中国房地产信息网的网站数据库

中国房地产信息网拥有以下四个数据库： 全国、各地区及主要城市房地产与宏观经济和人民生活统计数据，包括：

①宏观经济指标：全国及各地区宏观经济、工业、财政金融、贸易投资、价格指数等年度数据和月度数据；

②固定资产投资与房地产开发指标：全国及各地区及主要城市的固定资产投资、房地产开发投资等年度数据和月度数据；

③人民生活指标：人口、就业、居民收支、居住状况等年度数据和月度数据；

④城市综合年度库：35个大中城市的城市综合年度数据,包括房地产、宏观经济、土地资源、人口与人民生活等四大类； 36个大中城市房屋市场集中成交价格（经济适用房、普通商品住宅、高档商品住宅、非住宅商品房、存量房）、土地出让价格、100多城市建材市场价格（钢材、水泥、玻璃、木材）等信息。

基于机器视觉的木材表面缺陷的在线检测技术研究

基于莫士特科技机器视觉技术和模式识别理论的木材表面缺陷检测技术,具有无损性、快速性、准确性和经济性等优点,对锯材等级分选、提高锯材商品质量和加速木材加工自动化具有非常重要的作用。本文以虫眼、死节、活节三种常见木材缺陷为研究对象,对木材表面缺陷的机器视觉检测方法进行了深入的研究。主要内容包括:木材表面缺陷预处理、图像分割、特征提取、缺陷类型识别。图像预处理是第一步,根据木材表面图像特点,增强锐化图像,消除噪声。图像分割是木材表面缺陷检测的关键步骤,针对传统Ostu算法和Renyi熵算法的不足,根据木缺陷这一自然纹理型事物,采用了小波重构方法对木材缺陷图像进行分割,该方法应用小波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解,然后在较好的分辨率级数上正确选取平滑图像或细节图像来重建图像,在重建图像中,均匀纹理图案被有效的移除,仅保留局部瑕疵区域。最后采用数学形态学工具,对分割后图像进行了形态学后处理,加强了分割图像的可视性和完整性,提高了缺陷提取的精确度。对于木材缺陷的识别,从纹理特征(11个灰度矩阵参数)和几何特征(伸长度和矩形度)两个角度来描述缺陷。采用BP神经网络分类器进行木材缺陷的识别,识别率达到90%。实验结果证明:运用机器视觉技术,根据木材表面缺陷的图像纹理特征,对木材表面的缺陷进行分割和识别处理是行之有效的途径。

QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案

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深圳外贸论坛szfob发布---2009年广交会采购信息/国外贸易询盘数据/买家库数据

2009年广交会采购信息

本数据包包括以下文件和信息

2009年到香港采购的国外客人名录(香港贸发局提供)

2009年国际促销协会（PPAI）成员名单 PPAI Members Directory

2009全球买家名录(与贸发同步)

国外贸易询盘数据《1》

国外贸易询盘数据《2》

国外贸易询盘数据《3》

国外贸易询盘数据《4》

国外贸易询盘数据《5》

国外贸易询盘数据《6》

2009-12月询盘更新

2010-01月询盘更新

2008年春季103届广交会买家库数据

2008年秋季104届广交会买家库数据

2009年春季105届广交会买家数据库

2009年秋季106届广交会买家现场询盘数据库

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