлуань Чжоу; Цзюньсун Юань
Кросс-энтропия.
Адаптация противоборствующего взгляда для повторной идентификации личности
Линь Ву; Ричанг Хонг; Ян Ван; Мэн Ван
Сокращение с учетом ускорителя для сверточных нейронных сетей
Хён-Чжу Кан
Якорь позы: одноступенчатая сеть обнаружения ключевых точек руки
Юань Ли; Xinggang Wang; Вэнью Лю; Бин Фэн
Исследование анализа действий человека в приложениях HRI
Янли Джи; Ян Ян; Фумин Шэнь; Хэн Тао Шен; Сюэлун Ли
Схема распознавания действий на основе представления скелета с сетью DS-LSTM
Синхао Цзян; Кэ Сюй; Танфэн Сан
Эффективное решение по схожести цветов на основе CIEDE2000 для компьютерного зрения
Америко Перейра; Педро Карвалью; Гил Коэльо; Луис Корте-Реал
Классно-ориентированный дискриминативный словарь Обучение классификации изображений
Цзин Лин; Чжэньчжун Чен; Фэн Ву
Рекуррентное прогнозирование с пространственно-временным вниманием для распознавания атрибутов толпы
Цяочжэ Ли; Синь Чжао; Ран Он; Кайци Хуанг
Глобальные и коллективные модели движения на основе онтологий для классификации событий в видео о баскетболе
Лифанг Ву; Чжоу Ян; Цзяоюй Хэ; Мэн Цзянь; Яовэнь Сюй; Дэчжун Сюй; Чанг Вэнь Чен
Видеообнаружение заметных объектов с помощью надежного извлечения семян и распространения мультиграфических множеств
Минчжу Сюй; Бин Лю; Пинг Фу; Цзюньбао Ли; Ю Хен Ху; Шоу Фэн
Новый процесс кодирования игрового видео с использованием векторов движения в игре
Chi-Wei Lu; Шэн-Де Ван; Shao-Yi Chien
Стратегия кодирования видео с постоянным объективным качеством в реальном времени при высокоэффективном кодировании видео
Qi Cai; Чжифэн Чен; Дапенг Оливер Ву; Бо Хуанг
Оценка искажения синтеза изображения на уровне пикселей для кодирования 3D-видео
Цзянь Цзинь; Цзе Лян; Яо Чжао; Чунью Линь; Чао Яо; Лили Мэн
FastScan: надежный алгоритм адаптации с низкой степенью сложности для потоковой передачи видео по HTTP
Анис Эльгабли; Ванит Аггарвал
Сопоставление изображения и предложения с многогранными представлениями
Лин Ма; Венхао Цзян; Zequn Jie; Ю-Ган Цзян; Вэй Лю
SCRATCH: масштабируемая структура хеширования дискретной матричной факторизации для кросс-модального поиска
Zhen-Duo Chen; Чуан-Сян Ли; Синь Ло; Лицян Не; Вэй Чжан; Синь-Шунь Сюй
Фотография и исследование туристических мест на основе теории оптимального поиска пищи
Йогеш Сингх Рават; Мубарак Шах; Мохан С.
Канканхалли
Стеганография JPEG с оценочной дополнительной информацией
Вэйсян Ли; Кэцзян Чен; Веймин Чжан; Ханг Чжоу; Яофей Ван; Нэнхай Юй
Страница не найдена
К сожалению, страница, которую вы искали на веб-сайте AAAI, не находится по URL-адресу, который вы щелкнули или ввели:
https://aaai.org/conferences/aaai-21/wp-content/uploads/2020/12/aaai-21_accepted-paper-list.main_.technical.track_.pdf Если указанный выше URL заканчивается на «.html «попробуйте заменить» .html: на «.php» и посмотрите, решит ли это проблему.
Если вы ищете конкретную тему, попробуйте следующие ссылки или введите тему в поле поиска на этой странице:
- Выберите темы AI, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте.
- Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».
- Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press и журналах AAAI.
- Для рефератов (а иногда и полного текста) технических документов по ИИ выберите Библиотека
- Выберите AI Magazine, чтобы узнать больше о флагманском издании AAAI.
- Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите Conferences
- Для ссылок на симпозиумы AAAI выберите «Симпозиумы».
- Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «Организация».
Помогите исправить страницу, которая вызывает проблему
Интернет-страница
, который направил вас сюда, должен быть обновлен, чтобы он больше не указывал на эту страницу. Вы поможете нам избавиться от старых ссылок? Напишите веб-мастеру ссылающейся страницы или воспользуйтесь его формой, чтобы сообщить о неработающих ссылках.Это может не помочь вам найти нужную страницу, но, по крайней мере, вы можете избавить других людей от неприятностей. Большинство поисковых систем и каталогов имеют простой способ сообщить о неработающих ссылках.
Если это кажется уместным, мы были бы признательны, если бы вы связались с веб-мастером AAAI, указав, как вы сюда попали (т. Е. URL-адрес страницы, которую вы искали, и URL-адрес ссылки, если он доступен). Спасибо!
Содержание сайта
К основным разделам этого сайта (и некоторым популярным страницам) можно перейти по ссылкам на этой странице.Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вам следует посетить страницу AI Topics. Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство». Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press, AI Magazine, и журналах AAAI. Чтобы получить доступ к цифровой библиотеке AAAI, содержащей более 10 000 технических статей по ИИ, выберите «Библиотека». Выберите Награды, чтобы узнать больше о программе наград и наград AAAI. Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Встречи». Для ссылок на программные документы, президентские обращения и внешние ресурсы ИИ выберите «Ресурсы». Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «О нас» (также «Организация»). Окно поиска, созданное Google, будет возвращать результаты, ограниченные сайтом AAAI.
3-й салон «ГЕРМЕС» — Приемки
3-й Салон «ГЕРМЕС» — Приемки
Последнее обновление 05.07.2016
Аргентина
1. SCHNEIDER GUSTAVO HERMAN
Взгляд со стороны, Принимается ( проезд )
2. URBAITEL JOSE LUIS
Laguna round, Accepted ( travel )
Letania pueblerina, Accepted ( travel )
La chica en el cuadro, Accepted ( travel )
Rieles оксидадо 25 9, принятых Австралия
1. ALLWORTH STEPHEN
Redcaps, принято ( путешествие )
2. BASSETT DAVID
Taj над водой, принято ( путешествие )
9025 Kerala Fishing Nets, Accepted 9025 , Принято ( проезд )
3.
CASTIEAU JULIE
Melbourne From High, принято ( путешествие )
Aireys В августе принято ( путешествие )
4. GILLIGAN GLENN
Вьетнамская рыбацкая деревня, принято ( путешествие ) Принято ( проезд )
5. МОРИЦ ВИКИ
Панорама рассвета Кинлока, Принято ( проезд )
Водопад ущелья Хамерсли, Принято ( проезд )
6. NG HAN MENG
Монастырь Палхор в Тибете, принято ( путешествие )
Нортэм в Западной Австралии, принято ( путешествие )
7. NORRIS DAVID
Городской фонарь, принято ( путешествие ) , Принято ( путешествия )
8. PARKER CRAIG
Arctic Starjumps BW, принято ( путешествие )
9. STOKIE MICHELLE
Lighthouse Rocks 100002
9. TAM JOSEPH
Color Mix, Accepted ( travel )
Ankor Wat, Accepted ( travel )
Spiritual Dash, Accepted ( travel )
11.
THOMPSON PAUL
Стоя снаружи Принято ( путешествие )
Попробуй, Принято ( путешествие )
Джегог, принято ( путешествие )
Калимантанская красавица, принято ( путешествие )
12. WATSON GRAEME
The Apostles 3, Accepted ( travel )
13. WEI LINDA KY
Kathmandu Retirees, Accepted ( travel )
14. WORMAL 9025 Exception 9025 )
15. YAP ANTHONY PW
FlyBy, Accepted ( travel )
GoldenValley, Accepted ( travel )
Austria
1. DOBLANDER ROMAN
Wasserdorf 2. GANAHL ANDREAS
The Village, Accepted ( travel )
3. HAMMER BARBARA
Grand Mosque 5, Accepted ( travel )
Karawane, Accepted ( HAMMER ) 4.
Leuchtturm, принято ( путешествие )
Полет на воздушном шаре, принято ( путешествие )
5. IRENE EHRENREICH
Gramais 1, принято ( путешествие )
6. KUEN ANDREAS
Lichtspiel im Herbst, Accepted ( travel )
Hallstatt, Accepted ( travel )
Hallstatt von oben, Accepted ( travel )
7. PEER
9020 путешествие )
Ия перед закатом, Почетное упоминание UPI 5 ( путешествие )
запрещающая береговая линия, принято ( путешествие )
8. REIN-HODUREK PETER
Fresh Fish, Accepted ( travel )
Бахрейн
1. ABDULHADI MUSTAFA
Непал, принято ( путешествие )
Катманду, принято ( путешествие )
2. AL NAJJAR MUNEER
Fatima, принято ( поездка ) )
The Shepherd, Accepted ( travel )
Girls Issue, Accepted ( travel )
3. ALFARSANI NAJAT
Heidi, Accepted ( travel )
Goat Boy, Accepted Племя бойцов, принятое ( проезд )
4.
HASSAN ALTAIF
, принято ( ход )
Домовой кран, принято ( ход )
ящик дома, разрешено ( ход )
5. RADHI THEKRAYAT
WAVES
принято ВЗГЛЯД, принято ( ход )
ОПЕРА, принято ( ход )
6. СКАЗАНО ХАССЕЙН ХАШИМ
батул, принято ( ход )
взгляд вверх, принято ( ход ) путешествия )
Бангладеш
1. ISLAM KHANDAKER MUFIZUL ) 9000 2. KHAN MD.MAHABUB HOSSAIN 3. НАБИ ДР РАШИД ООН 1. 1. BLEYEN LIVINUS
Путешествие под дождем, принято ( путешествие )
Сменить поезд, принято ( путешествие )
детство, принято ( поездка )
Возвращение домой, принято ( путешествие
Holy kaba, Accepted ( travel )
повседневная жизнь, Accepted ( travel )
час пик, Accepted ( travel )
ПАЛОМНИКИ, принято ( путешествие )
ПРАЗДНИЧНОЕ НАСТРОЕНИЕ, принято ( путешествие )
РЕЛИГИЯ, принято ( путешествие )
ПУТЕШЕСТВИЕ ЧЕРЕЗ КАМНИ 9025 9203 925 ROHAN MD TANVEER HASSAN
Rush Time 2, Accepted ( travel )
Returning Home 2, Accepted ( travel )
Fun Bath, Accepted ( travel ) Belarus
MIKUS ALFRED
Благословение, принято ( проезд ) Бельгия
Купол и колонны, одобрено ( ход )
Winter Kinderdijk
9025 CHRISTIAN HERBILLON
Bleu jodhpur, принято ( путешествие )
озеро Убейн, принято ( путешествие )
3. JOZEF AERTS
На берегу, принято ( путешествие 9258) NICOLL FRANCIS
Reine i Lofoten 4, Accepted ( travel )
5. SIMON CLAUDE
Himba unhappy, Accepted ( travel )
Folds in a Himba tribe 9025 Accepted 9025 (кормление 9025) ребенок, принят ( путешествия )
6. VAN GILBERGEN FREDDY
Bali Cermony, Accepted ( travel )
7. VAN TENDELOO DIS
Padaung woman, Accepted ( shet 9025) домашнее животное, принято ( проезд )
Канада
1.
ЧАН ДАНИ
Дрессировщик верблюдов, принято ( путешествие )
Танцующая девушка Кара, принято ( путешествие )
Реликвии у моря, принято ( путешествие )
2. KING FRANCIS
Natural Wonder Принято ( путешествие )
Вдохновение, принято ( путешествие )
Рыбацкая деревня на Лофотенах, принято ( путешествие )
3. KWAN PHILLIP
Облако, окружающее Мачу-Пикчу, принято ( путешествие) Гонщик 71, Принято ( проезд )
Чили
1. SANTAMARIA ALFREDO
Веселая продажа, принято ( путешествие )
Китай
1. CAO LIMING
Жилище Цзяхэ, принято ( путешествие )
Сахарный дракон, принято город путешествие ( путешествие )
Магия буддизма, Принято ( путешествие )
2. ЧЕН ЦЗИНХУЙ
ОСТРОВ ТУМАН №1, Принято ( путешествие )
ХОЗЯИН, принято ( путешествие )
Бревенчатый домик на воде, принято ( путешествие )
Солнечный Будда, принято ( путешествие )
Чайный домик, принято ( путешествие )
4. CHEN XINXIN
Женщина в красной грязи 2, принято ( ход )
Продам канавку, принято ( ход )
Float4, принято ( ход )
5. CHEN WEI
Стрижка волос, разрешено ( ход )
6. CHEN JUNJIE
На рынок, принято ( путешествие )
7. CHI XIAOHONG
Ladybro, принято ( travel )
Snow Treasures, Accepted ( travel )
Tuoling )
8. FANG QI
Поют национальную песню, принято ( путешествие )
9. GENG MALI
Мать, принято ( путешествие )
Мальчики-футболисты, принято ( путешествие )
10. HE GUANGMIN
Катание на лодке на Dongjiang, принято ( путешествие )
11. HOU TONGTONG
Золотое время, принято ( путешествие )
Пуган в заходящем солнце, принято ( путешествие 9258) 12 HU YUNZHONG
Огненный дракон на фестивале фонарей, принято ( путешествие )
Любовник, принято ( путешествие )
13.
HUANYUN WEI
лама в храме, принято ( путешествие )
террасы Принято ( проезд )
14. HUO TIAN
Возвращение в родительский дом, принято ( проезд )
15. JIANG YONGXI 03 03 03 03 JIANG YONGXI ZHOU 17. JIANG TINGJU 18. JIANG ZHIZHOU
Всадник на лассо, принят ( ход )
Бег, принят ( ход2G)
Трава море в сердце, принято ( путешествие )
Соляное поле, принято ( путешествие )
Поезд идет далеко (
поезд идет далеко
На запад, принято ( проезд )
19. JIN SHUFAN
Народная опера, HPSC Серебряная медаль ( путешествия )
20. JINGRONG XU
осенью, принято ( путешествие )
Пастушьи лошади2 принято ( 9 путешествия ) KEQIAO ZHANG
кирпичный завод, принято ( проезд )
утром, принято ( проезд )
22.
KONG XIANGMING
Путешествие по традиционному городу, принято ( проезд 6 (любовь ) ) проезд )
23. KUANG YA
Venice bridge, Accepted ( travel )
24. LEI XI
Old street, Accepted ( travel )
25. LI TANG
Flesh back, Accepted ()
Сестры в первобытном племени, Принято ( путешествие )
Согревание после пробуждения, Принято ( путешествие )
26. ЛИ ЮШЭНГ
Трудолюбивые люди весной, Принято ( путешествие )
Поиск корней, Принято проезд )
27. LI HONG
Дедушка любит, принято ( путешествия )
Хуэйань, женщины4, принято ( путешествие )
Пойти на рынок, принято ( путешествие )
Утренняя рыбалка, принято ( путешествие )
. LI PENG
Благочестивый ребенок, Диплом 5 ( путешествие )
Мать и ребенок, принятые ( путешествия )
Писания поворота, принятые ( путешествия )
практика2, принятые ( 9000 путешествия )
29. LI FANG
Продавец из Бангладеш, принято (, путешествие, )
Мальчик из Бангладеш, принято (, путешествие, ) 30. LI GUANGJIAN
Performance, Accepted ( travel )
Knitting fisher man, Accepted ( travel )
31. LI TIEQIANG
Kids and paint, Diploma 6 ( travel
) водитель, Принято ( проезд )
32. LI DIKE
Guarding, Accepted ( travel )
Selfie, Accepted ( travel )
33. LI YUSHAN
Riding in desert, FIAP Honorable Mention, ( travel 9025 soul) Принято ( путешествие )
Путешествие женщин, Принято ( путешествие )
Верблюд на свете, принято ( путешествие )
34. LIANG HUIZHEN
Желание монахов, Принято ( путешествие )
Сумасшедший поезд Золотая медаль FIAP ( путешествия )
Каждая великолепная, принятая ( путешествия )
35.
LIU YUE
Wrangler, Accepted ( travel )
Festival, Accepted ( travel )
36. LIU SHUTIAN
Horse B, Accepted ( travel )
Desert Travel Accepted (Desert travel Accepted ( travel )
Desert Travel Accepted (Desert Travel Accepted) )
37. LIU GUOQIANG
Впечатление снежной деревни 4, принято ( путешествие )
Весенняя деревня, принято ( путешествие )
38. LV XUEHAI
Перед рассветом принято путешествие )
39. MA ENKAI
Крытые мосты, допущенные ( проезд )
40. MA HOUQUAN
Зеленые облака, разрешено ( проезд )
41. MAO SHANGWEN
Принято (при восходе солнца 9025, принято) )
42. PAN MINGMING
Утро, принято ( проезд )
43.
RAO YONGXIA
Чистая уборка, принято ( проезд )
Уличный туалет в Индии, разрешено
44. SANG ZHUO
Место жительства монаха, принято ( путешествие )
45. SONG CHIYUE
Праздник, принято ( путешествие )
мир буддизма, Выбор судей 3 ( путешествие ) ( путешествие )
46. SUN CAIYOU
Разблокировано, принято ( путешествие )
47. TAIRU ZHANG
выпас зимой, принято ( путешествие )
Радость сбора урожая, принято проездной )
48. TIAN RAN
Проводы, принято ( путешествие )
Прыгающий огонь, принято ( путешествие )
Мечеть, принято ( путешествие )
Праздник орошения водой Байна, принято ( путешествие )
Land mother, Accepted ( travel )
50.
WANG MING Church, Accepted ( travel )
Tribe Basketball Game, Accepted ( travel )
Home, Accepted ( travel )
51. WANG LI
Cross River, Accepted ( travel )
Chasing Horse 1, Accepted ( travel )
52. WANG TIANCHENG
Door to Hell, Accepted ( travel )
53 FANGRU
Очередь, принято ( путешествие )
Бревенчатый домик в воде, принято ( путешествие )
Дым, принято ( путешествие )
54. WU FAN
Зимняя деревня, Почетное упоминание UPI 3 ( проезд )
Сезон жатвы, принято ( проезд )
55. XIA XUEJUN
Песня о рыбалке на закате, Принято ( путешествие )
Поле кипения, Принято ( путешествие )
56. XIAO GE
Гонка, Принято ( путешествие )
Борьба за пыль, Принято ( путешествие, )
57.
XIAOLI ZHU
медитация, принято ( путешествие, )
молодой лама, принято ( путешествие, )
58. XU JIN
)
Большая излучина Желтой реки, Принята ( проезд )
59. XU PING
Святая гора Сычуань, принято ( путешествие )
60. XU JIAN
Три мальчика Непала, приняты ( путешествия )
Man of Nepal 1, Accepted ( travel ) 9025 с огромной сетью, принято ( путешествие )
61. XUXIN ZHAO
ожидание, принято ( путешествие )
общение с друзьями, принято ( путешествие )
62. YANG LIMING
Детский ( путешествие )
Дом Самарры, принято ( путешествие )
Мальчик Самарра, принято ( путешествие )
63. YANG GUOMEI
Цветочное море весной, принято ( путешествие )
Осенний пейзаж деревни Хонг, принято ( путешествие )
Разноцветные лодки встречаются весной, принято ( путешествие )
64. YOULIANG WU
Жизнь в Уотертауне, принято ( путешествие )
Страна чудес, принято ( путешествие )
65. YUJUAN CHEN
в пустыне, принято ( путешествие )
рыбалка на закате, принято ( путешествие путешествие
любопытство, принято ( проезд )
66. ZHAN XINMIN
Dragon In the Tulou, Accepted ( travel )
PICK UP SHELLES, Accepted ( travel )
67. ZHANG TIANMING
Old partner, Accepted ( travel6 ) 90 Принято ( путешествие )
68. Чжан Сяоци
Жители деревни Мяо, принято ( путешествие )
Драка, принято ( путешествие )
Серебряная одежда, принято ( путешествие )
Принятый сезон проезд )
69. ZHANG XIAOMENG
Cassock, Accepted ( travel )
Girl, Accepted ( travel )
70.
ZHENG KAI
Potala Palace night, Accepted ( travel )
72. ЧЖОУ ЛИЧУН
Утро принято ( проезд )
Спой песню, принят ( проезд )
73. ZHOU JIANYONG
Дайвинг, принято ( путешествие )
Лето, принято ( путешествие )
74. ZHU HANJU
Побывать на море, принято ( поездка )
Ласковая лошадь , поездка )
75. ZHU CHAOFU
парикмахерская, принято ( путешествие )
зеленая гора, принято ( путешествие )
Колледж Будды в Седе, принято ( путешествие )
старик, принято ( путешествие )
Хорватия
1. MAROTTI MILJENKO
Лиссабонский трамвай, принято ( проезд )
Много хлеба, принято ( проезд )
2. SABOL PETAR
Лувр, принято ( проезд )
Крошечный путь проезд )
Мечеть Шейха Зайда 2, Принято ( проезд )
Кипр
1.
