主营：AB，ABB，，Foxboro，Triconex，Siemens，GE Fanuc，Ovation，Emerson,Bently,NI,Kuka,KebaMotorola,Xycom,Woodward,Yaskawa,Yokogawa等……只要是进口DCS系统备品备件、PLC及停产备品备件都有，热销大量库存优势经销进口工控备件，如果您想知道它的价格或者其他更多的信息！欢迎来电咨询下方，徐工。
公司名称：厦门阿米控技术有限公司
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[优势与型号]
罗克韦尔（A-B）:1，9等，及部分停产备件 （1398,1326,1336,1394,2711等）如：1756-L63，2711-T10C10
施耐德（SCHNEIDER）：莫迪康，Quantum 140系列处理器、控制卡、电源模块等，如：140CPU11303
GE FANUC 发那科：IC697，IC693，IC695，IC200，DS200，DS3800，IS215，VMI,等，如：IC693CPU364
西门子（SIEMENS）： 摩尔（MOORE)；6ES5(948，946，947,等停产模块）；6ES7（400系列，部分）；TI,VIPA,SSB,6DD,6DS,6GK,6A V,6RA（部分型号）等。 西门子停产备件做的比较多，如：6ES5-948-3UR23, 39ACM28AEN
1.现有行人检测算法的分类
现有的行人检测算法通常会被分为两类。第一类称为传统算法，这类方法从图像中提取手工设计特征并训练一个支持向量机(SVM)或增强(boosting)作为分类器。这些手工设计特征包括哈尔，梯度直方图和局部二值模式等，在行人检测表现出很好的性能。DPM在检测中考虑了局部的区域特征以及区域间的形变。有相关文献将上下文信息加入到模型中。另外，聚合通道特征将梯度直方图和LUV颜色空间特征融合到一起用于行人检测。文献提出了一种有效的特征变换方法去除了局部特征间的关联。
另一类行人检测方法是采样深度模型。深度模型可以从原图像中学习特征，极大地提高了行人检测算法的性能。从行人的不同身体部门学习特征来处理行人间的遮挡问题，卷积网络方法采用卷积稀疏编码无监督地预训练卷积神经网络，通过语义的特征优化行人检测效果。
2.候选框提取方法
由于物体可能是任意尺寸并且可能出现在图像的任一位置，因此需要搜索整幅图像来完成分类和.。滑动窗口方法可以获得所有可能的物体位置，但是计算复杂度很高。好近，研究人员提出了其他几种候选框提取方法，例如selectivesearch，bing和edgeboxes。Selectivesearch通过分割和相似度计算的方式提取候选区域框，区域框的质量较好但是速度很慢。Bing使用正则梯度信息和二分操作生成候选区域框，速度较快但是质量很差。Edgeboxes是在质量和速度之间折中的一种算法。
这类方法生成的候选区域框包含了所有的种类，适用于通用类的检测，但无法完成单一类的候选框提取。冗余的候选区域框会降低卷积神经网络的性能，并消耗更多的计算资源。行人检测问题只需要针对行人类别生成候选区域框而无需其它物体的冗余信息，本文实现了一种基于行人检测算法的候选区域框提取方法。我们将这种优化的候选区域框提取方法和卷积神经网络结合起来，并将其应用于行人检测。
OMRON Z-15GW22-B
LADN13 // TeSys-038392
FK22-308
VS-VARAN-RJ45-Q
GV2P03 TeSys-021342
Festo NASE-1/4-1-ISO-SA
General Electric SRPE100A80
Siemens 3SE6704-2BA
Siemens 3RK1901-1NR11
Siemens 3SE5112-0CE01
Siemens 3SE5112-0CH02
620-MU/I-01
Parksensor Volvo C70 S60 S40 S70
Siemens 3SE3240-0XU
ZB4 BZ102
Schneider Relais RE9 MS21MW
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