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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积

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【实例简介】PPI显示器应用广泛，它可以按照以正北为方位向基准(0°)，顺时针计量方向，距离沿着半径方向，图的中心是雷达站的位置。雷达波束顺时针扫描的过程就是在不同方位探测目标，远近不同的目标，以不同亮度的点反映在了显示器上，看一眼就知道了距离和方位。

机器人灭火是中小学机器人比赛的常规项目，怎样提高机器人的灭火速度与稳定性是需要重点解决的课题。从整个宁波市情况看，宁波市中小学机器人项目起晚，水平不是很高。但宋诏桥小学灭火项目实力很强，在2005年的全国比赛中以较大的优势

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C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.