АЛЕКСАНДРОУ АНТИ
Ворота на Воспорос, Принято ( проезд )
2. ANASTASIS DESPINA
Центр города Регент, принят ( проезд )
3. BUKET OZATAY
Fez Market, Accepted ( проезд )
Молитва, принятый ( проезд )
03
05 ERO0002OU ПРОДАЖА НА УЛИЦЕ, Принято ( проезд )
5. GOKYIGIT MEHMET
куча меди, Принято ( проезд )
6. HURDENIZ KENAN
DOUBLE FLOW
Принято ЖИЗНЬ, Принято ( проезд )
СКАЗКА 1, Принято ( проезд )
7. IOANNOU MARIOS
Resplendence, Accepted ( travel )
8. KARAVA KYPRIANOU MARO
Blue Mosque, Accepted ( travel )
9. KYPRIANOU Travel 10. NASSIM ELOUD 11. 12. САКАРЬЯ НИХАЛ 14. STAVRI STEVEN 15. TOFARIDOU MARIA 1. АБДУЛАЗИМ АХМЕД 2. EL NOBY MOSTAFA ADEL 3. 4. GAD MIRAM 5. MAHMOUD AHMED 1. COOK JUDITH 2. CRUMP STUART 3. ДЭВИС ШИРЛИ 4. ДЭВИС БРАЙАН 5. FRYER ANDY Замок Килчурн 9025 , Принято ( путешествие ) 6. ФРИТЕР ALISON JANE 7. 8. HEATON BERYL 9. MILSOM HUGH 10. OCONNELL SUE 11. ПРЕЦИАЛЬНЫЙ МАРГЕТ
Bania Basta, Accepted ( travel )
Beach in Cuba, Accepted ( travel )
PPALIS MICHALAKIS
Show Maker, Accepted ( travel Marcepted) Принято ( проезд )
Молитва, Принято ( путешествие )
Барбаросса, Принято ( путешествие )
Чувства, Принято ( путешествие )
Вихревой дервиш, Принято ( путешествие
ER Автобусная остановка, разрешено ( проезд )
TOWER BRIDGE 5, принято ( проезд )
Spitbergen Salvard, разрешено ( проезд ) ULUAL TEVFIK
ПАСТЫРЬ СО СВОИМ НАРОДОМ, принято ( путешествие ) Египет
Баклан-рыбак, принятый ( путешествия )
индийский синий Переулок, разрешенный ( проезд )
Синяя линия, разрешенный ( проезд )
ELNAGGAR TAREK
Самостоятельно, допущенный ( проездной ) ( проезд )
A Lone, Accepted ( travel )
Enjoy with San Gimignano, Accepted ( travel )
City of Romance and Love, Accepted ( travel ) Англия
Силуэты в Лувре, принято ( путешествие )
Black Rock, принято ( путешествие )
Венецианский рассвет, диплом )
Рабочие перерыв Куба, Принято ( проезд )
Приносит домой дрова Индия, Принято ( проезд )
The Cobb, принято ( путешествие )
Йоркширский известняк, принято ( путешествие ) HARVEY ROBERT
Wasdale, принято ( ход )
Zermatt in Snow, Accepted ( ход )
Tractor
Tractor )
Кимг Рахвана в «Танце обезьян», принятый ( путешествие )
5 деревьев Торридон, принято ( путешествие ) Финляндия
HAGG JAN
Hintermoos, Accepted ( travel )
Malmbanan, Accepted ( travel )
2. KERANEN KAUKO
Ice Angel, Accepted ( travelning )
Accepted ( 111 travelning )
Accepted
3. LAYLONEN JARI
Мост Инкула, разрешено ( проезд )
Торговый центр, разрешено ( проезд )
4. LINDQVIST LEENAMAIJA
Gamlapted 9258 MANTYKANGAS JARMO
Sky Painter 9 12, принято ( проезд )
6.
SILTANEN EERO
мост, принят ( ход )
7. TAUKOJARVI
90 Спальня
KO25 )
8. VAHAETTALA MARJUKKA ) 9000 9. VALKAMA KAIJA 10. VALKILA ILKKA
Маяк Раума, принято ( путешествие )
Карусель в Грона-Лунде, принято ( путешествие )
NorthernLights Поцелуй Церковь, принято ( путешествие
Midwinter, Accepted ( travel )
Winter landscape 3, Accepted ( travel )
Quin Abbey 1, Accepted ( ) travel
France
1. BACLE JEAN CLAUDE
Закат на берегу, Принято ( travel )
Nagas scenic, Accepted ( travel )
Conciliabule ethiopien, Accepted . CHAMBRE MARC
Bateaux a rames, Accepted ( travel )
Rappel sur glace, Accepted ( travel )
Du pont a Venise, Accepted ( travel )
3.
GABRIEL
NICOLE Taj20 Принято ( поездка )
4. JOURDAIN ROGER ) 9 . MARTIN JACKY 6. SAMOYAULT GUY B 1. BAEHREN IRIS 2. BRUDER URSULA 3. DETZNER THOMAS 4. DIETL CLAUDIA
Водное удовольствие, принято ( путешествие )
Масаи на закате, принято ( поездка )
Осмотр в школе масаев, принято ( поездка
Left Mitten USA, Accepted ( travel )
Sakrisoy Cabins Norway, Accepted ( travel )
Val d Orcia sunrise, Accepted ( travel )
Luebeck Blick von oben, Accepted ( travel )
Morgenrosa, Accepted ( travel )
Viehscheid 9025, Travel 9025 Закат в Тоскане, Принято ( путешествие )
Звезды Авроры, Принято ( путешествие )
Alt Emporda 1, принято ( ход )
Silvertowers, принято ( ход )
Krupp Quartier, принято (
FRK)
Мост Эразма, принято ( проезд )
Тадж, принят ( проезд )
6.
ХЭНК РОЛАНД
Дорога в Мандалай, принято ( проезд )
Мароде, принят (
Seabridge 6, Accepted ( travel )
8. HAUSDOERFER FRANK
Gipswueste, Accepted ( travel )
9. HOCHHAUS 90i25 ALEXANDER ALEXANDER 90i
Night factory, Accepted ( travel )
10. KLUGER MANFRED 11. KOEPF ACHIM 12. LEYENDECKER PETER 13. LOKE WOLFGANG 14. 15. MEINBERG VOLKER 16. NOETH LOTHAR ( путешествие ) 17. PFEIFF BERNHARD
live simple 1, Accepted ( travel )
tempelbesuch 1, Accepted ( travel )
andacht 10003 Accepted ()
Lofoten 262, Accepted ( travel )
Kamtschatka 23, Accepted ( travel )
Wide Country, Accepted ( Travel ) путешествие )
Дюна пустыни Намибии, принято ( путешествие )
Красавица Химба, принято ( путешествие )
MARKLOFF KARL
Камеле, принято
Венедиг, Принято ( проезд )
Фарерские острова 07, принято ( путешествие )
Ферма лосося Фарерских островов, принято ( путешествие )
Фарерские острова 06, принято ( путешествие )
Fachgespraeche, принято ( путешествие )
Дубай 1, принято ( путешествие )
Burj al Arab, принято ( путешествие , принято банк. проездной
18. QUANDT HELGARD
Ожидание гостей, принято ( путешествие )
19. RIEHLE GUNTHER
мама и щенок у водопоя 15 2, принято ( путешествие )
20. SCHWINGbeck
, KLAUS Принято ( проезд )
21. SPODZIEJA SEBASTIAN
Burg Eltz, принято ( проезд )
22.
TESCHING KLAUS
Waschtag, принято ( проезд )
Марокканер, Принято ( проезд )
23. WOLF MARTINA
Замечательные скалы, принято ( путешествие )
Cuaca Buruk, принято ( путешествие )
24. ZERNIG EVA MARIA
Рок-Айленд, принято ( путешествие ) 9025 9025 проездной )
Греция
1. АДАМС АННА
Эйфелева тумана, принято ( проезд )
Брум, принято ( проезд )
Асуан, принято ( проезд )
2. BALADAKIS GEORGE
Thessaloniki 1, Accepted ( travel )
Meteora monastery 3, Accepted ( travel )
Leros Island 1, Accepted ( travel )
3. BOSIAS Принято ( проезд )
Строка 1, принято ( проезд )
Чай в Марокко, принято ( проезд )
4. CHALKIADAKIS MICHAIL ). 6. GIRVALAKI NEKTARIA
Салоники, Принято ( проезд
GATSOULIS NIKOLAOS
Литания на лодке, принято ( путешествие )
БЕЗГРАНИЧНЫЙ БЕЛЫЙ, принято ( путешествие )
Санторини, принято ( проезд )
8. ИОАННИДИС ГАРРИ
Брак на Санторини, принято ( проезд )
9. KABRIANIS CHRIS
9256
10. КАЗАЛИЯ АНЖЕЛА
Забавно, как тайны путешествуют, Принято ( проезд )
11. КАЗАЗИС ГЕОРГИОС
Концентрация монахов, Принято ( проезд )
12. КАЗАЗИС , проездной 9020 )
13. KIKAKIS NIKOS
Sfakia taksidevontas stin istoria, принято ( путешествие )
14. KONSOLAKI ELEFTHERIA
наконец отдыхает, принято ( путешествия 9025 жизнь ) принято ( путешествие бедное )
семья, принято ( проезд )
15.
KRASOULIS EVANGELOS
Amorgos I, Accepted ( travel )
16. MAMATZAKIS PANOS
Chios, Accepted ( travel )
Epirus, Accepted ( travel
) 9. В САНТОРИНИ, принято ( проезд )
18. ПАНТАЗИС КРИС
Рыбак, принят ( проезд )
19. ПАРАСКЕВАКИС ДИМИТРИОС
Цолиас, УПИ , Принято ( проезд )
20. POLITAKIS EMMANOUIL
Venetian door, Accepted ( travel )
21. POLLAKI AIKATERINI
Chaina 2 dailly reality, Accepted ( travel )
22. SAPELISpted )
23. SKOTINIOTIS IANNIS
Улица поселка, Принятая ( проезд )
Метеора V, Принята ( проезд )
24. SPARIS MANOS
ARAHOVA GREECE, принято ( путешествие )
25. THALASSINOS GIORGOS
Heaven, Accepted ( travel )
Santorini, Accepted ( travel ) Accepted ( travel )
26.
ЦИГКАС ГИОРГОС
Деревня Дилофо Эпир, Принято ( проезд )
Старый город Корфу, Принято ( проезд )
всадник на острове Гидра, Принято ( проезд )
27. VRENTZOU PELAGIA
Марокко, принято ( путешествие )
Давным-давно принято ( путешествие )
Гонконг
1. CHAN KA YEE IDA
Sunrise, принято 9025 путешествие Башня, принято ( ход )
2. CHAN HING WA
Бег быков 36, принято ( ход )
Коррида 29, принято ( ход )
3. CHAN HON MING
Утро в Мьянме, принято ( путешествие )
Световой туннель, принято ( путешествие )
4. CHUNG MING LAI
Дети в деревне Химба 2, принято ( путешествие Мать Химба)
Химба , Принято ( путешествие )
5. ФОНГ ХОЙ ЯН
Венеция принято ( путешествие )
6.
FUNG MAN YU ALEX
Добро пожаловать в мой дом, принято ( путешествие разум)
разум Будды , Принято ( проезд )
7. FUNG CHAU YUK
На холме, принято ( ход )
8. JUNG ELVA KP
РАБОТА БЕЗ ОСТАНОВА, принято ( ход )
MONKS AT ANGKOR WAT, разрешено ВЫКЛ. ОБЯЗАННОСТЬ, принято ( путешествие )
9. KWAN WING HO
одинокая прогулка вьетнамской женщины, принято ( путешествие )
малыш на фестивале Аоймура, принято ( путешествие )
строительных блоков в Буоне Ма Туот, принято ( проезд )
10. LEUNG TH DAVID
Я верю, что умею летать, принято ( путешествие )
ДЕРЕВНЯ В ТЕРРАКТИВНОМ ПОЛЕ, принято ( путешествие )
11. NG MAN KUI WISELY
принято Morning Mist
Поклонение Будде 2, принято ( путешествие )
Восход солнца на Ланью, принято ( путешествие )
Лабиринт, принято ( путешествие )
12.
SHAM LAI SING
Небесное дерево, принято ( путешествие )
Отдых 001, принято ( ход )
Ехать по песку 004, принято ( ход )
13. TSE KWOK KEI DANIEL
Утро тумана 019, принято ( путешествие )
Кораблекрушение, принято ( путешествие )
14. WONG PHILIP
Колеса света, принято ()
NET FISHING IN LIJIANG, разрешено ( путешествие )
WAVES, принято ( travel )
16. YICK KAM YUK ANITA 1. APAI MARTON 2. JANOS DANIS 03 J000ARO 4. КЕРЕКЕС ИСТВАН
Central Light track, принято ()
Twin Guards, принято ( ход )
Super Trees, принято ( ход )
Sheeps and Shepherd, Accepted ( travel )
Закат Подерсдорфа, принято ( путешествие )
Изучение Корана, принято ( путешествие )
Жизнь на Балканах, принято ( путешествие )
Дорога в Варанаси
5. MAGYAR KRISZTINA
Castle In the Fog, Accepted ( travel )
Sunny Morning In Tuscany, Accepted ( travel )
6. SZABO JOZSEF
День готов , принято
марта , Принято ( проезд )
7. SZABO ALADAR
Thiksey gompa, принято ( проезд )
8. ВСЕГО BRIGITTA
Бурано, принято ( проезд ) 9. АДХИКАРИ САЛОКЬЯ
Одиночество, принято ( путешествие )
Джакузи, принято ( путешествие )
2. АДХИКАРИ ПРАТИК
Один ленивый день, принято ( путешествие , брат )
принято )
3. AICH BASU DEV
LAMAS AT BANARAS, принято ( путешествие )
4. AICH SUNITA
Rural Story, Accepted ( travel )
Enjoy Monsoon Accepted (Monsoon 8257) Accepted
Пройдя время, принято ( проезд )
5. ATHAVALE BHASKAR
Горные дороги, разрешено ( путешествие )
Long Way to Go, принято ( путешествие )
6. BANERJEE SUBRATA P
FAITH, принято АМИЯ КРИШНА
СЧАСТЛИВОЕ НАСТРОЕНИЕ, принято ( путешествие )
8. BASU DWAIPAYAN
Сельское хозяйство на небесах, принято ( путешествие )
Три поколения, принято ( путешествие
Подготовка к ритуалу, принято ( путешествие )
Ожидание, принято ( путешествие )
10. BHATTACHARJEE ARUP
FOGGY FOREST, принято ( ADcepted) travel )
11. BHATTACHARYA SANJOY
READY FOR SHOW, Accepted ( travel )
GOD BLESS YOU, Accepted ( travel )
12. BHATTACHARYYA ARIJIT
HAPPY HOLI, принято ( путешествие )
BED OF ARROWS, принято ( travel )
13. BISWAS RAJDEEP
Child Play, Accepted путешествие )
Семья, принято ( путешествие )
14. BISWAS SUVOJIT
ОТРАЖЕНИЕ, принято ( путешествие )
BENARAS 2, принято ( путешествие )
15. BOSE ABHIRUP
Утренние ритуалы, принято ( путешествие )
2 и 2, принято ( путешествие )
16. BYSACK SUBRATA
ДЛИННАЯ ОЧЕРЕДЬ, принято ( путешествие ) путешествие )
ПОЛДНЕЕ, принято ( путешествие )
ОБРАЗОВАНИЕ ДЛЯ ВСЕХ, принято ( путешествие )
17. CHAKRABORTY DEBASISH
LIFE IN RUINS, принято ( путешествие ) Принято ( проезд )
ФЕСТ ЦВЕТА, принято ( проезд )
18. CHANDRA BAPPADITYA
BULL RACE 2, принято ( ход )
PEBBLE STRAINER, разрешено ( ход )
НАРОДНЫЙ ТАНЕЦ, принято ( ход )
19. Ожидание TAN путешествие )
Фестиваль Цечу, принято ( путешествие )
Красочный танец Цечу, принято ( путешествие )
Принято преданных Бодханатха ( путешествие )
20. CHATTERJEE MALAY
Танцовщицы, принятые ( путешествие )
Танцы, принятые ( путешествие )
21. CHOUDHURY SUBHADIP
В Пангонге, принято ( путешествие , пустыня
)
)
22. CHOUDHURY RATNAJIT
SNOW LAND, принято ( проезд )
23. CHOWDHURY JAYANTA
Mud Fort Qatar, Accepted ( проезд )
проезд Доха
24. DAS MANASH
Восхождение на MENTOK II, принято ( ход )
ВОЗВРАЩЕНИЕ ИЗ KR V, принято ( ход )
RAINY KOLKATA, принято ( путешествие )
25.
DAS конец 9020 DIB , Принято ( путешествие )
оттенков золота, принято ( путешествие )
Священная лампа дня, принято ( путешествие )
Paddy Green, принято ( путешествие )
26. DAS SUDIPTA
Безмятежный выпас, разрешено ( путешествие )
Пункт назначения неизвестно, принято ( путешествие )
Утренняя поездка, принято ( путешествие )
27. DAS TUHIN Принимается вино
, домашнее вино ( путешествие )
Луч жизни, принято ( путешествие )
Ночь в Menmecho 1, принято ( путешествие )
Репетиция, принято ( путешествие )
28. DAS RITANKAR 000) 29. DASBHAWAL MITA
Ghat of Barbers, Accepted ( travel )
Marine View, Accepted ( travel )
Morning Bath in Ganges, Accepted ( travel )
View of Chaukhamba, Accepted (
соединение, принято ( путешествие )
слой цвета, принято ( путешествие )
после ванны, принято ( путешествие )
Holy Touch2, принято ( путешествие )
Праздничный танец, принятый ( проезд )
31. DUTTA CHINMOY
Путь в Люнгтунг, принятый ( проезд )
Gnathang Vally 1000300030003 9258, принятый
Night Light, принято ( travel )
33. DUTTA SAGARIKA ) 34
MISTY MORNING, принято ( travel )
DAY BEGINS, Accepted ( travel
NATURE BRIDGE, принято ( путешествие )
SHIP OF DESERT, принято ( путешествие )
35. GHOSHGUHA PINKI
SHADES, принято NATURE
OF257 путешествие )
36. GOPAL BHATTACHARJEE GOPAL BHATTACHARJEE
МОНАСТЫРЬ ЛАВА, принято ( путешествие )
37. GUPTA SUBHANKAR
путешествие
Blue Heaven )
Теплый прием, принят ( проезд )
38. KAKATI VIKRAMJIT
UZAN BAZAR, Accepted ( travel )
THE VALLEY, Accepted ( travel )
39. KIKKERI DEVARAJA S
VIACELLAGE FEST 9.Rcepted
VIACELLAGE 9025 — Rcepted 407 . LODH PROSENJIT
BATH TIME, Accepted ( travel )
A COLORNING MORNING, Accepted ( travel )
41. MAJUMDAR KINJAL
House in туманный 9025i, разрешено 9025 v. ( проезд )
42. MAJUMDER SATYAJIT
WARMING, принято ( ход )
BACK TO HOME, принято ( ход )
VIVEKANANDA ROCK, принято ( ход )
43. MITRA 9025 Цвета (Hol25) INDRA путешествие )
HOLI DANCER, принято ( путешествие )
44. MONDAL SAIBAL
LITTLE COOK, принято ( путешествие )
SHAPING HAND, принято ( путешествие2) 45
Valley Tuscany, Accepted ( travel )
46. MUKHERJEE RITOBHASH
Palace at Hill, Accepted ( travel )
47. MUKATHER MUKATHER MUKATHER MUKATHER MUKATHER MUKATHER ( проезд )
ОБРЕЗАННАЯ МОЛОДЕЖЬ МАСАЙ, принято ( проезд )
48. МУХЕРДЖИ ДЕБАРШИ
БИПОЛЯРНЫЙ, принят ( ход )
TWIN 9252,
, ,
. MUKHERJI SPВ туманное утро, принято ( путешествие )
Караван, принято ( путешествие )
Desert Melody 7B, принято ( путешествие )
50. PARADKARAN
ход )
KUMBHMELA, принятый ( ход )
51. PARALKAR PRATAP
ВОДА, ПРИНЯТО ( ход )
CAMEL TRIO, принятый ( ход 9258) PATHAN AJHARUL
РЫБАЛКА, принято ( ход )
53. RAY DIPAK
Человек в тумане, принято ( ход )
В кирпичном поле, принято ( ход ) 54000 РОЙ ДЖАЙАНТА
МОЛИТВА В ДЖАМУНЕ, принято ( путешествие )
СТРАНА МЕЧТЫ, принято ( путешествие )
ФЕСТИВАЛЬ ЦВЕТОВ, принято ( путешествие )
55. РОЙ ЧАНОУД путешествие )
Дегустация рыбы, принято ( путешествие )
Спасение, принято ( путешествие )
56. ROYCHOUDHURY SUDIP
Молитва Ид, Принято ( проезд )
Рынок в Конье, Принято ( проезд )
Утренняя молитва, Принято ( проезд )
Молитва, Принято ( проезд HA) 9. ШИБАСИШ
Вера, Принято ( путешествие )
Отраженный храм, Принято ( путешествие )
Остановка, Принято ( путешествие )
58. САХА ШУВАШИС
Бхулбхулия Достигнутый , Принято ( проезд )
ПАДЕНИЕ, принято ( проезд )
59. SAHA ACHINTA KUMAR
TEA TIME, Accepted ( travel )
EVENING CHAT, Accepted ( travel )
60. SAHA SUMAN
деревня, Принято ( путешествие ) 9025 ( путешествие )
заядлый слушатель 1, принято ( путешествие )
61. SAHA SUDIP
Начало, принято ( путешествие )
Работа в сетях, принято ( путешествие )
. SAHA ARUN
HOLI DANCE, принято ( travel )
SAND ROUTE, Judges Choice 1 ( travel )
63. SAHU SUDIP
MATE, HEcepted ( travel 9025) Диплом 4 ( проезд )
PLAY WHEEL, принятый ( ход )
LIFE WHEEL, принятый ( ход )
64. SAMAL PARTHA
GANGA ARATIUL 9025 ART6258 , Принято ( проезд )
65. SARKAR DEBALINA
Cityscape, Accepted ( travel )
66. SARKAR SOHAM
Way To Kaza, Accepted ( travel )
Fishermen, Accepted ( DEB )
68. САРКАР САЯН
Гневный ход, принятый ( путешествие )
Сосуществование, Бронзовая медаль HPSC ( путешествие )
Среди цветов , принято
Цвета Жизни, Принято ( путешествие )
69. SARKAR PARTHA SARATHI
Dance Dance, Accepted ( travel )
Music On The Sand Dunes, Accepted ( travel )
70. SARKAR SANGHAMITRA
Рожден свободен, принят ( путешествия ) Ответственность ( путешествие )
Цвета в пустыне, принято ( путешествие )
71. САРКАР ГУРИ
Сельский ритуал, принятый ( путешествие )
72. SARKAR RINKI
ПАССАЖИР, принятый ( проездной )
ОНИ РАЗЛИЧНЫЕ, принятый ( проездной )
LADY MAKER, принятый ( проездной )
73K SMILING SIBLING, принятый
PRABAL
Полевая рыбалка, принято ( путешествие )
Дван на реке Шон, принято ( путешествие )
Вечернее прибытие, принято ( путешествие )
Сотрудничество, принято ( путешествие )74. SENGUPTA DIPANKAR
RITUALS, Accepted ( travel )75. SHARMALI DAS SHARMALI
BOATSMEN, Accepted ( travel )
BACK TO HOME 325 9.
Ritual in Street, Accepted ( travel )
Lane Life, Accepted ( travel )77. SHIT SOURAV
VILLAGE VIEW, Accepted ( travel )78. SP NAGENDRA
VILLAGE AT WILD, принято ( путешествие )
SAFAR, принято ( путешествие )79. THOSAR ABOLI
Под небом, принято ( путешествие )48 DJATINEGORO THE ENG LOE
CHICK MARKET, принято ( путешествие )
RED INLE FISHERMAN, принято ( путешествие )2. HENGKI LEE
After The Rain, Accepted ( путешествие ) HERJANTO HENDRO
Сингапур ночью, принято ( путешествие )
Очень тяжелый, сэр, принято ( путешествие )
Поклонение храма Бали Танах Лот, принято ( путешествие )
Утренние уроки, принято ( путешествие )4. ЛАКСОНО ХАНДИ
Лойкау На рассвете, принято ( путешествие )
Молитва Будде, принято ( путешествие )
Рыбак озера Инле, Почетное упоминание UPI 2 ( путешествие Девушка из Багау)
, Принято ( проезд )5. НАГАВАНСКИЙ ПИМПИН
Утро на озере Селорехо, принято ( путешествие )
Свет с небес, принято ( путешествие )
Небеса в небе, принято ( путешествие )
Rw Of Light, принято ( путешествие )6. SUGIARTO SUGIARTO
Warok, принято ( travel )
Jakarta Car Free Day, Accepted ( travel )
Baduy Children 1, Accepted ( travel )7. WINARTO SOERJO
Коровья гонка 10, принято ( путешествие )
Молитва с мамой, принято ( путешествие )
Рыбак Селораджо, принято ( путешествие )
Амбонский повар, принято (24) Иран1. MIRAHMADIAN BORNA
Круги, принято ( путешествие )
Семейный портрет, принято ( путешествие )Ирландия
1. БУШЕ ЕКАТЕРИНА
Меандр (9025) , Принято ( проезд )
Голова для высоты, допустимая2. CONROY DERVILLE
Знамя, принятое ( путешествие )3. FRANCIS ANN
Школьные друзья, принятые ( путешествия )
Разлагающееся кубинское величие, принято ( путешествие )
принято путешествия )4. СЧЕТ НА ПИТАНИЕ
Школьный обед в Уганде, принято ( путешествие )Италия
1. АГНЕСОНИ МАУРО
Дитя Марокко, принято ( путешествие ) Марокко, принято ( проезд )2. BAIO RITA
параллельно, принято ( ход )3. DASSOGNO DANIELE
il tuffo, принято ( ход )4. DELEONARDIS ROBERTO
Транспортировано , Принято ( проезд )5. DELLE VEDOVE SERGIO
при свете окна, принято ( проезд )
ее дом, принят ( проезд )
его дом, принят ( проезд )6. FARINA ANGELO
Опыт Арктики, принято ( путешествие )
Опыт Арктики, принято ( путешествие )
Следуйте за Арктикой, принято ( путешествие )7. GANDOLFI ROBERTO
год принято )
Керио, принято ( путешествие )8. GARZONE CRISTINA
Танцоры, принятые ( путешествия )
Лаворо Куотидиано, UPI Honorable Mention 4 ( путешествия ) путешествие )
Время молитвы, принято ( путешествие )9. GIBERTONI DINO ODOARDO
Первый свет в лагуне, Принято ( путешествие )
I guardiani, Принято ( путешествие )10. MAFFIOLETTI PAOLO
Масаи и его байк, Принято
Поехали назад домой, принято ( путешествие )
Жизнь в пустыне, принято ( путешествие )11. MAZZA FRANCO
Il giostraio, принято ( путешествие )12. PERINI VALERIO
Свадьба, принято ( путешествие )
Семейный портрет, принято ( путешествие )
Большие свечи 1, принято ( путешествие )
Прогулка по краю, принято ( путешествие )130002 130002 TOMELLERI GIUSEPPE
Трудный день в Венеции, номер 4, принято ( путешествие, )
Снегопад в Венеции, номер 5, принято ( путешествие, )
Снегопад в Венеции, номер 1, принято ( путешествие, )14. ZAFFONATO DANIELE
Padum Coltivation, Accepted ( travel )
Ladakh Fields, Accepted ( travel )Kuwait
1. SALEHDASHTI SALEH
подъем
подъем
подъем
подъем
Принято ( проезд )
рост ферма, Принято ( проезд )2. YOUSEF ALMUHANNA
туртук ребенок, Принято ( проезд )
хлопок в руке, принято ( проезд) 9 Люксембург1. DAEMEN HARRY
Domburg, Accepted ( travel )
Champetre, Accepted ( travel )
Kapellchen, Accepted ( travel )Macau
1. River Nocepted
gia путешествие )
Переправа через реку Ли, принято ( путешествие )
Утренний туман вокруг реки Ли, принято ( путешествие )
Рисовые террасы Цзинькэн, принято ( путешествие )2. ТАМ ЧАН ИОНГ
Прекрасный вечер3, принято ( путешествие )
Катящийся фейерверк4, принято ( путешествие )Малайзия
1. CHU SIEW THONG
Время развлечений, принято ( путешествие
) Принято ( ход )
отдых, принято ( ход )2. NA KOK KEONG
ГЛАЗА 3, принято ( ход )
ОТКЛЮЧЕНИЕ, принято ( ход ) 9025 ( проезд )3. NEO SAU FONG
Корзина, принято ( ход )
Наслаждение под жарким солнцем, принято ( ход )
Гробница, принято ( ход )4. NG KAH SOON
Чистая вода , Принято ( путешествие )
Морская деревня 1, принято ( путешествие )
Игра 1, принято ( путешествие )
Игра 2, принято ( путешествие )5. SEA THEAMG
Ибанская женщина , Принято ( путешествие )
Утренняя рыбалка на реке Ганг, принято ( путешествие )
Чайная ферма утром, принято ( путешествие )6. TEO SIOW YIH
Bull Race, Accepted ( travel )
Pacu Jawi, Accepted ( travel )
Yee Peng Festival, Accepted ( travel )7. TEOH KHENG YONG Under Hot Sun Бронзовая медаль UPI ( путешествие )
Три счастливых мальчика, принято ( путешествие )
Игра на берегу моря, принято ( путешествие )
Плавание домой, принято ( путешествие )8. TZE KIM STEPHEN WONG
Tailor, Accepted ( travel )
Dry In The Sun, Accepted ( travel )
Embrace the world 4, Accepted ( travel )9. WEE KEE EDWIN ONG Молодые пары даяков, Принятые ( путешествие )
Боевые искусства Даяка Кунтао, Принятые ( путешествие )
Племя Каян Даяка, Принято ( путешествие )10. WONG DANNY YEN SIN
Моя игрушка Принято ( путешествие )
Поймай утром, принято ( путешествие )
Ormadal Bajau Kids, Judges Choice 2 ( путешествие )
Shadows On The Sand Dunes, принято ( путешествие )Мальта
1. SCICLUNA CHARLOT
Пейзаж с ветряной мельницы плотников, принят ( путешествие )Нидерланды
1. LYBAERT DANIEL
Mont St Michellandschap, Accepted ( путешествие
)
гроте гат, принято ( путешествие )
Зима в Зеландии, принято ( путешествие )2. МОЛЕНВЕЛЬД ЯН
Храм Худжурахо, принято ( путешествие )3. TEN TUSSCHER ROB
Marokko-07, Diploma 10 ( travel )New Zealand
1. MOULIN DOUGLAS
Три гондолы Venice, Accepted ( travel ) 2.03
Полеты на воздушном шаре в Каппадокии, принято ( путешествие )Норвегия
1. ALFHEIM OLAVINGE
Длинное побережье, принято ( путешествие )
Заброшено II, принято ( путешествие
travel )
Sakrisoy Rainbow, Accepted ( travel )2. ALVEEN LEIF
Ранние пташки в Венеции 007, принятые ( путешествия )
Венецианские ранние пташки 002, принятые ( путешествия )3. AUNE WENCHE
Маяк, принятые люди ( путешествия ) 90 , Принято ( путешествие )4. BENGTSSON LESTANDER MIKAEL
Лондонский глаз, принято ( путешествие )
Женщина в церкви, принято ( путешествие )5. DRAGLAND WALTER N
Sving for Storseisundbrua, Accepted ( travel )6. DYBESLAND BENTE R
Northern Light Tromsoe, Accepted ( travel )1 7. EIDE проезд )
8. JARANE TOM
В центре на Центральном вокзале, принято ( проезд )9. KOLBEINSEN TERJE
Костер в летнее время 10 000000 ( проезд 9258). NYBORG BJORN OLE
Старые добрые времена, принято ( путешествие )11. SETSAAS JOHN ERIK
SOLBERG SYNNOVE GRIMSRUD
Brygger, принято ( путешествие )
Канал Амстердам, принято ( поездка ) 12. JORGEN
С лодкой на Шпицбергене, принято ( путешествие )
Красивый Шпицберген, принято ( путешествие )
В Швейцарии принято ( путешествие )
Рождественская улица в Лиллехаммере, принято ( путешествие2 130003
Автострада, Допустимая ( проезд )14. SVEEN ATLE
Движение в Вестминстере, Допущено ( проезд )
Синий час заката II, Принято ( проезд 9258). SYNNEVAG ROALD
Зима в Кракове, принято ( путешествие )
Навальное, принято ( путешествие )
Холодный день в Кракове, принято ( путешествие )16. TEIGEN LARS MARTIN
Girls on Troll Tunga, Accepted ( travel )
Westminister London, Accepted ( travel )
Восхищение видом, принято ( travel )Оман
9000HAD Ритмические дюны, Принято ( ход )
Начало, Принято ( путешествие )2. АЛЬ-БУЛУШИ АДНАН
Тибетская старуха, Принято ( путешествие )3. AL FARSI HAITHAM
we are togather, Diploma 9 ( travel )
souq nizwa, Accepted ( travel )4. AL HAJRI SALIM MOHAMMED
my life, Accept
my life
my life
my life
my life
my life
my life
my life
my life moaid, принято ( путешествие )
конвой4, принято ( путешествие )5. AL HARTHY HAMOOD
Eastern Desert, принято ( путешествие )6. AL MAHDI
поклонение AL MAHDI
поклонение
( путешествие )
путь света, принято ( путешествие )
иранских женщин, принято ( путешествие )7. АЛАЛАВИ СКАЗАЛ
Солеварня2, принято ( путешествие )
Рыбаки5, принято ( путешествие )
Текстильщики2, принято ( путешествие )
Мастер, принято ( путешествие )03
AM MAJID
ALGHANBOOSI HAMED RASHED
Альпинарий, принят ( путешествие )
Последние новости2, Почетное упоминание HPSC ( путешествие )
Школа Священного Корана, принято ( путешествие )
Фишер12, принято ( путешествие)
Traveller1, Accepted ( travel )
School1, Accepted ( travel )
Train4, Accepted ( travel )
Wiselook3, Accepted ( travel
) 10205 Сроки сбора урожая, принято ( путешествие )
Сезон сардин, принято ( путешествие )
Пастух и верблюды, принято ( путешествие )
Праздник лошадей, принято ( путешествие )11. ALHARRASI SAIF
) ALRUWEIDHI ALMUHANNAD
сардины сезон 2, принято ( путешествие )
капрун, принято ( путешествие )
Молодой рыбак2, принято ( путешествие )
сезон 6 сардин, принято ( путешествия
всадников из Омана, принято ( путешествие )
goat saller, принято ( путешествие )
мускат Орбита, принято ( путешествие )13. ALSIYABI ZUHAIR
пересечение песков, принято ( путешествие )
следовать за тенью, принято ( путешествие )
fisher man3, принято ( путешествие )
milford sound, принято ( путешествие) 140003
. ALSIYABI ZAHIR MOHAMMED
последнее печенье, принято ( путешествие )
ладх женщина, принято ( путешествие )
тяжелая работа, принято ( путешествие )15. АЛЗАДЖАЛИ ХАБИБ
Мальчик-бедуин, Диплом 1 ( путешествие )
Хайдар Хейдер, принято ( путешествие )
Три окна, принято ( путешествие )
Бой быков 52597, принято 902516. HAWRA ALFAHDI
Уход за бабушкой, принято ( путешествие )17. MUNEER MUHANNAD
человек в окне emegency, принято ( поездка )
путешественник, принято путешествие окно, принято ( проезд )
аварийное окно, принято ( проезд )Польша
1. OKONIEWSKI TOMASZ
Молитва в конце дня, Принято ( проезд )Португалия
1. JOAO TABORDA
Фестиваль молодежи, Принято ( проезд )Катар
MUSHAIFRI
Посещение мечети Султана Кабуса, разрешено ( путешествие )
Старый город, разрешено ( путешествие )Румыния
1. MAGDO ISTVAN
Зимняя тишина, разрешено ( Tic) , Разрешено (ход , )
, тяжелый режим, принято (ход , )2. NAGY LAJOS
Castellucio 04, принято ( путешествие )3. VALENTINA STAN
Вокруг фонтана, принято ( путешествие )
Дождь в Сан-Марко 2, принято 4. ВАСИУ СЕБАСТЬЯН
Трансильванская деревня Браду, Принята ( путешествие )Россия
1. АГАПОВ СЕРГЕЙ
Девочки племени Мурси, Принято ( путешествие )
Голубой лед озера 9025 Серый, Принято )
Девушка из племени Каро, Принята ( проезд )2. АЛЬБРЕХТ НАТАЛЬЯ
Утро туманное, принято ( проезд )3. АНИСИМОВ СЕРГЕЙ
Детство трудное, принято ( проезд )
ненец, принят ( проезд )
)
Заключительный рывок, Принято ( проезд )4. ГРАЧЕВ ОЛЕГ
Мост У Бейн, Принято ( проезд )
Утро в Багане 2, Принято ( проезд )
Маленький монах из Мингуна, Золотая медаль HPSC ( путешествия )5. КАНУННИКОВ ВИКТОР
Мост Риальто 2, Принято ( проезд )6. КИМ ОЛЕСИЯ
Куба, Принято ( проезд )7. ПЕСТЕРЕВ СЕРГЕЙ СЕРГЕЙ
г. путешествие )
Жители синего города, принято ( путешествие )
Дороги Африки, принято ( путешествие )
Оазис, принято ( путешествие )8. ШИРОПАЕВА ОЛЬГА
Моя мечта, принята ( путешествие )Самоа
1. CHAPE STUART
Vavau 3, принято ( путешествие )
Sydney Harbour Aerial 225 97 Accepted Аравия1. HUSSAM ALABDULLATIF
Рыбак 6, принято ( путешествие )
Женщина — первый учитель, принято ( путешествие )
Рыбак 2, принято ( путешествие )2. ABUSSAUD FIRAS
Dubai, Accepted ( travel )
Mosque In Frame, Accepted ( travel )
Yes Deer, Accepted ( travel )3. AL SULAILI MOHAMMED Student 9025 путешествие )
Omo Boy Look, принято ( путешествие )
Надя, принято ( путешествие )
Покровитель верблюдов, принято ( путешествие )4. АЛИБРАХИМ Ахмед
девушка-мостик принято )
Саду 5, Диплом 7 ( проезд )
Саду 6, принят ( проезд )5. HUSSAIN ALABDULLATIF
Поездка, разрешена ( поездка )
Иммигрант, разрешена ( поездка )
Поездка 3, разрешена ( поездка )Шотландия
1. RAILLEY
travel )Сербия
1. IGLIC EDO
Temple 2, принято ( travel )
Разница в возрасте, разрешено ( travel )2. JEVTIC RADIVOJE
Liberty, Accepted ( travel )
Copenhagen, Accepted ( travel )3. MILOVANOVIC BORISLAV
Milking, Accepted ( travel
) 9 Принятые ( путешествия )
Децибелос Рекс, принятые ( путешествия )Сингапур
1. GIAP CHIU TEO
Peter Teo And Canae Teo, Accepted ( travel )2. HENG ZEE KEK
Вниз по склону, принято ( путешествие )
Great Wall весной, принято ( путешествие )3. HUSSAIN AARIEF
Дорога домой, принято ( путешествие) 9 . KOH LEONG SENG
Вернуться домой, принято ( путешествие )
Рабочая жизнь, PSA Honorable Mention ( travel )
Утренняя работа, принято ( путешествие )5. LIEW VINCENT
Life 2, Accepted ( travel )
Devotion, Accepted ( travel )
Temple Sky, Accepted ( travel )6. LIM LEONG KIAT
Пара и их сова путешествие )7. POH AI LOW
Chating, Accepted ( travel )
Devotions, Accepted ( travel )
Blessing, Accepted ( travel )8. YEAW CHOONWEE
Пересечение в Тяньтайюне, принято ( проезд )Словения
1. BRICELJ BOGDAN
Церковь на Облаках на закате, принято ( путешествие )
Slovenian Spinner, Accepted ( проезд )
поездка2. CUFAR ALEKSANDER
Морнибг 551, принято ( путешествие )
Утро 331, принято ( путешествие )3. ДРАГО МЕТЛЯК
Время, Принято ( проезд )4. КРАПЕЗ МИРАН
ПИРАН, Принято ( проезд )5. ПОДНАР ДЖАНЕС
Принято Источник реки Сава, принято ( путешествие )Южная Африка
1. COUMBIAS JOHN
земля лесото, принято ( путешествие )
озеро лесото, принято ( путешествие )
маленькая семья, принято ( путешествие) )2. GREATHEAD CAROLYN
Zanzibar Fish Traders, Accepted ( travel )
Friendship, Accepted ( travel )
Masai Street Scene2, Accepted ( travel )3. KOULKEMOVER6 travel )
Его лучшие друзья, Принятые ( travel )
Houtbay Fisherman, Accepted ( travel )
Horsecart in the mist, Accepted ( travel )4. LA GRANGE MARLEEN
Kommetjie Light House, Accepted ( travel )South Korea
1. RYU SHIN WOO
McWay Fall, Accepted ( travel )
Monument Valley, Accepted ()Испания
1. AJURIAGUERRA SAIZ PEDRO LUIS
Orlando Duque despegando, Accepted ( travel )2. BARRIO LUIS MARIA
PESCADOR FERM 906 Gold
Medium
Medium ( ход )
PESCADORES CHINOS, принято ( ход )
PAZ INTERIOR, принято ( ход )3. CHOLIZ SANTIAGO
Norways opera, Accepted ( travel )4. ESTEFANIA FLANO JOSE ALFREDO
ENTRE LUCES, Accepted ( travel )
000 ENTRE ARCOS 5. RAGA JOAN
Консуэгра, принято ( проезд )
Гран-канал, принято ( проезд )6. GONZLEZ SIERRA SERGIO
МОСТ В ЦВЕТАХ, принято ( проезд ) 9025E путешествие )
ЛОФОТЕН ПОД ЛУННЫМ СВЕТОМ, принято ( путешествие )
ЛОФОТЕН ВОСХОД, принято ( путешествие )7. REIG JORDI
DIMONIS, принято ( проезд )8. REMOLA PAGES LLUIS
Las Tunas, принято ( проезд )Шри-Ланка
1. AMARAT ход )
Long Catch, принятый ( ход )2. GURUSINGHE MOHAN
FISHERMAN, принятый ( ход )3. RANAMUKA KASUN
DAILY
DAILY 9025 В ЗАКЛЮЧЕНИИ, принято ( проезд )Швеция
1. EKENDAL CAMILLA
Ранняя встреча, принято ( поездка )
Свобода, принято ( поездка )2. КОВРИКИ GRIMFOOT
Карлстад, принято ( путешествие )
Принято
В опере Осло, принято ( путешествие )3. STAKE JANTHOMAS
Тяжелые времена, принято ( путешествие )Швейцария
1. JENZER URS
GMA Antigua 10, принято ( путешествие )2. STOCK KLAUS
Танец радости на румынском языке, принято ( путешествие )
Abendsonne am Gotthardpass000, принято 9257 Турция1. AKPINAR ISIN
isin07, Accepted ( travel )
isin22, Accepted ( travel )
isin19, Accepted ( travel )2. ALKILIC CETIN , розетка Always Медаль ( проезд )
Полевая дорога, Принята ( проезд )3. AYDOGDU VELI
frigya, Accepted ( travel )
alone in hierapolis, Accepted ( travel )4. BAYKAN NIGAR
nigar10, Accepted ( travel )
nigar15, принято ( путешествие )5. BILGIC AYSU
Наездники на водных буйволах, принято ( путешествие )
анатолийская овчарка, принято ( путешествие )
европеоид , принято Связано, принято ( проезд )6. CAKIR MEHMET
LAODIKEA, принято ( проезд )7. ДУНДАР ЮСУФ
человек, принято ( проезд )
пастух и стадо 2, принято ( проезд )
дети проезд )8. ДУЗГУН НИЗАМЕТТИН
Манзара7, допущен ( проезд )
проезд 1, принят ( проезд )
проезд 3, принят ( проезд )9. GURSOY OZLEM
ozlem12, принято ( проезд )10. GUVEN CEMIL
пожилых женщин 4, принято ( проезд )11. HASAN ACAN TRCAS6
TRCAS6 TRBLUEDREAMSCITY, принято ( путешествие )
TRhasanSARI, принято ( путешествие )
TRMOROCCOFES, принято ( поездка )12. KARAKOZAK EMEL
6
поездка человек 9. KISMET FERIDUN
ГОРНОЕ ОЗЕРО В ТУРЦИИ, принято ( проезд )14. KOC ZAFER
Чайный завод, принятый ( проезд )15. проездной MILETLI ARIF MILETLI ARIF )
16. MORGUL CIGDEM
Delta, разрешено ( travel )
Kid Game, Accepted ( travel )
Cappadocia, Accepted ( travel )17. MURAT TAHIROGLU
Медник в Мардине, принято ( ход )18. NESE ARI
Suru, принято ( ход )
Баллон, принятый зонт ( ход )
Девочки-гончары, Принято ( проезд )19. Ладно НАЗАН
назан18, Принято ( проезд )
назан17, Принято ( проезд )
назан03, Принято ( проездной ) OZAR LKEM
ilkem01, принято ( проезд )
ilkem02, принято ( проезд )
ilkem11, принято ( проезд )21. OZTURK NEVZAT258 и ребенок 9025
Village Life, принято ( travel )22. OZTURK ESRA
esra04, Accepted ( travel )
esra02, принято ( travel )23. SAHIN EKREM
urgupde son bahar, Accepted ( travel )24. SECMEN OZGUR
boget9, Accepted ( travel )25. SERTKALAYCI Mention 9020 Nomtion Mention 9020, Honleyci ( проезд )
26. SUER MEHMET MASUM
Церковь Диярбакыр Сурп Гирагос, принято ( проезд )27. TOR MUSTAFA
Перекресток, принято () 9000 проездом TRAUB JASMIN
Дама в Венеции, принято ( путешествие )
Blue Door, принято ( путешествие )
Blue Morning, принято ( путешествие )Объединенные Арабские Эмираты
1. AL H206RI 9025 AL H206 AL Love Frame, принято ( путешествие )
Business, принято ( путешествие )
Camels 2, принято ( путешествие )2. AL HAMMADI KHALID
Golden Mist, Accepted ( travel )
Звоните, Принято ( проезд )
воплоти свою мечту, Принято ( проезд )3. AL HAMMADI SULAIMAN
Sea Gypsies, Accepted ( travel )
Indian Life, Accepted ( travel )
IM READY, Accepted ( travel )
Between Fug, Accepted ( ) 4. AL ZAABI MUNA
Leather Factory, Accepted ( travel )
Mirror, Accepted ( travel )
Ramadan, Accepted ( travel )
Life in blue, Accepted ( travel )5. ALDEREI MUSALLEM
обучение в пустыне, принято ( путешествие )
школа, принято ( путешествие )
мой верблюд, принято ( путешествие )6. ALHEMEIRI KHALID
старый )
Ребенок на окне, принято ( путешествие )
игра, принято ( путешествие )
7. ALKENDI OMAR ABDELWAHAB
кашмирские женщины, принято ( путешествие )
счастливых детей, принято 9025 (счастливые дети ) )
продавцов, принято ( проезд, )
8. ALLOUZ OLA
Принято в Шефшауэне ( проезд )
Синий, принято ( проезд )
Алькасаба, принято ( проезд )
Верблюдов, принято ( проезд )
03 ALIHE
Решающий момент, принято ( путешествие )
Плавающая жизнь, принято ( путешествие )
10. ALSHAFOORI SUMAIYA
Перемещение по Дубаю, принято ( путешествие )
11. АЛЬЗААБИ ЮСЕФ БИН ШАКАР
храм Будды, Почетное упоминание ФИАП 2 ( путешествие )
с отцом, принято ( путешествие )
12. ASIF MOHAMMED ARFAN
Принято )
Hampi vista11, принято ( проезд )
перевал Хардунгла, принят ( проезд )
Монастырь Лех, принят ( проезд )
13. GINAWI AHMED A
верблюдов )
Незримая красавица, принято ( путешествие )
Поттер 1, принято ( путешествие )
14. NALWALA HUSSAIN
Rice Terrace, Accepted ( travel )
Pamakulle natural education, Accepted ( travel )
Рыбалка на реке с бакланом, разрешено ( travel )
15 лет Hamra RUST , Принято ( путешествие )
Рейн Лайт, принято ( путешествие )
16. SAEED MOHAMED SAIF ALQAYDI SAEED
закат из Астурии, принято ( путешествие )
17. СЕЛЬВАРАДЖАН САРАВАНАН
ПЕРЕХОД В ДЮНУ, принято ( путешествие )
ДУБАЙ НОЧЬЮ, принято ( путешествие )
18. VK МАНОДЖ КУМАР
Монастырь Майтрейя Будда 9025 Дискиттед Монастырь Майтрейя Будда , Принято ( проезд )
Соединенное Королевство
1. COOK JOHN
Artemis, принято ( проезд )
2. DEAN GRAHAM
Станция DLR Canary Wharf, разрешено ( проезд) 3. Дункан Валери
Подготовка сетей, принято ( путешествие )
Фотограф-новичок, принято ( путешествие )
Рыбаки озера Инле, принято ( путешествие )
Карточная игра, принято ( путешествие ) 4. ФЛЕТЧЕР ДЭВИД
Буддийские монахини, молящиеся, принятые ( проезд, )
5. Хейнсворт Ричард
Намасте, принятый ( проезд, )
6. HARPER RICHARD
On the Gower Coast Swales, Accepted ( travel )
7. JENKIN BARBARA
On the Beach, Accepted ( travel )
8. KEENE PAUL ( путешествие )
The Pinnacles mackerel sky 2005, принято ( путешествие )
9. МИЛЛИН РОБЕРТ
Приготовление ужина в Кевроне, принято ( путешествие )
Камлихемсин Лавочник 9025 принято играть ОК Концентрация, принято ( проезд )
10. МОХАНРАДЖ АРУН
Племя самбуру Кения, принято ( путешествие )
Венеция, принято ( путешествие )
Племенные танцы Кения, принято ( путешествие )
11. Рынок PRIOR RICHARD Мясной рынок PRIOR RICHARD путешествие )
Шелковый путь Кыргызстан, принято ( путешествие )
Пн Житель Мьянмы, принято ( путешествие )
12. СКОТТ НИК
Пирамида Лувра, принято ( путешествие )
Ванна Freezing Hill, принято (, ход )
Осень в Scaleber Force, принято (, ход )
14. TOFT DAVID
Рикша 3, принято (, ход, )
( проезд )
США
1. BARNETT WILLIAM
Ремонт обуви на рынке, принято ( проезд )
2. CHEUK SHU
Five Bright Colors, Диплом 3 9025 (9025) Затухающие воспоминания, принятые ( путешествие )
Чистое отражение, принятое ( путешествие )
Буддхисавская молитва, принятая ( путешествие )
3. CLEMONS LYNN
Турецкие гробницы, принято ( путешествие )
4. COMUNALE BRITTANY
Биплан в перспективе Коронадо, принято ( путешествие )
Elduvik000 Contrast, принято
9258 9025 ГРЕГОРИ
Восхождение на Большой Папа в Намибии, принято ( путешествие )6. ГРАНИЕРО ДЖИЛЛИАН
Duomo di Firenze, принято ( путешествие )7. ДЖЕЙКОБИ АРТУР
Вид с горы Сахарная голова, принято ( путешествие )8. LIN KAH WAI
9000 . МАЗАНСКИЙ ЦИРИЛЛ
Мисти Йеллоустоун, принято ( путешествие )
Гранд-Каньон Йеллоустоуна, принято 9000 9000
Место рождения Шекспира, принято ( проезд )
Замок Карнарфон 2, принято ( проезд )
Венецианский карнавал на канале, принято ( проезд )10. МИЛЛЕР МЭРИ
003 ) 9
Черепаха Рок, принято ( путешествие )
Маяк Пт Таунсенд, принято ( путешествие )
Дворец изящных искусств, принято ( путешествие )
Пересечение залива, принято (11. МИЛЛЕР МАРВИН
Сумрак у Золотых ворот, принято ( путешествие )
SF Night View, принято ( путешествие )
Фотографирование тела ночью, принято ( путешествие )12. NEMEROFF IRA
Paris 70, Accepted ( travel )
Paris 101, Accepted ( travel )13. PATEL DILIP J
My Love, Accepted ( travel )
Music is My Life, Accepted ( путешествие )
Life Of Desert, Диплом 2 ( путешествие )14. PHAN HUNG
Рыбак из Мьянмы, принято ( путешествие )
Маленький монах, принято ( путешествие )15. PHAN TAM T
Полдень в пещере Феникс, принято ( путешествие )
Монах-сирота в монастыре Мьянмы, принято ( путешествие )
Palouse Рисовое поле на закате, принято ( путешествие )16.Z RASPU RASPU МАЙКЛ
Оклендский мост ночью, принято ( путешествие )
Серра в Гуггенхайме, принято ( путешествие )
Музей Отейсы, принято ( путешествие )17. СМИТ ДЖЕЙМС D
Dominos Habaneros_1573, принято ( путешествие )
Outta the Shute_8980, принято ( путешествие )18. SOKOLSKY OLEG
Hong Kong Clouds, Accepted 9025 TRAN LINH SUONG
Мачу-Пикчу 10, принято ( проезд )20. TRAN TUAN
Мачу-Пикчу 5A13, принято ( проезд )21. WANG ROSALIE
женщина 9025 )
Утренний туман над Мандалаем, принято ( путешествие )
Рассказ истории, принято ( путешествие )
Молитва, принято ( путешествие )22. WEN JENNIFER CHI HUNG
Ней с метанием креветок, принято ( путешествие )
Gypsy Boy, принято ( путешествие )
Ткацкие клетки для птиц, принято ( путешествие )
000 Церемония сжигания лодки , принято 9257Вьетнам
1. DAO TIEN DAT
МОЛИТВА № 2, принято ( путешествие )
ОБУЧЕНИЕ, принято ( путешествие )
УТРО НА ОЗЕРЕ ТУЕН ЛАМ № 1, принято ( путешествие 9025) Принято ( проезд )2. MAI THIEN BUI
NEW DAY 5, PSA Gold Medal ( travel )
YELLOW RICE SEASON IN TU LE, принято ( travel )
LINES, Accepted ( travel )
MU CANGACES IN TERRACES , Принято ( путешествие )3. NGUYEN DUY TUONG
Заполнение воды новый сезон 1, принято ( путешествие )
озеро Туен Лам 9, принято ( путешествие )
Золотые рисовые поля 22257 принято ( проезд )
Дети в селе, принятые ( проезд )4. NGUYEN NGOC THACH
First Light 2, принято ( путешествие )
MCC Rice Terrace 2, принято ( путешествие )
Countryside Corner, принято ( travel )
Vu dieu Bana 2, Accepted )Уэльс
1. JONES MATTHEW
Stormfront, Accepted ( travel )
The Fishing Trip, Accepted ( travel )
Movement in London, Accepted ( travel )2. POLAKOWSKI ANDY
Mersey Storm, принято ( путешествие )
Perch Rock Lighthouse, принято ( travel )Развитие сверхскоростного пассажирского экспресса в Китае способствует прогрессу производственного сектора
В мастерской компании CRRC Changchun Railway Vehicles Co., Ltd. (CRRC Changchun) в провинции Цзилинь на северо-востоке Китая четыре набора посуды ручной работы «Китайская каллиграфия», изготовленная с помощью сварочного пистолета, заметно помещены на шкафчике с надписью «путь к совершенству». «маяк мудрости», «служение народу с помощью техники» и «изобретательность стройте мечты.Ли Ванцзюнь, главный сварщик компании, отвечающий за сварку тележек сверхскоростных поездов, объяснил: «Мы должны идти по пути к совершенству при производстве сверхскоростных поездов; маяк мудрости освещает наши инновации в производстве сверхскоростных поездов; и мы, пограничники, обслуживаем страну с помощью техники, поскольку все больше и больше сверхскоростных поездов экспортируется. «
» На каждом вагоне сверхскоростного поезда есть бесчисленное количество сварных соединений, и каждый из них имеет какое-то отношение к безопасности и комфорту поезда. «, — сказал Ли.
«Мы свариваем, как будто делаем произведения искусства, чтобы сделать китайские сверхскоростные поезда быстрыми и стабильными», — сказал он People’s Daily, добавив, что именно так он воспринимает «изобретательно строить мечты».
Высокоскоростная железная дорога — золотая вывеска для производства Китая. 21 октября 2020 года новый тип сверхскоростного поезда с изменяемой шириной колеи, который может двигаться со скоростью 400 километров в час, который был ключевым проектом китайской программы «Advanced Rail Transit», сошел с производственной линии на CRRC Changchun.Поезд может адаптироваться к разной ширине колеи и курсирует более чем на 90% железнодорожных сетей по всему миру.
За последние шесть лет CRRC Changchun разработал более 100 новых продуктов, в том числе сверхскоростные поезда Fuxing, предназначенные для движения со скоростью 350 километров в час, интеллектуальные вагоны метро нового поколения и поезда на магнитной подвеске, используемые на туристических маршрутах в Цинюань, провинция Гуандун на юге Китая. Это ведущая тенденция в производстве оборудования для железнодорожного транспорта во всем мире.
Среди всех 254 ключевых стандартов, используемых в сверхскоростном экспрессе Fuxing, на который Китай обладает полными независимыми правами интеллектуальной собственности, 84 процента являются китайскими.
CRRC Changchun заработал невероятно большую долю на международном рынке. Компания выиграла 16 тендеров на реализацию зарубежных транспортных проектов и закрепилась на зарубежных рынках дорогих товаров. Она экспортировала более 9000 автомобилей в 23 страны и регионы, включая США, Бразилию и Новую Зеландию, на общую сумму 12 миллиардов долларов США.
Скорость развития и достижения китайской высокоскоростной железной дороги очевидны для всех, что было бы невозможно без неустанных усилий передовых рабочих CRRC Changchun.
«В настоящее время мы обсуждаем возможность замены углеродистой стали новыми материалами при сварке тележек. Если мы сделаем это, вес тележек уменьшится вдвое, что будет способствовать ускорению сверхскоростных поездов, а также сохранит лидирующие позиции Китая. в отрасли «, — сказал Ли.
Сверхскоростной экспресс состоит из более чем 40 000 запасных частей, произведенных более чем 600 первоклассными вспомогательными предприятиями и 1 500 вторичными поставщиками. Он может стимулировать развитие более чем 10 отраслей, включая машиностроение, электротехнику и точное приборостроение.
Производство оборудования для железнодорожного транспорта является преимуществом провинции Цзилинь, и провинция работает над тем, чтобы превратить эту отрасль в рынок с оборотом 100 миллиардов юаней (15,69 миллиардов долларов США).
В конце этого года CRRC Changchun будет перемещен в Зону промышленного развития железнодорожного транспорта Чанчуня, где компания построит базу технического обслуживания и ремонта поездов мирового класса.
Основная конференция | CVPR2020
Плакат № Время вопросов и ответов 1 Время вопросов и ответов 2 Название статьи Автор (ы) Идентификатор бумаги 1 17:00 05:00 Объединение обучения и вывода для панорамной сегментации Цичжу Ли, Сяоцзюань Ци, Филипп Х.С. Торр 471 2 17:00 05:00 Associate-3Ddet: взаимосвязь между восприятием и концепцией для обнаружения объектов трехмерного облака точек Лян Ду, Сяоцин Е, Сяо Тан, Цзяньфэн Фэн, Чжэнбо Сюй, Эрруй Дин, Шилей Вэнь 562 3 17:00 05:00 Интерактивная сегментация изображений с первым щелчком мыши Zheng Lin, Zhao Zhang, Lin-Zhuo Chen, Ming-Ming Cheng, Shao-Ping Lu 792 4 17:00 05:00 NETNet: соседняя сеть со стиранием и передачей данных для лучшего обнаружения одиночных объектов Ячжао Ли, Янвэй Пан, Цзянбин Шэнь, Цзяле Цао, Лин Шао 917 5 17:00 05:00 Свертка пирамид с выравниванием масштаба для обнаружения объектов Синьцзян Ван, Шилонг Чжан, Чжоран Ю, Литун Фэн, Уэйн Чжан 1582 6 17:00 05:00 Изучение кластерных лиц с помощью оценки уверенности и взаимодействия Лэй Ян, Дапенг Чен, Сяохан Чжань, Жуй Чжао, Чен Чейндж Лой, Дахуа Линь 2030 7 17:00 05:00 Повторная идентификация человека между моделями с передачей общих характеристик Ян Лу, Юэ Ву, Бинь Лю, Тяньчжу Чжан, Баопу Ли, Ци Чу, Нэнхай Юй 2658 8 17:00 05:00 DPGN: Сеть графа распространения для обучения по нескольким шагам Линь Ян, Лянлян Ли, Цзилунь Чжан, Синью Чжоу, Эрцзинь Чжоу, Ю Лю 3194 9 17:00 05:00 График с учетом плотности для глубокого полууправляемого визуального распознавания Суичан Ли, Бинь Лю, Дондонг Чен, Ци Чу, Лу Юань, Нэнхай Юй 4449 10 17:00 05:00 Неконтролируемая мультимодальная регистрация изображения с помощью геометрии с сохранением преобразования изображения в изображение Моав Арар, Йифтах Джинджер, Дов Данон, Амит Х.Бермано, Даниэль Коэн-Ор 4536 11 17:00 05:00 Бинаризация MobileNet с помощью поиска на основе эволюции Хай Фан, Зечун Лю, Данг Хюнь, Мариос Саввидес, Кван-Тинг Ченг, Чжицян Шэнь 5277 12 17:00 05:00 Обнаружение сильно закрытых пешеходов с улучшенным временным контекстом Цзялянь Ву, Чуньлуань Чжоу, Мин Ян, Цянь Чжан, Юань Ли, Цзюньсун Юань 5919 13 17:00 05:00 Беспорядочные рекуррентные модели для классификации нескольких этикеток Vacit Oguz Yazici, Abel Gonzalez-Garcia, Arnau Ramisa, Bartłomiej Twardowski, Joost van de Weijer 6107 14 17:00 05:00 Gold Seeker: получение информации от распространения политики для целенаправленного мышления и мышления Эхсан Аббаснежад, Иман Аббаснежад, Ци Ву, Явен Ши, Антон ван ден Хенгель 6262 15 17:00 05:00 Переосмысление маршрута к локализации слабо контролируемых объектов Chen-Lin Zhang, Yun-Hao Cao, Jianxin Wu 6555 16 17:00 05:00 Сети галлюцинаций состязательных признаков для быстрого обучения Кай Ли, Юлунь Чжан, Кунпэн Ли, Юнь Фу 6786 17 17:00 05:00 Обучение условному распределению Гаусса для распознавания открытого множества Синь Сунь, Чжэннин Ян, Чи Чжан, Кек-Вун Лин, Гохао Пэн 6895 18 17:00 05:00 Connect-and-Slice: гибридный подход к реконструкции 3D-объектов Хао Фанг, Флоран Лафарж 6957 19 17:00 05:00 Генерация внимательных весов для быстрого обучения посредством максимизации информации Илуань Го, Нгай-Ман Чунг 7492 20 17:00 05:00 Оценка эстетики глаза для автоматической мультиреференсной окраски глаза Бо Ян, Цин Линь, Вэйминь Тан, Шили Чжоу 7503 21 17:00 05:00 PuppeteerGAN: произвольная портретная анимация с семантическим преобразованием внешнего вида Zhuo Chen, Chaoyue Wang, Bo Yuan, Dacheng Tao 7527 22 17:00 05:00 SEED: Структура кодировщика-декодера с расширенной семантикой для распознавания текста сцены Чжи Цяо, Юй Чжоу, Дунбао Ян, Юйкан Чжоу, Вэйпин Ван 7555 23 17:00 05:00 Двухпотоковые сети со смещением по текстуре и форме для классификации одежды и распознавания атрибутов Ювэй Чжан, Пэн Чжан, Чун Юань, Чжи Ван 7572 24 17:00 05:00 Глубокие водяные знаки, не зависящие от искажений Сиянг Луо, Руохань Чжань, Хуэйвэнь Чанг, Фэн Ян, Пейман Миланфар 7593 25 17:00 05:00 RMP-SNN: нейрон с остаточным мембранным потенциалом для обеспечения более глубокой нейронной сети с высокой точностью и низкой задержкой Бинг Хан, Гопалакришнан Шринивасан, Кошик Рой 7601 26 17:00 05:00 BFBox: поиск подходящей для лица магистральной сети и пирамидальной сети функций для детектора лиц Ян Лю, Сюй Тан 7719 27 17:00 05:00 PFCNN: сверточные нейронные сети на трехмерных поверхностях с использованием параллельных фреймов Юци Ян, Шилинь Лю, Хао Пань, Ян Лю, Синь Тонг 7734 28 17:00 05:00 iTAML: метод инкрементального метаобучения, не зависящий от задач Джатушан Раджасегаран, Салман Хан, Мунавар Хаят, Фахад Шахбаз Хан, Мубарак Шах 7741 29 17:00 05:00 Оптимальное решение задачи калибровки по методу наименьших квадратов Амит Декель, Линус Херенстам-Нильсен, Серджио Каккамо 7769 30 17:00 05:00 MnasFPN: изучение архитектуры пирамиды с учетом задержки для обнаружения объектов на мобильных устройствах Бо Чен, Гольназ Гиаси, Ханьсяо Лю, Цун-И Линь, Дмитрий Калениченко, Хартвиг Адам, Куок В.Le 7818 31 17:00 05:00 VSGNet: Пространственная сеть внимания для обнаружения взаимодействий человека и объекта с использованием сверток графов Ойтун Улутан, А С. М. Ифтехар, Б. С. Манджунатх 7850 32 17:00 05:00 Сквозная калибровка камеры для трансляции видео Лонг Ша, Дженнифер Хоббс, Панна Фелсен, Синью Вэй, Патрик Люси, Суджой Гангули 7851 33 17:00 05:00 Регуляризация трансферного обучения CNN с помощью рандомизированной регрессии Ян Чжун, Ацуто Маки 7890 34 17:00 05:00 KeypointNet: крупномасштабный трехмерный набор данных ключевых точек, собранный из множества человеческих аннотаций Ян Ю, Юйцзин Лу, Чэнкунь Ли, Чжоцзюнь Чэн, Лянвэй Ли, Личжуан Ма, Цеву Лу, Вэймин Ван 7904 35 17:00 05:00 Иерархическая кластеризация с тройной потерей аппаратного пакета для повторной идентификации личности Кайвэй Цзэн, Мунан Нин, Яохуа Ван, Ян Го 7913 36 17:00 05:00 Совместная семантическая сегментация и определение границ с использованием контекстов итеративных пирамид Миньминь Чжэнь, Цзинлу Ван, Лэй Чжоу, Шивэй Ли, Тяньвэй Шэнь, Цзясян Шан, Тянь Фанг, Лун Цюань 7942 37 17:00 05:00 Агрегация иерархической структуры с указанием внимания для матирования изображения Ю Цяо, Юйхао Лю, Синь Ян, Дуншэн Чжоу, Минлян Сюй, Цян Чжан, Сяопэн Вэй 7949 38 17:00 05:00 MetaFuse: предварительно обученная модель слияния для оценки поз человека Ронгчан Се, Ван Чунью, Ван Ичжоу 7972 39 17:00 05:00 Семантическая окраска на основе предыдущей управляемой GAN Ависек Лахири, Арнав Кумар Джайн, Санскар Агравал, Пабитра Митра, Прабир Кумар Бисвас 7984 40 17:00 05:00 Слабо контролируемая сегментация семантического облака точек: в 10 раз меньше меток Сюнь Сюй, Гим Хи Ли 7997 41 17:00 05:00 Физически реализуемые состязательные примеры для обнаружения объектов LiDAR Джеймс Ту, Менге Рен, Сивабалан Манивасагам, Мин Лян, Бен Ян, Ричард Ду, Франк Ченг, Ракель Уртасун 8036 42 17:00 05:00 Борьба с зашумленными этикетками по соглашению: совместный метод обучения с совместной регуляризацией Hongxin Wei, Lei Feng, Xiangyu Chen, Bo An 8050 43 17:00 05:00 Легкий калибратор: отдельный компонент для неконтролируемой адаптации домена Шаокай Е, Кайлу Ву, Му Чжоу, Юньфэй Ян, Сиа Хуат Тан, Кайди Сюй, Джиэбо Сон, Ченглун Бао, Кайшэн Ма 8052 44 17:00 05:00 Научитесь расширять: совместное расширение данных и оптимизация сети для распознавания текста Цаньцзе Луо, Юаньчжи Чжу, Лянвэнь Цзинь, Юнпань Ван 8062 45 17:00 05:00 Обучение селективному взаимному вниманию для обнаружения заметности RGB-D Нянь Лю, Ни Чжан, Цзюньвэй Хан 8118 46 17:00 05:00 Междоменное обнаружение объектов посредством адаптации функций от грубого к мелкому Янтао Чжэн, Ди Хуанг, Сонгтао Лю, Юньхун Ван 8151 47 17:00 05:00 Оценка карт вероятности регионов с низким рейтингом Габриэла Чурка, Золтан Като, Андор Юхас, Мартин Хуменбергер 8160 48 17:00 05:00 Реконструкция нервной головы со скрытыми дескрипторами позы Егор Бурков, Игорь Пасечник, Артур Григорьев, Виктор Лемпицкий 8178 49 17:00 05:00 Изучение индивидуальных стилей речи для точного синтеза речи К. Р. Праджвал, Рудрабха Мукхопадхьяй, Винай П.Намбудири, К.В. Джавахар 8202 50 17:00 05:00 Самоконтролируемое обучение визуальным инвариантам, индуцированным видео Майкл Чаннен, Джосип Джолонга, Марвин Риттер, Аравинд Махендран, Нил Холсби, Сильвен Гелли, Марио Лучич 8249 51 17:00 05:00 Двухэтапная одноранговая рекомбинация функций для передачи произвольного стиля изображения Ян Свобода, Аша Ануше, Кристиан Осендорфер, Джонатан Маши 8252 52 17:00 05:00 MINA: выпуклое смешанно-целочисленное программирование для нежесткого выравнивания формы Флориан Бернар, Зишан Хан Сури, Кристиан Теобальт 8262 53 17:00 05:00 Улучшение One-Shot NAS путем подавления заднего выцветания Сян Ли, Чен Линь, Чумин Ли, Мин Сун, Вэй Ву, Цзюньцзе Ян, Ванли Оуян 8263 54 17:00 05:00 Инкрементное обнаружение малюсеньких объектов Хуан-Мануэль Перес-Руа, Сатьянь Чжу, Тимоти М.Hospedales, Тао Сян 8295 55 17:00 05:00 Синтетическое обучение: обучение с помощью распределенного асинхронного дискриминатора GAN без совместного использования данных медицинских изображений Ци Чанг, Хуи Цюй, Икай Чжан, Мерт Сабунку, Чао Чен, Тонг Чжан, Димитрис Н. Метаксас 8323 56 17:00 05:00 Исследование кластеров, не зависящих от категорий для адаптации домена с открытым набором Инвэй Пан, Тин Яо, Йехао Ли, Чонг-Ва Нго, Тао Мэй 8334 57 17:00 05:00 Регуляризация предсказаний классового мышления с помощью извлечения самопознания Сукмин Юн, Парк Чонджин, Кимин Ли, Джин Ву Шин 8349 58 17:00 05:00 Иерархическая графическая сеть внимания для обнаружения визуальных отношений Ли Ми, Чжэньчжун Чен 8352 59 17:00 05:00 M2m: несбалансированная классификация через преобразование от мажорного к второстепенному Джэхён Ким, Чжон Хон Чжон, Джин Ву Шин 8365 60 17:00 05:00 CenterMask: сегментация экземпляров без привязки в реальном времени Youngwan Lee, Jongyoul Park 8381 61 17:00 05:00 Многопутевое обучение для оценки положения объекта в разных доменах Мартин Сандермейер, Максимилиан Дурнер, Эн Йен Пуанг, Золтан-Чаба Мартон, Нарунас Васкявичюс, Кай О.Аррас, Рудольф Трибель 8404 62 17:00 05:00 Инкрементальное обучение в онлайн-сценарии Цзянпэн Хэ, Рунью Мао, Цзэман Шао, Фэнцин Чжу 8406 63 17:00 05:00 Увеличенное расстояние транспортировки для адаптации неконтролируемого домена Mengxue Li, Yi-Ming Zhai, You-Wei Luo, Peng-Fei Ge, Chuan-Xian Ren 8407 64 17:00 05:00 TESA: Самовнимание тензорного элемента через матрицизацию Франческа Бабилони, Иоаннис Маррас, Грегори Слабо, Стефанос Зафейриу 8428 65 17:00 05:00 Обучение управляемой CNN для обнаружения проводников Донгханг Ли, Адриан Барбу 8449 66 17:00 05:00 Суперпиксельная сегментация с полностью сверточными сетями Фэнтин Ян, Цянь Сунь, Хайлинь Цзинь, Цзихань Чжоу 8460 67 17:00 05:00 SharinGAN: объединение синтетических и реальных данных для неконтролируемой оценки геометрии Коутиля PNVR, Хао Чжоу, Дэвид Джейкобс 8463 68 17:00 05:00 Обучение распределению меток на графах вспомогательных пространств меток для распознавания выражения лица Шикай Чен, Цзяньфэн Ван, Юэдун Чен, Чжунчао Ши, Синь Гэн, Юн Руи 8514 69 17:00 05:00 Глубокий остаточный поток для обнаружения отсутствия распределения Ев Зиссельман, Авив Тамар 8521 70 17:00 05:00 FeatureFlow: надежная интерполяция видео посредством генерации структуры в текстуру Shurui Gui, Chaoyue Wang, Qihua Chen, Dacheng Tao 8559 71 17:00 05:00 Изучение паттернов движения пузырьков в живых клетках в наномасштабе Ариф Ахмед Сех, Ида Сундвор Опстад, Аса Бирна Биргисдоттир, Трулс Мирмель, Балприт Сингх Ахлувалия, Кришна Агарвал, Дилип К.Прасад 8583 72 17:00 05:00 Улучшение сегментации действий с помощью темпорального мышления на основе графиков Ифэй Хуанг, Юсуке Сугано, Ёити Сато 8588 73 17:00 05:00 Сеть для создания прототипов на основе эпизодов для обучения с нулевым выстрелом Юньлун Ю, Чжун Цзи, Чжунонг Хан, Чжунфэй Чжан 8631 74 17:00 05:00 Учимся сегментировать хвост Xinting Hu, Yi Jiang, Kaihua Tang, Jingyuan Chen, Chunyan Miao, Hanwang Zhang 8662 75 17:00 05:00 Обучение оценке моделей восприятия с использованием показателей, ориентированных на планирование Иона Филион, Амлан Кар, Санджа Фидлер 8722 76 17:00 05:00 Где, что, будь: мультимодальное обучение и обнаружение пешеходов Янь Ло, Чунъян Чжан, Мумин Чжао, Хао Чжоу, Цзюнь Сунь 8738 77 17:00 05:00 CoverNet: мультимодальное прогнозирование поведения с использованием наборов траекторий Тунг Фан-Минь, Елена Корина Григоре, Фредди А.Бултон, Оскар Бейбом, Эрик М. Вольф 8765 78 17:00 05:00 Повторная идентификация человека в реальном мире через обучение инвариантности деградации Юкун Хуанг, Чжэн-Цзюнь Чжа, Сюэян Фу, Ричанг Хонг, Лян Ли 8820 79 17:00 05:00 Защита и использование состязательной весовой атаки на основе Bit-Flip Чжэчжи Хэ, Аднан Сирадж Ракин, Цзинтао Ли, Чайтали Чакрабарти, Делян Фань 8846 80 17:00 05:00 Состязательные скрытые автоэнкодеры Станислав Пидгорский, Дональд А.Аджеро, Джанфранко Доретто 8873 81 17:00 05:00 Адаптивная сеть дробной расширенной свертки для оценки эстетики изображения Цюю Чен, Вэй Чжан, Нин Чжоу, Пэн Лэй, И Сюй, Ю Чжэн, Цзяньпин Фань 8932 82 17:00 05:00 Глубинная генеративная модель для надежной классификации дисбаланса Синьюэ Ван, Илинь Лю, Липин Цзин 8948 83 17:00 05:00 Обучение глубокой сети для обнаружения ключевых точек трехмерных объектов и поз 6D Ванцин Чжао, Шаобо Чжан, Цзыю Гуань, Вэй Чжао, Цзине Пэн, Цзяньпин Фань 9094 84 17:00 05:00 MetaIQA: глубокое метаобучение для оценки качества изображения без эталонных изображений Hancheng Zhu, Leida Li, Jinjian Wu, Weisheng Dong, Guangming Shi 9107 85 17:00 05:00 Sketchformer: представление эскизной структуры на основе трансформатора Leo Sampaio Ferraz Ribeiro, Tu Bui, John Collomosse, Moacir Ponti 9323 86 17:00 05:00 Цилиндрические сверточные сети для совместного обнаружения объектов и оценки точек обзора Сонхун Чжон, Сынрён Ким, Хандже Ким, Минсу Ким, Иг-Джэ Ким, Чонхён Чо, Кванхун Сон 9411 87 17:00 05:00 Изучение единой сети взвешивания выборки для обнаружения объектов Ци Цай, Инвэй Пань, Ю Ван, Джингэнь Лю, Тин Яо, Тао Мэй 9557 88 17:00 05:00 Old Is Gold: новое определение парадигмы обучения одноклассников, полученной путем состязательного изучения Мухаммад Зайгам Захир, Джин-Ха Ли, Марселла Астрид, Сунг-Ик Ли 9591 89 17:00 05:00 Адаптивная нейронная сеть для неконтролируемого анализа согласованности мозаики в судебной экспертизе изображений Квентин Баммей, Рафаэль Громпоне фон Джои, Жан-Мишель Морель 9855 90 17:00 05:00 McFlow: модели потока Монте-Карло для импутации данных Тревор В.Ричардсон, Вэньчэн Ву, Лей Линь, Бейлей Сюй, Эдгар А. Бернал 9883 91 17:00 05:00 Учимся видеть сквозь препятствия Ю-Лун Лю, Вэй-Шэн Лай, Мин-Сюань Ян, Юн-Ю Чжуан, Цзя-Бинь Хуан 2197 92 17:00 05:00 GaitPart: основанная на временной части модель для распознавания походки Чао Фань, Юньцзе Пэн, Чуньшуй Цао, Сюй Лю, Сайхуэй Хоу, Цзяннань Чи, Юнчжэнь Хуан, Цин Ли, Чжицян Хэ 7216 93 17:00 05:00 EmotiCon: контекстно-зависимое мультимодальное распознавание эмоций с использованием принципа Фреге Триша Миттал, Пуджа Гухан, Уттаран Бхаттачарья, Рохан Чандра, Аникет Бера, Динеш Маноча 9794 94 17:00 05:00 Может ли глубокое обучение распознавать малозаметные действия человека? Винсент Жако, Чжуофан Ин, Габриэль Крейман 9801 95 17:00 05:00 PhysGAN: создание устойчивых к физическому миру состязательных примеров для автономного вождения Зелун Конг, Цзюньфэн Го, Анг Ли, Конг Лю 9817 96 17:00 05:00 ILFO: состязательная атака на адаптивные нейронные сети Миразул Хак, Анки Чаухан, Цун Лю, Вэй Ян 9824 97 17:00 05:00 Об инвариантности трансляции в CNN: сверточные слои могут использовать абсолютное пространственное расположение Осман Семих Кайхан, Ян К.ван Гемерт 9888 98 17:00 05:00 Создание разнообразных изображений с помощью саморегулирующихся сетей GAN Стивен Лю, Тунчжоу Ван, Дэвид Бау, Цзюнь-Ян Чжу, Антонио Торральба 9906 99 17:00 05:00 Создание иерархической композиционной модели путем разбиения сети генераторов Xianglei Xing, Tianfu Wu, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu 9926 100 17:00 05:00 CARP: сжатие посредством адаптивного рекурсивного разбиения на многомерные изображения Рунцзе Лю, Мэн Ли, Ли Ма 9971 101 17:00 05:00 GrappaNet: сочетание параллельной визуализации с глубоким обучением для реконструкции многокатушечной МРТ Ануруп Шрирам, Юре Збонтар, Тулли Мюррелл, К.Лоуренс Зитник, Аарон Дефазио, Дэниел К. Содиксон 9974 102 17:00 05:00 Может ли распределение веса превзойти поиск по произвольной архитектуре? Исследование с помощью TuNAS Габриэль Бендер, Ханьсяо Лю, Бо Чен, Грейс Чу, Шуян Чэн, Питер-Ян Киндерманс, Куок В. Ле 9997 103 17:00 05:00 Свертка контекстно-зависимого графа для распознавания действий на основе скелетов Сикун Чжан, Чанг Сю, Дачэн Тао 9999 104 17:00 05:00 Быстрая (er) реконструкция измельченных текстовых документов с помощью самостоятельного глубокого асимметричного обучения метрикам Тьяго М.Пайшао, Родриго Ф. Берриэль, Мария С. С. Боерес, Алессандро Л. Керич, Клодин Бадуэ, Альберто Ф. де Соуза, Тьяго Оливейра-Сантос 10016 105 17:00 05:00 Возвращение к нормализации позы для детального распознавания нескольких кадров Люминг Тан, Дэвис Вертхаймер, Бхарат Харихаран 10039 106 17:00 05:00 RankMI: взаимная информация, увеличивающая потери при ранжировании Мете Кемертас, Лейла Пишдад, Константинос Г.Дерпанис, Афсане Фазлы 10041 107 17:00 05:00 Изучение нормальности на основе памяти для обнаружения аномалий Hyunjong Park, Jongyoun Noh, Bumsub Ham 10042 108 17:00 05:00 Грамматика внешнего вида для быстрого извлечения средней оси из реальных изображений Шарль-Оливье Дюфрен Камаро, Мортеза Резанежад, Ставрос Цогкас, Калим Сиддики, Свен Дикинсон 10049 109 17:00 05:00 Обобщение сегментации рук в эгоцентрических видео с адаптацией модели на основе неопределенности Минджи Цай, Фэн Лу, Ёити Сато 10059 110 17:00 05:00 DeFeat-Net: общая глубина монокуляра посредством одновременного обучения неконтролируемому представлению Хайме Спенсер, Ричард Боуден, Саймон Хэдфилд 10060 111 17:00 05:00 Изучение сегментации визуального движения с использованием поверхностей событий Антон Митрохин, Чжиюань Хуа, Корнелия Фермюллер, Яннис Алоимонос 10061 112 17:00 05:00 Social-STGCNN: сверточная нейронная сеть с пространственно-временным графом для прогнозирования траектории движения человека Абдуаллах Мохамед, Кун Цянь, Мохамед Эльхосейни, Кристиан Клодель 10076 113 17:00 05:00 Дискриминационное мультимодальное распознавание речи Бо Сюй, Чэн Лу, Яндун Го, Якоб Ван 10098 114 17:00 05:00 Атаки с чистого листа на модели распознавания видео Шихао Чжао, Синцзюнь Ма, Сян Чжэн, Джеймс Бейли, Цзинцзин Чен, Ю-Ган Цзян 10099 115 17:00 05:00 Обнаружение состязательных выборок с использованием функций влияния и ближайших соседей Гилад Коэн, Гильермо Сапиро, Раджа Гирьес 10141 116 17:00 05:00 Неконтролируемая персонализация модели при сохранении конфиденциальности и масштабируемости: открытая проблема Маттиас Де Ланге, Сюй Цзя, Сара Паризо, Алеш Леонардис, Грегори Слабо, Тинне Туйтелаарс 10148 117 17:00 05:00 GIFnets: структура кодирования дифференцированного GIF Innfarn Yoo, Xiyang Luo, Yilin Wang, Feng Yang, Peyman Milanfar 10160 118 17:00 05:00 Обучающееся инвариантное представление для неконтролируемого восстановления изображений Wenchao Du, Hu Chen, Hongyu Yang 10165 119 17:00 05:00 Улучшенная визуальная классификация по нескольким выстрелам Пейман Батени, Рагхав Гоял, Ваден Масрани, Фрэнк Вуд, Леонид Сигал 10195 120 17:00 05:00 Изучение взвешенных подмногообразий с помощью вариационных автоэнкодеров и римановых вариационных автоэнкодеров Нина Миолане, Сьюзан Холмс 10196 121 17:00 05:00 Изучение позы геоцентрического объекта на наклонных монокулярных изображениях Гордон Кристи, Родриго Рене Рай Муньос Абудждер, Кевин Фостер, Ши Хагстром, Грегори Д.Хагер, Майрон З. Браун 10212 122 17:00 05:00 Понимание состязательных примеров из взаимного влияния образов и возмущений Чаонин Чжан, Филипп Бенц, Туба Имтиаз, Ин Со Квеон 10219 123 17:00 05:00 Ваш местный GAN: разработка двумерных механизмов локального внимания для генеративных моделей Яннис Дарас, Август Одена, Хан Чжан, Александрос Г.Димакис 10244 124 17:00 05:00 MoreFusion: многообъектное обоснование для 6D оценки позы с помощью Volumetric Fusion Кентаро Вада, Эдгар Сукар, Стивен Джеймс, Дэниел Лентон, Эндрю Дж. Дэвисон 10262 125 17:00 05:00 HCNAF: гиперусловный нейронный авторегрессионный поток и его применение для прогнозирования вероятностной карты занятости Кынсоб Ох, Жан-Себастьян Валуа 10268 126 17:00 05:00 Детальное восстановление образа с помощью сетей контекстной агрегации Сен Дэн, Минцян Вэй, Цзюнь Ван, Идан Фэн, Люмин Лян, Хаоран Се, Фу Ли Ван, Мэн Ван 10280 127 17:00 05:00 MCEN: преодоление межмодального разрыва между рецептами приготовления и изображениями блюд с помощью модели со скрытыми переменными Han Fu, Rui Wu, Chenghao Liu, Jianling Sun 10290 128 17:00 05:00 Hypergraph Attention Networks для мультимодального обучения Ын-Сол Ким, У Ён Кан, Кён-Ун Он, Ю-Чжон Хо, Бён-Так Чжан 10358 129 17:00 05:00 Движение в правильном направлении: регуляризация для глубокого метрического обучения Дин Дайал Мохан, Нишант Шанкаран, Деннис Федоришин, Шрирангарадж Сетлур, Вену Говиндараджу 10400 130 17:00 05:00 Переосмысление разделимых по глубине сверток: как внутриядерные корреляции приводят к улучшению мобильных сетей Даниэль Хаас, Мануэль Амтор 10422 131 17:00 05:00 Видеть без взгляда: контекстное восстановление обнаруженных объектов для максимизации AP Лоуренсу В.Пато, Ренато Негриньо, Педро М.К. Агиар 10437 132 17:00 05:00 Сквозная сеть противоборства для мультимодальной кластеризации Рунву Чжоу, И-Донг Шэнь 10498 133 17:00 05:00 Fast Sparse ConvNets Эрих Эльсен, Марат Духан, Тревор Гейл, Карен Симонян 10517 134 17:00 05:00 Использование нескольких образцов знаний для эффективного сжатия сети Tianhong Li, Jianguo Li, Zhuang Liu, Changshui Zhang 10521 135 17:00 05:00 Прогнозирование резких и точных границ окклюзии при оценке глубины монокуляра с использованием полей смещения Микаэль Рамамонхисоа, Юмин Ду, Винсент Лепетит 10524 136 17:00 05:00 Соответствие форм с использованием анизотропных спектральных УНЧ Чебышева Qinsong Li, Shengjun Liu, Ling Hu, Xinru Лю 10543 137 17:00 05:00 RetinaTrack: одноэтапное онлайн-обнаружение и отслеживание суставов Чжичао Лу, Вивек Ратод, Ронни Вотель, Джонатан Хуанг 10568 138 17:00 05:00 Мультимодальная категоризация кризисных событий в социальных сетях Махди Абависани, Ливэй Ву, Шэнли Ху, Джоэл Тетро, Алехандро Хаймс 10586 139 17:00 05:00 SPARE3D: набор данных для обоснованного обоснования линейных чертежей с тремя ракурсами Вэнью Хан, Сиюань Сян, Чэньхуэй Лю, Жоюй Ван, Чен Фэн 10594 140 17:00 05:00 SwapText: передача текстов на основе изображений в сценах Цянпэн Ян, Цзюнь Хуан, Вэй Линь 10626 141 17:00 05:00 OrigamiNet: слабо контролируемое, без сегментации, одношаговое, распознавание текста полной страницы с помощью обучения разворачиванию Мохамед Юсеф, Том Э.Епископ 10634 142 17:00 05:00 FroDO: от обнаружения к трехмерным объектам Мартин Рюнц, Кеджи Ли, Мэн Танг, Линни Ма, Чен Конг, Таннер Шмидт, Ян Рид, Лурдес Агапито, Джулиан Штрауб, Стивен Лавгроув, Ричард Ньюкомб 10713 Избранные доклады конференций Китайского общества оптической инженерии, проведенных в июле 2016 г. | (2016) | Публикации
Измерьте короткое расстояние для космического мусора на основе данных измерения угловой погрешности радара
Авторы): Яо Чжан; Цяо Ван; Лай-цзянь Чжоу; Чжо Чжан; Сяо-Лун ЛиПоказать аннотацию
В связи с участившейся деятельностью человека в космосе количество мертвых спутников и космического мусора увеличилось. значительно, увеличивают риски для имеющихся космических аппаратов, однако текущее повсеместное использование измерительного оборудования Между космической мишенью есть много проблем, таких как высокая стоимость разработки или ограниченные условия использования.Чтобы решить эту проблему проблема, используйте радиолокационную информацию об ошибке измерения нескольких целей для космоса и комбинируя взаимосвязь между целью и с точки зрения радиолокационной станции, построение модели декодирования горизонтальных расстояний. За счет улучшенного квантования сигнала цифра, синхронизация времени и метод обработки выбросов, повысить точность измерения, удовлетворяет проанализирована потребность в многообъективных измерениях ближнего расстояния и эффективность использования. Проведя валидационный тест, проверка выполнимости и эффективности предложенных методов.
Эффективное двумерное ALE-моделирование и экспериментальное подтверждение взаимодействия импульсного лазерного излучения с веществом
Авторы): Цян Чжао; Чживэй ДонгПоказать аннотацию
Мы разработали двумерный код произвольного лагранжевого эйлера (ALE), который используется для изучения физических процессов, поглощения плазмы, профиля кратера и распределения температуры на металлической мишени и под поверхностью.Метод ALE преодолевает проблемы с лагранжевым искажением движущейся сетки за счет сглаживания сетки и переназначения консервативных величин с лагранжевой сетки на сглаженную. Приведены результаты численного моделирования импульсной лазерной абляции. Работа представляет особый интерес для анализа экспериментальных результатов, полученных при импульсной лазерной абляции.
Восстановление слепым методом с полной вариацией по Гауссу для изображений наземных космических объектов
Авторы): Отправка Го; Ронгжи Чжан; Ронг Сюй; Чанхай Лю; Джишенг ЛиПоказать аннотацию
Мы специализируемся на восстановлении адаптивной оптики (АО) наземных космических объектов. изображения искажены атмосферной турбулентностью.Полная вариация (ТВ) слепых изображений АО представлен метод восстановления, использующий операторы производной Гаусса низкого порядка. В отличие от предыдущего определения термина регуляризации телевидения, мы предлагаем определять телевидение заранее. гауссовскими градиентными операторами вместо общих конечно-разностных градиентных операторов. В частности, на каждом итерационном шаге попеременной минимизации при решении ТВ-слепых проблема деконволюции, оператор производной Гаусса первого порядка (т.е. величина градиента Гаусса) используется для построения полной нормы вариации изображения объекта, а второй порядок Оператор производной Гаусса (т.е. Лапласиана Гаусса) используется для пространственной настройки параметр регуляризации. Сравнительные имитационные эксперименты показывают, что этот простой улучшение снимков наземных космических объектов практически осуществимо и может дать больше высокая производительность как в отношении точности восстановления, так и в отношении свойства сходимости.
Исследования по разработке системы обнаружения космических целей и технологии трехмерной реконструкции
Авторы): Донг Ли; Чжэнь Вэй; Давэй Сун; Вэньфэн Сунь; Сяоянь ФаньПоказать аннотацию
С развитием космической техники количество космических аппаратов и мусора увеличивается с каждым годом.В спрос на обнаружение и идентификацию космических аппаратов сильно растет, что обеспечивает поддержку каталогизации, предупреждение о столкновениях и защита космических аппаратов. Большинство существующих подходов к трехмерной реконструкции — это корреляция центров рассеяния, т.е. основан на профиле дальности с высоким разрешением (HRRP) радара. В этой статье предлагается новый метод восстановления трехмерного структура центра рассеяния цели из последовательности радиолокационных изображений ISAR, которая в основном состоит из трех шаги.Во-первых, это масштабирование по азимуту последовательных изображений ISAR на основе дробного преобразования Фурье (FrFT). Позднее выделение центров рассеяния и согласование между соседними изображениями ISAR с использованием сеточного метода. Наконец, согласно координатной матрицы центров рассеяния, трехмерная структура центров рассеяния восстанавливается с использованием улучшенный метод факторизации. Трехмерная структура отличается стабильными и интуитивно понятными характеристиками, которые обеспечивают новый способ повысить вероятность идентификации и упростить библиотеку сопоставления моделей.Спутниковая модель восстанавливается предложенным методом из четырех последовательных изображений ISAR. Моделирование Результаты доказывают, что метод получил удовлетворительную согласованность и точность.
Применение фемтосекундного лазерного дальномера для мониторинга космического мусора
Авторы): Цзян Юань; Ронги Джи; Вэйху ЧжоуПоказать аннотацию
Удаление космического мусора на большие расстояния поможет избежать столкновения.По сравнению с радаром и телескопом, инфракрасная бинокулярная система мониторинга может отслеживать и быстро разметать космический мусор. Поскольку диапазон измерения связан с длиной базовой линии, два камеры размещены на разных спутниках. Из-за отсутствия жесткой связи между спутниками, фемтосекундный лазерный дальномер используется для измерения положения камеры.
Моделирование и коррекция статической погрешности наведения телескопа нивелирной установки.
Авторы): Чэн-чжи Лю; Мэн-мэн Ли; Чжэнь-вэй ЛиПоказать аннотацию
Модель статического наведения была построена для исправления ошибки статического наведения.Горизонтальная система координат и прицельная Система координат построена на основе архитектуры нивелирного телескопа. Затем произведите преобразование формула при преобразовании системы координат ALT-ALT в горизонтальную систему координат и получила повернутую матрицу какие элементы содержат значение энкодера и ошибки наведения телескопа установки уровня при повороте От горизонтальной системы координат к системе координат цели также называется система координат прицеливания. Получено статическое наведение модели после серии расчетов.Используя данные, полученные с помощью 40-сантиметрового телескопа при установке Модель, и результаты показывают, что точность статического наведения повысилась с 196,64 до 4,76 дюйма, что по сравнению с базовой модели параметров и сферической модели, было установлено, что статическая модель наведения является лучшей. Также достаточно содержания требование, которое поднялось.
Исследование радиационно-стойкого световода, легированного Er, для обнаружения в космосе
Авторы): Цзянь-пин Хуан; Ге Чжан; Пу-пу Ван; Рун-дон Ли; Цун Цзян; Чун СяоПоказать аннотацию
В этой статье легированные эрбием световоды для космического обнаружения исследуются на предмет радиационной стойкости.Волокна с различным углеродным покрытием содержат водород и излучают его, а углеродный слой вокруг волокна слишком толстый. не принесет наилучших радиационно-стойких характеристик, так как толстый углеродный слой приведет к попаданию водорода трудный. Мы также исследуем продолжительность насыщения водородом при высоких и низких температурах. соответственно, и было обнаружено, что светочувствительность волокон через несколько дней становится плоской. Перезагружен водород в волокна, которые были загружены один раз, это помогает нам глубже понять механизм загрузки водорода для волоконные решетки.Также исследуются потери и изменение ширины волны при различной дозе облучения.
Высокоточный радар LFMCW диапазона K для измерения дальности
Авторы): Инчжуо Цзя; Сювэй Чен; Юнляо ЦзоуПоказать аннотацию
Радиолокатор LFMCW K-диапазона может применяться для высокоточного измерения дальности, если его разрешение по дальности сделать близким к мм, хорошая производительность необходима не только при проектировании аппаратного обеспечения, выбор алгоритма и оптимизация, но и тоже нужен.В радиолокационной системе LFMCW K-диапазона алгоритм CZT модифицирован в соответствии с практическим эхосигналом радара, его Имитационная модель построена в программном обеспечении System Generator, соответствующий алгоритм реализован в FPGA. Радиолокатор LFMCW K-диапазона может быть применен для измерения дальности резервуара-хранилища большого объема. сделано в соответствии с заявкой, результат эксперимента показывает, что точность измерения диапазона может достигать миллиметровой величины, Система может удовлетворить требования дистанционного высокоточного измерения.
Исследование погрешности калибровки фазы несущей по сравнению с антенной решеткой
Авторы): Ке Сун; Сяомин ХоуПоказать аннотацию
Техническая сложность построения антенных решеток восходящей линии связи состоит в том, что сигналы из различных источников не могут быть автоматически обработаны. выровнялся по цели в глубоком космосеВеличина усиления комбинирования мощности в дальней зоне напрямую определяется точностью калибровки фазы несущей. Необходимо проанализировать всю систему построения массивов, чтобы повысить точность фазовая калибровка. В данной статье анализируются факторы, влияющие на ошибку калибровки фазы несущей антенны восходящего канала. матричная система, включая погрешность измерения фазы и оборудования, погрешность фазового сдвига восходящего канала, погрешность положения наземной антенны, калибровочного приемника и КА-мишени, погрешность атмосферной турбулентности беспокойство.Обсудите пространственную и временную автокорреляционную модель атмосферных возмущений. Каждая антенна Антенная решетка восходящей линии связи не является общим опорным сигналом для непрерывной калибровки. Значит, это должна быть система периодических калибровка. Под калибровкой понимается сообщение одного или нескольких космических аппаратов за определенный период. Потому что глубокий космические цели не выравниваются автоматически для мультиплексирования принятого сигнала. Поэтому выровненный сигнал должен быть выполнен заранее на земле. Данные показывают, что погрешность можно контролировать в пределах диапазона спроса с помощью существующая технология для обеспечения точности калибровки фазы несущей.Общей ошибкой можно управлять в пределах разумный диапазон.
Онлайн-оценка относительных совмещений для трекера с несколькими головами на основе принципа неизменности межзвездного угла.
Авторы): Я-чжоу Сюн; Ян-пэн Ву; Хуэй-янь Чэн; Да ЛюПоказать аннотацию
В этой статье представлен метод калибровки в реальном времени для относительного выравнивания между несколькими головками звездного трекера (MHST). основан на неизменности принципа межзвездного угла.Во-первых, пагубное влияние относительных несоосностей на проанализирована точность ориентации MHST на основе термоядерного синтеза. Тогда неизменность принципа межзвездного угла и изменяющийся признак относительного выравнивания применяется для построения модели фильтрации Калмана для оценки ошибок. Наконец, Моделирование используется, чтобы проиллюстрировать, что метод хорошо отвечает требованиям точного относительного совмещения в реальном времени MHST.
Обнаружение слабых точек в звездном датчике
Авторы): Да Лю; Ячжоу Сюн; Йи Ли; Ли Ван; Чуньян Ли; Фан ИньПоказать аннотацию
Обнаружение космических слабых мест очень полезно в некооперативном обнаружении целей.Под влиянием шум чипа и космический шум окружающей среды, слабые места обнаружение становится трудностью. В статье, во-первых, звезда извлеченный из изображения, фоновое изображение отфильтрован, чтобы уменьшить шум, а затем расстояние перемещения между соседними картинками вычисляется, после картинки перекрывая соседние изображения, энергия цель слабого места улучшена с соответствующим порогом, цель слабого места извлекается. Предлагаемый метод позволяет широко использоваться в освоении космоса, космической обороне и т. д.
Улучшенная структура многоракурсного прогнозирования
Авторы): Да Лю; Йи Ли; Ячжоу Сюн; Ли Ван; Чуньян Ли; Фан ИньПоказать аннотацию
В этой статье сначала предлагается расширенная структура DFMC, затем представлен период скачка HQF в расширенном DFMC.С учетом структуры прогнозирования временного обзора и интервью определяется местоположение HQF. На основе HQF предлагается усиление LQF. Затем с учетом HQF и улучшения LQF предлагается улучшенное прогнозирование интервью. Наконец, предлагается распределение битов в предлагаемом многовиде. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый метод позволяет достичь лучших показателей по сравнению с предыдущими схемами.
Сочетание фотонной статистики и волновой инферометрии в межзвездной космической коммуникации
Авторы): ЧАС.C. Guo; Чжан Ли; Ю. М. Чжан; Сяоцзюнь ЛиПоказать аннотацию
В настоящей работе мы показываем, что модулированная интенсивность источник света может быть получен с помощью Van cittert & Zernike Теорема метода межзвездных наблюдений. И покажи, что Пуассон распределение плотности вероятности полученного фотона может быть использовано для проверки информации и представить математическую теорию вероятности фотонов. метод определения порога светового импульса, который уже присутствует, но не используется в системах связи.Это расследование показать, что импульсный свет Метод фотонных и волновых решений имеет огромное потенциал применения в системах связи на межзвездном расстоянии.
Исследование оптической системы для космических оптических часов в NTSC
Авторы): X. Тиан; J. X. Han; С. Чжан; Х. X. Цзоу; Х. ЧангПоказать аннотацию
Оптические часы превосходят основные микроволновые часы на основе Cs с превосходными характеристиками.Это позволяет проводить новые исследования как в фундаментальная физика и техника. В статье представлена оптическая система для наших космических оптических часов в NTSC. В отличие от лаборатории, новые подходы и методы были использованы для удовлетворения требований к пространству компактность и надежность. Был разработан модульный модуль, состоящий из трех прочных блоков, представляющих собой один лазерный источник. макетные платы и макеты систем с двумя оптическими путями. Компактный размер оптической системы составляет 540 мм × 440 мм × 130 мм, а общая масса составляла примерно 28 кг.Деформация двух оптических путей системы были рассчитаны при испытании на перегрузку с помощью механического анализа, и это могло соответствовать требованиям. Это продвижение от лаборатории к инженерному приложению на основе работы, которая обеспечивает эффективную основу для улучшения оптическая система.
Разработка и анализ системы управления VCSEL атомно-интерференционного магнитометра.
Авторы): Сяо-нань Чжан; Сяо-цзе Сунь; Джун Коу; Фэн Ян; Джи Ли; Чжан Рен; Цзун-кан ВэйПоказать аннотацию
Обнаружение магнитного поля — важное средство исследования дальнего космоса.Воспользуйтесь преимуществами простой конструкции и низкое энергопотребление, атомный интерференционный магнитометр становится одной из наиболее потенциальных полезных нагрузок детектора. Лазер с вертикальным резонатором, излучающий на поверхность (VCSEL), обычно используется в качестве источника света в атомном интерференционном магнитометре. а его частотная стабильность напрямую влияет на стабильность и чувствительность магнитометра. В этой статье управление с обратной связью разработана и проанализирована стратегия VCSEL, выбраны параметры регулятора и алгоритм ошибки обратной связи. также был оптимизирован.По результатам экспериментов, которые проводились на аппаратном обеспечении. платформа моделирования, разработанная система управления с обратной связью разумна и может эффективно улучшить лазер стабильность частоты при реальной работе магнитометра.
Изготовление новой структуры 980 нм VCSEL
Авторы): Юань Фэн; Гоцзюнь Лю; Юнцинь Хао; Чанлин Ян; Джиабин Чжан; Ян Ли; Зайджин ЛиПоказать аннотацию
В этой статье новая структура 980-нм VCSEL была разработана и изготовлена для того, чтобы улучшить тепловую проблему и фотоэлектрические характеристики.С точки зрения сокращенного Эквивалентное сопротивление, электрод на стороне P был спроектирован как внутриполостная контактная структура. VCSEL с изготовлены обычная эмиссионная структура с откидным дном и внутрирезонаторная контактная структура с той же диафрагмой и сравнительно протестированы. новая структура имеет дифференциальное сопротивление 21 Ом, но обычная структура имеет дифференциальное сопротивление 25,5 Ом. Результаты тестирования показали, что это Ожидается, что конструкция нового типа VCSEL улучшит тепловые характеристики устройства и оптоэлектрические характеристики.
Исследование процесса травления VCSEL на основе GaAs
Авторы): Юань Фэн; Гоцзюнь Лю; Юнцинь Хао; Чанлин Ян; Джиабин Чжан; Ян Ли; Зайджин ЛиПоказать аннотацию
Процесс мокрого травления является ключевой технологией при производстве VCSEL и их массива для улучшить оптико-электрические характеристики мощных VCSEL, устройств с многокольцевым распределительным отверстием VCSEL изготовлен.Раствор для травления h4PO4 использовался в процессе влажного травления и травления. Скорость изучается путем изменения концентрации травильного раствора и времени травления. Оптимальный технологические условия определялись путем изучения морфологии травления и глубины травления GaAs-VCSEL. Результаты тестирования показывают, что полная морфология и соответствующая глубина может быть получено при использовании соотношения концентраций 1: 1: 10, что соответствует требованиям Процесс травления микроструктуры VCSEL на основе GaAs.
Изменяющееся во времени свойство электронной плотности в плазменном слое и его влияние на ЭМ волну в Ka-диапазоне
Авторы): Бо Яо; Сяопин Ли; Лэй ШиПоказать аннотацию
Плазменная оболочка вокруг гиперзвукового летательного аппарата подвержена влиянию турбулентности.Случайные изменения электронной плотности нарушают величина электромагнитной волны, что ухудшает качество связи. Эта статья посвящена статистике электронная плотность и статистические модели амплитуды электромагнитной волны в Ka-диапазоне получены с помощью электромагнитный расчет. Наконец, влияние электронной плотности и радиочастоты на среднее значение и дисперсию коэффициент передачи изучен. Результаты показывают, что с увеличением электронной плотности амплитуда коэффициент передачи уменьшается, а дисперсия увеличивается.С увеличением частоты радиоволны амплитуда среднего увеличивается, а дисперсия уменьшается.
Разработка программного обеспечения для электромагнитного рассеяния летательных аппаратов в ближнем космосе.
Авторы): Ванлун Сюй; Ипин ХанПоказать аннотацию
Используя Intel Visual Fortran и Visual Studio 2013, программное обеспечение для расчета радиолокационного сечения металла и Приведены плазменные трехмерные составные мишени, основанные на методах MOM и FDTD.Это программное обеспечение может рассчитать радиолокационное сечение ближнего космического самолета, покрытого плазменной оболочкой, и эта работа имеет важное стратегическое значение в будущем.
Исследование по применению информационных операций тактической барражирующей платформы.
Авторы): Хуанхуань Ван; Цзюнь Чжан; Гошу Ли; Jinxing Song; Юньхао ЧжанПоказать аннотацию
Тактическая барражирующая платформа, как многофункциональное высокоточное оружие, является важной частью конструкции. информационная война.При использовании комбинированной двигательной установки режим полета платформы включает сверхзвуковой крейсерский и дозвуковой бездельник. Платформа с разной нагрузкой представляет собой оборудование для ведения информационной войны с функциями слежки за регионом, управление связью, радиоэлектронные помехи, сопровождение цели, точная оценка атаки и ущерба. Также способность платформа может быть реализована с помощью системы передачи данных в информационной операции.
Конструкция по закону пропорциональной навигации плоско-симметричного летательного аппарата с ограничением конечного угла атаки для полета над целью
Авторы): Бин Ву; Дэнгао Цзи; Чжэньси Го; Хайбин Шен; Цзяньфэй ЧжанПоказать аннотацию
В данной статье предлагается тип пропорционального закона плавания плоско-симметричного транспортного средства с терминальной атакой. ограничение угла для полета над целью.Во-первых, скорость вращения луча зрения и модель скорости вращения автомобиль выражены. Затем положение транспортного средства определяется требованием вектора ускорения закон пропорционального судоходства. Соответственно, можно избежать неопределенной проблемы с командой наведения для плоско-симметричных полёт машины над целью. Это гарантирует высокую точность попадания в цель. Действие и эффективность закона о наведении показано моделированием характерных траекторий.
Протокол маршрутизации с двойным кандидатом для HAP-сети.
Авторы): Панфэн Хэ; Чуньюе Ли; Шуян НиПоказать аннотацию
Для повышения неуязвимости сети HAP и в то же время с учетом квазидинамической топологии в HAP. сети в статье предлагается простой и надежный протокол маршрутизации.Протокол сначала использует двойного кандидата стратегия выбора следующего узла, чтобы обеспечить лучшую надежность. Затем на этапе обслуживания короткие приветственные пакеты вместо длинных пакетов маршрутизации используются только для проверки связности каналов в квазидинамической сети HAP. Маршрут Схема обслуживания, основанная на коротких пакетах приветствия, может значительно сократить расходы на канал. Результаты моделирования на основе OPNET продемонстрировать эффективность предложенного протокола маршрутизации.
Линейный отклик прибора Sky Radiometer
Авторы): Вэй Лю; Вэй Чжао; Чжэ Чжоу; Донг Ван; Вэнь-цин Сюй; Жэнь-цзе ФаньПоказать аннотацию
Чтобы подтвердить хороший линейный отклик прибора под названием Sky Radiometer (сокращенно DTL-1) и проверить большую точность сияния, эксперименты, которые проверяли DTL-1 с использованием большого диаметра Система интегрирующих сфер подтвердила, что инструмент имеет прекрасную линейность и стабильность работы.В то же время небо яркость в Хэфэй была измерена, а достоверность и правильность DTL-1 были проверены с помощью волоконно-оптического спектрометра. Результаты показали, что инструмент имел прекрасную работоспособность, в том числе хороший линейный отклик, и мог удовлетворять требованиям научные исследования и фактическое применение. Однако линейный отклик прибора Sky Radiometer в другой регион будет подтвержден.
Численный расчет инфракрасного излучения факела БПЛА большой продолжительности действия
Авторы): Чжан-бин Хуан; Сяо-ся Ли; Юнь-Сун ФэнПоказать аннотацию
Шлейф является основным источником инфракрасного излучения для БПЛА большой продолжительности действия, и его численный расчет инфракрасного излучения очень прост. важно для расчета инфракрасных характеристик всего БПЛА.В данной работе построена геометрическая модель течения. Полевая структура шлейфа БПЛА путем анализа характеристик структуры потока. И, поле температуры Распределение факела БПЛА рассчитывалось на основе теории распространения вихревых токов. А затем спектральный инфракрасный радиационные характеристики факела БПЛА на расстоянии 2-5 мкм были получены методом однодиапазонного КГ-приближения. В результаты показывают, что температура в активной зоне шлейфа БПЛА выше, а характеристики инфракрасного излучения стабильны и очевидны.Энергия инфракрасного излучения шлейфа в основном приходится на длину волны инфракрасного излучения 2,7 мкм. и 4,5 мкм, что соответствует реальной ситуации. Результаты могут способствовать дальнейшему изучению Характеристики инфракрасного излучения БПЛА большой продолжительности действия.
Применение совместных ортогональных оснований в фантомном изображении с компрессионным зондированием
Авторы): Сян Фань; И Чен; Чжэн-дон Ченг; Чжэн-ю Лян; Бинь ЧжуПоказать аннотацию
Разреженная декомпозиция — одна из основных проблем при сжатии фантомных изображений.На этом этапе традиционные методы все еще имеют проблемы с низкой разреженностью и низкой точностью восстановления, такие как дискретное преобразование Фурье и дискретное косинусное преобразование. Для решения этих проблем предлагается совместное преобразование ортогональных базисов для оптимизации призрачное изображение. Во-первых, представьте принцип компрессионного зондирования фантомных изображений и укажите, что разреженность связана с к минимуму выборочных данных, необходимых для визуализации. Затем проанализируйте развитие и принцип совместной ортогональной базисов и выясните, что он может использовать меньше ненулевых коэффициентов для достижения того же эффекта идентификации, что и другие методы.Таким образом, совместное преобразование ортогональных базисов может обеспечить наиболее разреженное представление. Наконец, экспериментальный установка построена для проверки результатов моделирования. Экспериментальные результаты показывают, что PSNR суставных ортогональных базисов намного превосходит традиционные методы за счет использования одних и тех же выборочных данных в фантомном изображении с компрессионным зондированием. Преобразование ортогональных базисов может обеспечить лучшее качество изображения при меньшем количестве выборочных данных, что может удовлетворить систему требования к удобству и быстроте получения фантомного изображения.
Плазменный обтекатель, разработанный для защиты от ЭМИ-эффектов.
Авторы): Чжиган Ли; Цзячунь Ван; Ли Ченг; Цичао ВанПоказать аннотацию
Радар, как основное средство обнаружения, играет чрезвычайно важную роль в современной войне.Однако его легко атаковать. электромагнитным импульсным (ЭМИ) оружием. Для защиты от угрозы сконструирован плазменный обтекатель. В плазменный обтекатель используется для защиты радиолокационных систем от воздействия ЭМИ через «переднюю дверь» и «заднюю дверь». Более того, анализируются повреждающие эффекты ЭМИ для радиолокационных систем и механизм защиты плазмы от Обсуждается ЭМИ-оружие. Кроме того, проводится имитационный эксперимент для проверки возможности плазменной резки. обтекатель для защиты от ЭМИ.Результаты показывают, что структура работает хорошо, что делает ее новым методом. против оружия ЭМИ.
Конструкция параболической цилиндрической антенны со светоизлучающей плазмой.
Авторы): Цзе Цзэн; Цзя-мин Ши; Ян Лю; Цзи-куй Чжан; Чжи-ган ЛиПоказать аннотацию
Используя характеристики отражения электромагнитной волны от плазмы, плазму можно использовать для создания рефлекторной антенны.бумага конструирует металл параболическая цилиндрическая антенна и параболическая цилиндрическая антенна свечения плазмы антенны, и использует программное обеспечение CST для расчета их радиационных свойств, анализ основных параметров параболической цилиндрической антенны люминесценции плазмы радиационная и рассеянная радиационная стойкость. Результаты моделирования показывают, что выбор соответствующий шаг плазменного столба, плазменная частота, частота столкновений, Плазменная люминесцентная параболическая цилиндрическая антенна имеет такое же излучение производительность с металлической параболической антенной, в то же время RCS плазмы антенна в рабочем и нерабочем состоянии меньше по сравнению с металлической антенной, особенно в плазме не работает, бистатический RCS снижен в большей степени, чем предыдущий дизайн соответствующей литературы.
Исследование поляризационных характеристик двунаправленного отражения металлических лакокрасочных поверхностей.
Авторы): Сяо Лю; Фэн Ван; Юньчжи Ву; Сяолун ВанПоказать аннотацию
Искусственная цель имеет характеристики более сильной поляризации, которая обнаруживается в процессе исследования поляризационного дистанционного зондирования.Таким образом, поляризационные характеристики искусственной цели стали одними из важнейших. основные моменты в исследованиях поляризационного дистанционного зондирования. Мишень с металлическим покрытием — это своего рода типичная искусственная мишень, Предыдущие исследования показали, что характеристики поляризационного отражения мишени с металлическим покрытием меняются в зависимости от условия разного угла наблюдения и угла падения, а разница поляризационных характеристик сильно влияет происхождение и точность поверхности металлического материала. Для исследования характеристик металлического покрытия двунаправленная поляризация отражательной способности поверхности, в этом измерительном эксперименте установлено четыре угла азимута наблюдения и девять зенитных углов наблюдения.На основе данных измерений с использованием полуэмпирической модели данных подгонка, затем получить данные о пространственном распределении поляризационного отражения металлического покрытия целевой полусферы характеристики . В данной статье анализируется взаимосвязь между степенью поляризации поверхности цели и наблюдением. азимутальный угол, зенитный угол наблюдения, которые обеспечивают теорию и поддержку данных для вывода типичных особенности конструкции искусственной цели.
Анализ ошибок углового разрешения для оборудования лазерной сигнализации прямого перехватывающего измерения
Авторы): Цзиньси Че; Джинчунь Чжан; Хунцзюнь Ван; Бин ЧенгПоказать аннотацию
Точное предупреждение и разведка входящего лазерного сигнала является предпосылкой для создания электрооптических помех.Однако погрешность углового разрешения лазерной сигнальной аппаратуры напрямую влияет на точность предупреждения. В этой статье проанализирован механизм работы аппаратуры прямой перехватывающей лазерной сигнализации. Тогда структура его детектора проанализирована матричная система и причины погрешности углового разрешения. На разном расстоянии ошибки разрешения лазерного предупреждения рассчитана аппаратура с другим блоком детектирования. Заключение имеет некоторую справочную ценность для тестирования и обнаружения такого оборудования.
Лидар с чирпированной амплитудной модуляцией с подсчетом фотонов с использованием асимметричной модуляции треугольной волны
Авторы): Цзицзин Чжан; Лунчжу Цен; Цзяндун Чжан; Кун Ма; Фэн Ван; Юань ЧжаоПоказать аннотацию
Мы предлагаем новую стратегию асимметричной модуляции треугольной волны для чирпированной амплитуды с подсчетом фотонов. модуляционный (PCCAM) лидар.Более ранние исследования использовали симметричную модуляцию волны треугольника, с помощью которой скорость может быть обнаруживается только тогда, когда доплеровский сдвиг, вызванный движущейся целью, превышает максимальную половину ширины (FWHM) Промежуточная частота (ПЧ). Мы используем альтернативный метод, известный как модуляция асимметричной треугольной волны. метод, в котором скорости модуляции линейного нарастания и спада различаются. Этот новый метод позволяет избежать перекрытие пиков ПЧ нарастания и спада и нарушение предела FWHM пика ПЧ для улучшения чувствительность измерения скорости (также называемая минимальной обнаруживаемой скоростью).Наконец, эксперимент по доказательству принципа проводится в лаборатории. Экспериментальные результаты хорошо согласуются с теоретическими результатами и показывают улучшение минимальной обнаруживаемой скорости.
Моделирование умножающегося распределения электронов в слое электронного умножителя для EBAPS
Авторы): Сюэ Пяо; Фэн Ши; Джин Сон; Е Ли; Циндуо Дуаньму; Чуньян Лю; Де СонгПоказать аннотацию
Умножающее распределение электронов в слое электронного умножителя для активного пикселя, подвергшегося электронной бомбардировке датчик (EBAPS) был смоделирован.Траектории рассеяния фотоэлектронов в слое электронного умножителя моделировались на основе модель взаимодействия низкоэнергетического электрона с твердым телом и метод Монте-Карло. Согласно теории полупроводников, влияние были изучены факторы (энергия падающих электронов, глубина и диаметр пучка), как влияющие на скорость потери энергии. Следовательно, можно моделировать траектории рассеяния фотоэлектронов и размножающееся распределение электронов в слое электронного умножителя, что обеспечит теоретическую основу для дальнейшего моделирования эффективности сбора заряда EBAPS.
Конструкция катода для органических фотоэлектрических устройств.
Авторы): Де Сонг; Фэн Ши; Сюань Ся; Е Ли; Циндуо ДуаньмуПоказать аннотацию
Мы обсудили влияние остаточного газа в процессе катодного осаждения металлического алюминия и следовательно, влияют на производительность органических фотоэлектрических устройств (таких как органический фотоэлектронный детектор или солнечная батарея).Мы полагаем, что причиной деградации J sc и FF из алюминиевого катодного устройства должно быть образование AlO x на границе раздела C 60 -Al, который загрязняет поверхность раздела и играет роль энергетического барьера которые блокируют процесс сбора заряда. Чтобы решить эту проблему, слой Ag и Alq 3 был вставлен перед Al. Благодаря преимуществам Alq 3 и слоя Ag, устройство, изготовленное на катоде из Al при более низком вакууме Состояние демонстрирует сравнимые характеристики с тем устройством, на которое в обычном состоянии нанесен алюминиевый катод.В виде дополнительное преимущество, так как введение слоя Alq 3 / Ag в органическое фотоэлектрическое устройство VOPc / C 60 дает лучший отклик в ближнем инфракрасном диапазоне, это явление было подтверждено как с помощью моделирования, так и экспериментальные данные. Таким образом, конструкция нашей новой катодной структуры обеспечивает определенную степень свободы для модуляции света. поглощение для органических фотоэлектрических устройств на коротких и длинных волнах.
На основе метода нежесткой регистрации B-сплайнов для ухудшенного изображения атмосферной турбулентности
Авторы): Дунмин Ли; Panfeng Lv; Хуан Лю; Цзюньхао Чжэн; Лицзюань ЧжанПоказать аннотацию
В этой статье предлагается метод нежесткой регистрации B-сплайнов, который применяется к изображение атмосферной турбулентности, а затем метод применяет регистрацию B-сплайнов к многокадровым изображениям и предлагает двухэтапный метод настройки контрольной точки в процессе установления.B-шлицы управляет сеткой точек, которая делает регистрацию изображения от «грубой» до «точной» за два шага. Как Как следствие, эксперименты показывают, что этот метод может моделировать детали деградированного изображения турбулентности. Между тем, он обеспечивает лучшие результаты регистрации.
Алгоритм восстановления изображения адаптивной оптики на основе реконструкции волнового фронта и метода адаптивного полного изменения
Авторы): Дунмин Ли; Лицзюань Чжан; Тинг Ван; Хуан Лю; Цзиньхуа Ян; Гуйфен ЧенПоказать аннотацию
Чтобы улучшить качество изображения с помощью адаптивной оптики (AO), мы изучаем алгоритм восстановления изображения AO. В данной статье используется технология реконструкции волнового фронта и метод адаптивного полного изменения (TV).Во-первых, Реконструкция волнового фронта с использованием полинома Цернике используется для начальной оценки функции рассеяния точки (PSF). Затем мы разрабатываем предлагаемые нами итерационные решения для восстановления изображений АО, обращаясь к совместной деконволюции. проблема. Эксперименты по восстановлению изображений выполняются, чтобы проверить эффект восстановления изображения предложенным нами алгоритм. Результаты экспериментов показывают, что по сравнению с алгоритмом RL-IBD и алгоритмом Винера-IBD мы Можно видеть, что меры GMG (для реального изображения АО) из нашего алгоритма увеличены на 36.92% и 27,44% соответственно, а время вычислений уменьшено на 7,2% и 3,4% соответственно, а точность его оценки составляет значительно улучшился.
Малая высокоскоростная динамическая цель на близком расстоянии лазерная активная система визуализации
Авторы): Цзюнь Яо; Ду-Юэ Ван; Чжэн Чжан; Юэ Чжан; Цинь ДайПоказать аннотацию
В измерительном тире, всепогодном, высокоскоростном, автоматическом, используются новые концепции, такие как дистанционное управление. постепенно применяется.В этой статье представлен новый тип недорогой системы измерения диапазона, использующей FPGA + MCU в качестве электронного устройства. система управления лазерной активной подсветкой и высокоскоростной CMOS камерой, передача данных в тыловую зону по оптоволокну связь, трансмиссия и дистанционное управление беспилотными автомобилями, благодаря низкой стоимости внешнего оборудования, может использоваться в качестве замены расходных материалов в любое время, в сочетании с принципом распределенной компоновки, может максимально ограничить близко к измеряемой цели с искалеченной способностью, таким образом, для достижения цели небольшого высокоскоростного динамического изображения от близкий диапазон.
Отражение и фаза отражения фотонного кристалла с анизотропными левыми материалами
Авторы): Юнцян Канг; Чуньмин Чжан; Баоли ЯоПоказать аннотацию
Отражение и фазовые свойства отражения одномерных фотонных кристаллов с анизотропной структурой. левовращающие материалы исследуются методом трансфер-матрицы.Показано, что ширина нулевой полосы n зазор зависит от угла падения, поляризации, доли решетки и отношения толщины ，, которое составляет отличается от запрещенной зоны с нулевым n в изотропных левых материалах. На значение фазы отражения влияет угол падения и поляризация и не зависят от доли решетки и отношения толщины. Эти Характеристика может быть полезна для изготовления фазокомпенсаторов на фотонном кристалле и компенсаторов дисперсии.
Высокочувствительное обнаружение с использованием кюветы Герриотта для лазерной абсорбционной спектроскопии
Авторы): Чунъи Чжао; Гуанмин Сун; Ян Ду; Сяоцзюнь Чжао; Венджу Ван; Люцзюнь Чжун; Май ХуПоказать аннотацию
Спектроскопия поглощения перестраиваемого диодного лазера в сочетании с техникой длинного пути поглощения представляет собой важный метод обнаружения вредного газа.Длинный оптический путь может быть реализован за счет уменьшения размера ячейки Херриотта. спектрометры. Кювета Херриотта длиной 15 см с длиной оптического пути поглощения 28,8 м после 96-кратного отражения была сконструирована таким образом, чтобы повышенная детектирующая чувствительность абсорбционной спектроскопии. Согласно теоретическим данным расчета, ячейка Херриотта проанализированы и смоделированы с помощью программ Matlab и Lighttools.
Разработка и реализация алгоритма автоматического улучшения изображения в режиме реального времени на ПЛИС
Авторы): GuoWei Dong; ZuoXun Hou; Ци Тан; Чжэн Пань; Синь ЛиПоказать аннотацию
Чтобы улучшить качество обработки изображений и увеличить скорость обработки, в этой статье предлагается автоматическая алгоритм улучшения изображения.Он основан на алгоритме выравнивания гистограмм и кусочно-линейном улучшении. алгоритм, и он вычисляет взаимосвязь гистограммы и кусочно-линейной функции путем анализа гистограммы раздача для адаптивного улучшения изображения. Кроме того, соответствующие модули обработки FPGA предназначены для реализовать методы. В частности, высокопроизводительная технология параллельного конвейера и параллельный внутренний потенциал. возможности обработки модулей уделяется больше внимания, чтобы обеспечить возможность обработки в реальном времени всего система.Моделирование и эксперименты показывают, что алгоритм основан на разработке и реализации Аппаратная схема FPGA, меньшая стоимость оборудования, высокая производительность в реальном времени, хорошая производительность обработки в различных пейзажи. Алгоритм может эффективно улучшить качество изображения и будет иметь широкие перспективы при визуализации. поле обработки.
Термостатическая система датчика в БИК-спектрометре на основе ПИД-регулирования.
Авторы): Чжихонг Ван; Ливэй Цяо; Сюфэй ЦзиПоказать аннотацию
Устранение недостатков системы термостатического контроля первичного датчика в ближней инфракрасной области (NIR) спектрометр, новая система термостатического контроля, основанная на технологии пропорционально-интегрально-производного (PID) управления был разработан для повышения точности обнаружения спектрометра NIR.Всего было пять частей, включая мост схема усилителя, схема аналого-цифрового преобразования (АЦП), микроконтроллер, схема цифро-аналогового преобразования (ЦАП) и схема привода в системе. Пять частей сформировали систему управления с обратной связью, основанную на алгоритме ПИД, который использовался для контролировать погрешность между температурой, рассчитанной по данным выборки ADC, и расчетной температурой, чтобы обеспечить стабильность сенсора спектрометра. Результаты экспериментов показывают, что при рабочей температуре датчик -11 ℃, по сравнению с исходной системой, точность контроля температуры новой системы управления улучшилось с ± 0.От 64 ℃ до ± 0,04 ℃, а соотношение сигнал / шум спектра (SNR) улучшено с 4891 до 5967.
На основе когерентного детектирования измерения температуры Рэлея — Бриллюэна
Авторы): Елян Чжэн; Ихуа Ху; Баокун ХуангПоказать аннотацию
Традиционное лазерное измерение температуры обычно использует метод прямого обнаружения, в то время как прямое обнаружение Метод легко подвержен влиянию аэрозольного рассеяния и фонового рассеянного света.В этой статье сбалансированный извещатель DSC710 впервые был применен для измерения полного спектра рассеяния Рэлея — Бриллюэна (RBS) газа. Используя разность уширения спектра RBS при разной температуре для получения температурной информации. В этой статье был сделан простой теоретический вывод и анализ ошибок. Результаты показывают, что с помощью этого метода можно эффективно подавляет интерференцию фонового рассеянного света и имеет высокую точность.
Обзор методик восстановления инфракрасных изображений
Авторы): Сиджиан Ли; Сян Фань; Бинь Чжу; Чжэндун ЧенгПоказать аннотацию
Цель восстановления инфракрасного изображения — восстановить исходную сцену из ухудшенного наблюдения.Реставрация Тем не менее, процесс применения инфракрасных длин волн по-прежнему имеет множество исследовательских возможностей. Чтобы дать люди всесторонние знания о восстановлении инфракрасного изображения, факторы деградации разделены на два основных категории шума и размытия. Были рассмотрены многие виды методов восстановления инфракрасного изображения. Математический предпосылки и теоретические основы технологии восстановления инфракрасного изображения, а также ограничения или недостаточность существующих методы обсуждались.По результатам опроса, направление и перспективы развития технологии восстановления инфракрасного изображения для прогнозировались и выдвигались перспективы будущего развития.
Исследование технологии создания псевдоцветных изображений распределения газообразных загрязнителей
Авторы): Цзяо Ян; Хуай Цзе Шэн; Ли Шао; Юйбао ЧэнПоказать аннотацию
Чтобы улучшить визуализацию выходных данных газообразного система мониторинга загрязняющих веществ и изучение технологии создания псевдоцветных изображений, это исследование объединяет данные о концентрации загрязненного газа в колонке с пространственными параметр позиции для разработки метода преобразования серого цвета на основе визуального псевдоцветное кодирование, генерирует псевдоцветные изображения концентрации колонки распределение загрязненного газа и оценивает схему псевдоцветного кодирования разработан в цветовом пространстве HSI.Результаты оценки показывают, что разработанная кодировка схема может эффективно вести псевдоцветное отображение для участка концентрации загрязненный газ.
Моделирование пространственного разрешения кадрирующей камеры
Авторы): Сяохун Бай; Бингли Чжу; Пэн Сюй; Бо Ван; Юншэн Гоу; Цзюньцзюнь Цинь; Вэйвэй Цао; Байю Лю; Юнлинь БайПоказать аннотацию
Созданы структурные модели микроканальной пластины (МКП) и флуоресцентного экрана кадрирующей камеры.От сочетая интеграцию конечных элементов и метод Монте-Карло, программное обеспечение Simion и Lorenz соответственно использовалось для имитировать влияние разных напряжений, загружаемых на флуоресцентный экран, различное закрытое расстояние между люминесцентными экрана и МКП, а также глубины погружения электрода на выходе МКП по пространственному разрешению, чтобы получить осесимметричная кривая распределения. Результаты показали, что закрытое расстояние между МКП и флуоресцентным экраном имело меньшее значение. наибольшее влияние на пространственное разрешение кадрирующей камеры.Кроме того, более высокое напряжение флуоресцентного экрана не обязательно приведет к лучшему пространственному разрешению, так как на него повлиял светоизлучающий механизм флуоресцентного экран. При текущем закрытом расстоянии кадрирующей камеры 0,8 мм напряжение флуоресцентного экрана 5000 В может достигать лучшее пространственное разрешение.
Метод исследования поляризации с высокой точностью регистрации изображений.
Авторы): Сяолун Ван младший; Xianfang Zeng; Хуну Юань; Фэн ВанПоказать аннотацию
Сложный момент, влияющий на традиционную регистрацию поляризационных изображений на основе Фурье — Меллина. transform — вычисление угла поворота изображения α и переменного коэффициента усадки τ поляризации регистрация изображения.В этой статье, основанной на методе преобразования Фурье-Меллина, предлагается улучшенный алгоритм, который за счет улучшения разрешения в направлении координат θ в лог-полярной системе координат улучшить точность расчета угла поворота изображения α и переменного коэффициента усадки τ . Результаты экспериментов и моделирования показывают, что улучшенный алгоритм, чем традиционный, имеет более высокую регистрацию точность.
Детектор изображения с двумерным счетом фотонов на аноде с линией задержки печатной платы
Авторы): Бингли Чжу; Юнлинь Бай; Fanpu Lei; Сяохун Бай; Бо Ван; Цзюньцзюнь Цинь; Вэйвэй Цао; Юншэн ГоуПоказать аннотацию
Анодный детектор с линией задержки имеет высокое пространственное разрешение и высокую скорость счета.Это было важное техническое средство для однофотонное изображение из околоземного космоса в дальний космос. Анод с двумерной линией задержки разработан с использованием технология многослойной печатной платы. Установлен полный комплект системы детектирования одиночных фотонов анода линии задержки печатной платы. Теоретически проанализировано пространственное разрешение детектора. Кроме того, характеристика передачи сигнала печатной платы линия задержки и темновая скорость счета детектора проверяются. Теоретический анализ и экспериментальные результаты показывают, что Пространственное разрешение детектора составляет около 100 мкм, а общая скорость счета в темноте составляет 4 отсчета / см 2 при 2.3кв.
Взаимосвязь между размером фокального пятна рентгеновского снимка и определением геометрии изображения
Авторы): Сюэцзянь Ли; Сюлей Цинь; Е Ли; Яньян ЛюПоказать аннотацию
Чтобы улучшить характеристики рентгеновского геометрического изображения, ключевые факторы размера и изображения рентгеновского фокуса и геометрическая четкость, а также качество изображения системы визуализации в реальном времени были изучены с помощью программного моделирования.Проанализировали причины и факторы, влияющие на размер фокуса рентгеновского снимка и размытое изображение, оценили производительность X геометрическое изображение луча через взаимосвязь между размером фокуса рентгеновского излучения и геометрическим изображением определение. Это обеспечивает низкую стоимость и высокую эффективность решения для выбора рентгеновской трубки в конструкции системы.
Метод рентгеновского изображения усиливает совпадение пикселей и подавление шума на основе ПЗС-матрицы.
Авторы): Шэнтао Ю; Сюлей Цинь; Е ЛиПоказать аннотацию
Вблизи рентгеновских систем визуализации, основанных на усилителе рентгеновского изображения, согласование пикселей и подавление шума важные методы улучшения качества изображения.В данной статье анализируется влияние параметров ПЗС на качество изображения и отношения с, предлагает степень совпадения пикселей является критическим фактором, ограничивающим производительность системы обработки изображений, и Экспериментально подтверждено, что охлаждение ПЗС может эффективно подавлять шум изображения, что обеспечивает расширение время интегрирования и обеспечивает благоприятное отношение сигнал / шум, а также обеспечивает простое и недорогое решение для высококачественное рентгеновское изображение статических объектов в реальном времени.
Характеристики пропускания рентгеновского излучения в коллиматоре МКП в параллельной структуре
Авторы): Сюлей Цинь; Е Ли; Вэйцзюнь ЧенПоказать аннотацию
Чтобы улучшить качество изображения рентгеновских лучей и уменьшить влияние рентгеновских лучей и линии рассеяния на изображение, принятие рентгеновского коллиматора — самый эффективный метод.Коллиматор MCP в параллельной структуре может эффективно уменьшить соотношение Рентгеновские лучи и линия рассеяния достигаются на плоскости изображения и уменьшают степень распыления изображений, чтобы улучшить изображение контраст. Посредством создания модели пропускания излучения первого порядка коллиматора MCP, проверьте производительность Коллиматор MCP, доказано, что коллиматор MCP может использоваться в системе визуализации, которая состоит из Усилитель рентгеновского изображения, формула расчета коэффициента пропускания излучения первого порядка коллиматора абсорбционного типа МКП в параллельная структура уменьшена, получить распределение пропускания некосинусоидальной кривой распределения коллиматора MCP через расчет.
Исследование метода анализа информации поляризационного изображения
Авторы): Хуну Юань; Пученг Чжоу; Сяолун ВанПоказать аннотацию
Анализ поляризационной информации играет важную роль в обнаружении поляризационных изображений.В этом документе основное внимание уделяется Метод анализа поляризационной информации: во-первых, дается общий процесс анализа поляризационной информации, в основном включая предварительную обработку поляризационного изображения, вычисление нескольких параметров поляризации, объединение поляризационных изображений и поляризационное слежение за изображением и т.д .; А затем о достижениях в области метода анализа поляризационной информации. представлены в терминах предварительной обработки поляризационных изображений метод регистрации поляризационных изображений, основанный на рассчитана максимальная взаимная информация.Эксперимент показывает, что этот метод позволяет повысить точность регистрация и удовлетворение потребности в парсинге поляризационной информации; С точки зрения нескольких параметров поляризации расчет, основанный на всенаправленной модели инверсии поляризации построен, различные изображения параметров поляризации получены, и очевидно, что точность инверсии должна быть улучшена; Что касается слияния поляризационных изображений, используя нечеткое интегральное и разреженное представление, адаптивный метод оптимального слияния с множественными параметрами поляризации, и обнаружение целей в сложной сцене завершается с использованием алгоритма сегментации изображения кластеризации на основе фрактальные персонажи; При отслеживании поляризационного изображения средние характеристики поляризационного изображения смещения Предлагается вспомогательный алгоритм отслеживания слияния с фильтрацией частиц для достижения плавного отслеживания движущихся целей.Наконец, метод анализа поляризационной информации применяется к обнаружению поляризационных изображений типичных целей. такие как маскировка цели, туман и скрытые отпечатки пальцев.
Изготовление изогнутых искусственных составных глаз по самодельной пресс-форме
Авторы): Синь Ван; Юнцай Го; Цзясай ЛуоПоказать аннотацию
Новая многофокусная изогнутая матрица микролинз (MLA), вдохновленная составными глазами, была изготовлена с использованием самодельного плесень в этой бумаге.Путем газовой деформации и использования пленки PDMS в качестве шаблона MLA с переменным фокусным расстоянием были изготовлены через различные отверстия микростатников, прикрепленных к форме. Изготовлено в один этап, без обратного процесса формования, делает весь процесс изготовления простым, экономичным и снижает деформацию. В Адгезив ультрафиолетового отверждения NOA81, отверждаемый за секунды, обладает отличными оптическими характеристиками и широко применяется диапазон температур. Оптические характеристики MLA были продемонстрированы оптическими экспериментами и моделированием.
Демонстрация однопиксельного компьютерного фантомного изображения с псевдослучайным рисунком освещения от жидкокристаллического дисплея
Авторы): Лицзюнь Сун; Ченг Чжоу; Ли Чен; Сяогуан Ван; Цзин ЧенгПоказать аннотацию
Проведен эксперимент, демонстрирующий вычислительную визуализацию фантомных изображений со структурированным освещением и однопиксельным детектором.В нашей экспериментальной установке использовался обычный компьютер для генерации псевдослучайных узоров на жидкокристаллическом экране дисплея для освещения частично пропускающего объекта. С помощью этого похожего истинного теплового источника света отображается этот объект. Выведена формула для построения компьютерных фантомных изображений с этим источником света. Результаты экспериментов согласуются с теоретическим анализом. Жидкокристаллический экран дисплея больше подходит для создания фантомных изображений с обычным некогерентным светом в качестве источника освещения.
Алгоритм мультиспектрального улучшения изображения, основанный на сохранении исходного уровня серого
Авторы): Тиан Ван; Линли Сюй; Вэйпин ЯнПоказать аннотацию
Представлены характеристики многоспектральной системы построения изображений и алгоритма улучшения изображения.Так как выравнивание гистограммы и некоторые другие улучшения изображения изменят исходный уровень серого, новое улучшение изображения предложен алгоритм поддержания уровня серого. Для данной работы мы выбрали 6 узкополосных многоспектральных изображений для сравните, экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод лучше, чем уравнивание гистограмм и другие алгоритм для многоспектральных изображений.Он также гарантирует, что информация гистограммы, содержащаяся в исходных функциях, сохраняется и гарантирует использование информации о классе данных.Более того, на сочетании субъективного и объективного оценка резкости, детализация изображения улучшены, а шумы ослаблены.
Измерение коэффициента теплового расширения оптической трубки из углеродного волокна методом гетеродинной лазерной интерферометрии
Авторы): Кай Чжан; Вэньцзюнь Хэ; Лэй Чжан; Сюань Чжао; Юци ТианПоказать аннотацию
В этой статье мы представляем экспериментальную схему измерения коэффициента теплового расширения углеродная волоконная оптическая трубка на основе гетеродинной лазерной интерферометрии.В ходе эксперимента учитывалась погрешность, вызванная температурными изменениями внешней среды, и компенсация осуществляется. Данные эксперимента были записаны и проанализированы. Кривая Коэффициент теплового расширения оптической трубки из углеродного волокна был близок. Измерение коэффициент теплового расширения был завершен в небольшом диапазоне температурных изменений. Тепловой коэффициент расширения оптической трубки из углеродного волокна составлял 6 0,78 x 10 -5 м / ° C — ×, что соответствовало с ценностью опыта.Атермализация несущей конструкции кассетной оптической системы был разработан по результатам эксперимента.
Алгоритм сверхразрешения на основе фазового сдвига
Авторы): Цзяньсян Ду; Сяоин Цзун; Сяоюй Фэн; Чжибо ЛяоПоказать аннотацию
Камеры, разрешение которых ограничено датчиком изображения, могут быть повторно дискретизированы для достижения сверхвысокое разрешение за счет метода фазовой выборки.Делаем несколько небольших движений между сенсором и изображение, получаем набор данных с разной фазой дискретизации. Согласно линейной зависимости между датчиком отклика и светового освещения, могут быть получены дискретизированные данные сверхвысокого разрешения. Экспериментальные данные показывают, что дискретизированные данные сверхвысокого разрешения идентичны исходным данным, относительная точность может быть меньше 0,0001.
Построение классификатора слабых пространственных объектов на основе технологии интеллектуального анализа данных
Авторы): Синь Лу; Ян Чжао; Юйжун Ляо; Юн-Мин НеПоказать аннотацию
Интеллектуальный анализ данных может эффективно получить модели и характеристики слабых пространственных объектов, универсальные отношения и другие подразумеваемые характеристики данных, ключевым из которых является построение классификатора.Построение слабого пространственного классификатора объектов с Предлагается технология интеллектуального анализа пространственных данных для обнаружения слабых пространственных целей на основе теоретического анализа конструкции. подробные инструкции и инструкции. За слабость односторонности при работе с нечеткостью и случайностью с использованием этого метода предлагается модальный классификатор облаков. Результаты моделирования показывают, что этот метод может реализовать быстро классифицируйте с помощью комбинации функций и эффективно решите проблему слабости односторонности.
Исследование характеристик ЛЧМ-сигнала о доплеровской лидарной системе ветра
Авторы): Ли-фан Ду; Го-тао Ян; Цзи-хонг Ван; Чуан Юэ; Линь-сян ЧенПоказать аннотацию
В доплеровском лидаре ветра обычно каждая ошибка частоты 4 МГц приводит к погрешность ветра 1 м / с для лазера 532 нм.В доплеровской лидарной системе частота стабилизация достигается за счет поглощения молекул йода. Команды, которые Управление инструментальной системой было основано на алгоритме PID и закодировано с помощью VB язык. Частота затравочного лазера была привязана к молекулярному поглощению йода. линия 1109, близкая к верхнему краю диапазона поглощения, с длительным временем (> 4 ч) точность захвата частоты ≤0,5 МГц и долговременная стабильность частоты 10- 9 . Результат эксперимента показал, что начальная частота и импульс Частота лазера имеет отклонение, которое называется характеристикой чирпа лазера.Наконец, была построена тестовая система с ЛЧМ и проверили сдвиг частоты во времени. А также такое отклонение частоты известно как чирп лазерного импульса. Измерение в реальном времени разность частот непрерывного и импульсного света составляла около 10 МГц, длительное время отклонение стабильности составляло около 5 МГц. После того, как технология экспериментального тестирования созрела, который может отслеживать сигнал в течение длительного времени с корректировкой скорости ветра.
Повышение качества реконструированных цифровых голограммных изображений низкого качества на основе частотной экстраполяции крупных объектов под дифракционным пределом
Авторы): Нин Лю; Сяохун Чен; Чао ЯнПоказать аннотацию
При реконструкции цифровой голограммы восстановленное изображение обычно ухудшается из-за спекл-шума, что затрудняет наблюдение исходного рисунка объекта.В этом В статье предлагается новый метод улучшения реконструированного изображения, который, во-первых, снижает спекл-шум с помощью адаптивного гауссовского фильтра, затем вычисляет высокие частоты, которые принадлежат к объектному паттерну на основе стратегии частотной экстраполяции. Предлагаемый частотная экстраполяция сначала вычисляет частотный спектр отфильтрованного Фурье изображения, который первоначально восстанавливается из порядка +1 голограммы, а затем дает начальное параметры для итеративного решения.Аналитическая итерация реализуется непрерывным сходимость порогового значения градиента для оценки уровня изображения и информации о вертикальном градиенте. Прогнозируемый спектр получается путем аналитической итерации исходного спектра. и анализ градиентного спектра. Наконец, восстановленный спектр восстановленного изображения имеет вид полученный из синтетической коррекции исходного спектра с использованием предсказанного градиента спектр. Мы провели наш эксперимент очень близко к дифракционному пределу и использовали низкие качественное оборудование, чтобы доказать осуществимость нашего метода.Детальный анализ и рисунок демонстрации представлены в статье.
Разработка солнечной слепой системы обнаружения ультрафиолета
Авторы): Венвен Фан; Сируи Канг; Ю ЧенПоказать аннотацию
Солнечно-слепая область УФ-диапазона волн, которая составляет от 240 до 280 нм, серьезно поглощается атмосферой.Эта функция может гарантировать, что солнечная слепая ультрафиолетовая (УФ) оптическая система не подвержена влиянию естественных и искусственных источников света. В В этой статье оптическая система, основанная в области солнечного слепого спектра, разработана для реализации предупреждения о ракетах в УФ-диапазоне. Структура системы упрощена, а качество изображения улучшено за счет использования асферических поверхностей и бинарных оптических элементов. Для увеличения дальности обнаружения поле обзора увеличено до 50 °. Фокусное расстояние системы 30 мм и УФ CCD PIXIS 2048BUV выбран как детектор с эффективной площадью изображения 27.6 мм × 27,6 мм и размер пикселя 13,5 мкм × 13,5 мкм. Из диаграммы дифракции окруженной энергии, более 85% световой энергии для каждого поля вид получен в пределах размера пикселя. Точечная диаграмма для каждого поля зрения меньше размера одного пикселя. Изображение Качество системы характеризуется высокой концентрацией энергии и равномерным освещением в плоскости изображения. Этот Система подходит как для военного, так и для гражданского применения.
Новая технология удаления дождя на основе видеоизображения
Авторы): Шуо Лю; Ян ПяоПоказать аннотацию
Из-за воздействия плохих погодных условий он часто вызывает визуальные искажения на изображениях для наружных систем видеонаблюдения.Дождь — один из конкретных примеров плохой погоды. Обычно полоса дождя небольшая и падает с большой скоростью. Традиционный дождь методы удаления часто вызывают воронение визуального эффекта. Кроме того, есть большая временная сложность. Кроме того, некоторые полосы дождя все еще в безвоздушном имидже. На основе характеристик полосы дождя предлагается новая технология удаления дождя. Предлагаемый метод не только эффективно удаляет полосу дождя, но и сохраняет много подробной информации. В Эксперименты показывают, что предлагаемый метод превосходит традиционные методы удаления дождя.Его можно широко использовать в интеллектуальное движение, гражданское наблюдение и национальная безопасность и т. д.
Имитационный расчет изменения температуры поверхности Земли в определенном месте Синьцзяна, Китай, в дневное летнее время
Авторы): Бао-Го Ван; Вэнь-Мин Чжан; Руо-Ван Чен; Бо-Хонг СюйПоказать аннотацию
Изменение температуры грунта в определенном месте Синьцзяна в летнее дневное время было изучено с помощью имитационный расчет.Предполагалось, что земля представляет собой однородную среду с бесконечной плоской поверхностью, которая просто изменение температуры земной поверхности как одномерная переходная модель теплопроводности. Тогда расчет формула каждой части излучения, такой как прямое и рассеянное солнечное излучение, длинноволновое излучение атмосферы, проанализирована и установлена конвективная теплопроводность атмосферы. Кроме того, все входные параметры и границы были созданы условия. Наконец, модель была построена и рассчитана с использованием программного обеспечения Comsol.Результат расчета показывает, что строящаяся модель, вводимые параметры и граничные условия верны.
Конструкция солнцезащитного ультрафиолетового трансфокатора для обнаружения коронного разряда
Авторы): Сируи Канг; Венвен Фан; Ю ЧенПоказать аннотацию
Исходя из требований обнаружения короны при поиске целей с большим полем обзора и обнаружении объектов. с малым полем зрения, рефракционная оптическая система с трансфокатором, использующая технологию механической компенсации, которая работает на 0.Длина волны 24 мкм ～ 0,28 мкм, разработан с асферическими поверхностями. S8844-0909 ультрафиолетовая ПЗС выбран в качестве датчика с размером пикселя 24 мкм × 24 мкм. Область масштабирования составляет 35 мм ～ 70 мм с числом F 3,5 и соответствующим полем угол обзора 7 ° ～ 14 °. Зум-объектив состоит из семи линз с двумя асферическими поверхностями, поэтому он имеет преимущества компактный размер и простая конструкция. Результаты показывают, что в полном диапазоне масштабирования значения MTF по всем полям обзора выше 0,8 при частоте среза 21 л / мм. Искажение менее 5%.Система зум-объективов имеет хорошее изображение качественная и стабильная плоскость изображения, отвечающая общим конструктивным требованиям оптической системы. Ключевые слова: обнаружение короны, зум-объектив, асферическая поверхность.
Разработка и применение термоэлектрического охладителя с черным телом с увеличенной площадью
Авторы): Я-чжоу Чжан; Сянь-чжун Сунь; Хао Лэй; Цзинь ЧжанПоказать аннотацию
Калибровка важна для применения инфракрасной камеры.Для улучшения низкотемпературного инфракрасного излучения точность измерения. Небольшое удлиненное черное тело специально разработано для удовлетворения требований низкотемпературная калибровка. Диапазон температур абсолютно черного тела составляет 5 ℃ ~ 90 ℃ с эффективным излучением. площадь 150 мм × 150 мм. Конструкция использует термоэлектрический охладитель в качестве драйвера и выбирает ПИД-регулятор. алгоритм контроля температуры. Проверив стабильность, коэффициент излучения и однородность черного тела, Дизайн доказал свою тихую практичность, которая отвечает потребностям инфракрасной камеры, спектрометра и др. измерительное оборудование в низкотемпературной калибровке.
Система улучшения ночного инфракрасного видеоизображения и видимого видеоизображения
Авторы): Юэ Ван; Ян ПяоПоказать аннотацию
Видимость ночного видеоизображения имеет большое значение для военной и медицинской сфер, но ночного видеоизображения имеет настолько низкое качество, что мы не можем распознать цель и фон.Таким образом, мы улучшаем ночное видеоизображение на объединить инфракрасное видеоизображение и видимое видеоизображение. По характеристикам инфракрасного и видимого изображения мы предложили улучшенный алгоритм просеивания и взвешенный алгоритм αβ для объединения гетерологичных ночных изображений. Мы будем вывел матрицу переноса из улучшенного алгоритма отсеивания. Матрица переноса быстро регистрирует гетерологичное ночное время изображений. А взвешенный алгоритм αβ может применяться в любой сцене. В системе слияния видеоизображений мы использовали матрицу переноса для регистрации каждого кадра, а затем использовал взвешенный метод αβ для объединения каждого кадра, который достиг времени Требование мягкого видео.Объединенное видеоизображение не только сохраняет четкую целевую информацию инфракрасного видеоизображения, но и также сохраняет детали и информацию о цвете видимого видеоизображения, и объединенное видеоизображение может свободно воспроизводиться.
Алгоритм улучшения адаптивной регулировки серого инфракрасного изображения на основе метода обработки гистограммы избыточности серого
Авторы): Цзы-лун Хао; Юн Лю; Руо-ван ЧенПоказать аннотацию
С учетом алгоритма выравнивания гистограммы для улучшения изображения в цифровом формате. обработка изображений, алгоритм улучшения адаптивной регулировки серого инфракрасного изображения На основе серой избыточности гистограммы предлагается техника работы с гистограммой.Алгоритм основан на определении значения серого для всего изображения, повышенного или пониженного общее значение серого изображения путем увеличения соответствующих серых точек, а затем используйте Метод HE с избыточностью на уровне серого для сжатия оттенков серого изображения. В Алгоритм может улучшить информацию о деталях изображения. Через моделирование MATLAB это В статье сравнивается алгоритм с методом выравнивания гистограмм и алгоритм, основанный на методе работы с гистограммой избыточности серого , и проверяет эффективность алгоритма.
Метод сжатия изображений на основе подъемного вейвлет-преобразования и модифицированного SPIHT
Авторы): Shiliang Lv; Сяоцянь Ван; Цзинго ЛюПоказать аннотацию
Для повышения эффективности хранения и передачи данных изображений дистанционного зондирования мы представляем метод сжатие изображений на основе схемы лифтинга и модифицированного SPIHT (разбиение набора в иерархические деревья) по дизайну Программа FPGA, которая реализована для улучшения SPIHT и улучшения сжатия изображений вейвлет-преобразованием.Подъем Архитектура дискретного вейвлет-преобразования (DWT) была выбрана для использования корреляции между пикселями изображения. Кроме того, мы проводим исследование того, какие элементы памяти требуются для вейвлет-коэффициентов. Представляем lena’s изображение с использованием схемы подъема 3/5.
Исследование характеристик устойчивости полета несущего винта на основе метода визуального сервоуправления
Авторы): Янан Ю; Цзин ЧенПоказать аннотацию
Предлагается метод управления, основанный на визуальной обратной связи сервопривода, который используется для улучшения положения квадроцикла. самолет и повысить устойчивость его полета.Изображения наземной цели получают с помощью визуальной платформы, закрепленной на самолете. Шкала Алгоритм инвариантного преобразования признаков (SIFT) используется для извлечения информации об особенностях изображения. По изображению анализ характеристик, оценка быстрого движения завершена и используется в качестве входного сигнала системы управления полетом PID для реализовать корректировку статуса в режиме реального времени в процессе полета. Визуальные испытания и результаты моделирования показывают, что предложенный метод обладает хорошими характеристиками с точки зрения компенсации устойчивости полета и регулировки положения.Скорость отклика и контроль точность соответствует требованиям фактического использования, что позволяет уменьшить или даже устранить влияние окружающей среды беспокойство. Таким образом, предложенный метод имеет определенное исследовательское значение для решения проблемы противодействия помехам самолета.
Измерение передаточной функции модуляции для камеры дистанционного зондирования космоса TDDICCD
Авторы): Shiliang Lv; Сяоцянь Ван; Цзинго ЛюПоказать аннотацию
Функция передачи модуляции (MTF) является важным показателем качества изображения оптической системы для оценки качество изображения для камеры TDICCD дистанционного зондирования космоса, система тестирования MTF, включая аппаратные компоненты и программные компоненты, была создана на основе системы перефокусировки.Во-первых, дизайн Three Mirror Anastigmatic (TMA) была представлена оптическая система и фокальная плоскость TDICCD с длинной чересстрочной разверткой. Во-вторых, конструкция и была подробно представлена принципиальная схема системы перефокусировки, а также взаимосвязь между диапазон перефокусировки и датчик положения для чересстрочной сборки TDICCD фокальной плоскости. В-третьих, принципиальная схема Была представлена система тестирования MTF и обсуждена взаимосвязь между MTF и функцией передачи контраста (CTF).Наконец, на основе принципиальной схемы CTF был исследован процесс переноса прямоугольной мишени. В Результаты тестирования показывают, что система тестирования MTF может измерять CTF каждого TDICCD в фокальной плоскости в диапазон фокусировки, отвечающий требованиям оценки качества изображения для космической камеры TDICCD.
Астрометрическая калибровка космического мусора с малым полем зрения
Авторы): Сюй Чен; Шаомин Ху; Дифу Го; Дунъян Гао; Джунджу ДуПоказать аннотацию
Представлен метод смещения центра для астрометрической калибровки, который эффективен для космического мусора. астрометрия в небольшом поле зрения.Приведены его детали, точность экспериментируется, и результат представлен. Средняя точность астрометрической калибровки методом смещения центра составляет около 0,57 угл. сек. Метод смещения центра применим к изображениям, наблюдаемым телескопами экваториальной монтировки.
Получение нелинейно-оптических квантовых точек в органическом полимерном композите
Авторы): Гочан Хуан; Дабин Ю. Цзиньхуа Чжан; Минхуэй Чжао; Дапенг Чжао; Маосен ПанПоказать аннотацию
Квантовые точки (КТ) — это материал с размером частиц от 1 до 10 нанометров.Из-за уникального нелинейные оптические свойства, квантовые точки широко применяются в оптических, электрических, магнитных, биологических полях и т. д. размер наномасштаба дает квантовым точкам ряд характерных преимуществ, а также создает некоторые проблемы для дальнейшее применение, такое как КТ, легко вырождается из-за своего небольшого размера.