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Orientamento su fiumi e laghi. Consigli per il viaggio

Consigli per il viaggio

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Che navigare fiumi e laghi va ricordato che, quando la foresta viene calata nel fiume, durante l'alluvione viene gettata a terra, e quando l'acqua scende, galleggia in mezzo al fiume - si accumula nella pianura dell'acqua.

Di giorno, con tempo calmo, la superficie dell'acqua su luoghi poco profondi - sputi, zastrugi, selle, creste di secche e centri sottomarini - è solitamente più uniforme e più chiara che su luoghi profondi, dove ha un aspetto ondulato e un colore scuro .

Un ostacolo sottomarino naturale si trova sulla superficie dell'acqua dove l'acqua si increspa. Se non c'è molta acqua sopra l'ostacolo, allora trabocca attraverso di esso e "vola" sotto. Di solito sopra l'ostacolo l'acqua è liscia.

Maggiore è la differenza di profondità, più nettamente i singoli punti nel canale differiscono nel colore e nell'ondulazione della superficie dell'acqua.

Di notte, i luoghi poco profondi hanno una sfumatura biancastra e quelli profondi sono scuri.

I luoghi di acqua calma sono luoghi con una corrente calma pronunciata o acqua stagnante.

Di solito si formano dietro grandi banchi di sabbia e negli stagni.

La superficie della lumaca durante il giorno e la notte appare più scura della superficie dell'acqua circostante, ed è separata dalla corrente con flusso normale o veloce da una striscia di schiuma.

La superficie dell'acqua cambia sotto l'influenza delle onde formate dai venti e dalle navi in ​​​​movimento.

Da un lato, rendono difficile vedere il riflesso di piccoli dettagli del rilievo inferiore sulla superficie e, dall'altro, con tempo calmo, le onde delle navi aiutano a rilevare la posizione di sputi, sastrugi, ecc.

Con un forte vento in caso di tempesta, è difficile determinare la natura della topografia del fondale e la differenza di profondità.

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Il sistema dimostra una precisione molto elevata nel riconoscimento dei frutti, fino al 99%, indipendentemente dall'illuminazione. Questa cifra è stata raggiunta grazie a un confronto molto veloce di una fotografia di un oggetto sconosciuto con un database di tutta la frutta e verdura conosciuta. Durante il test del sistema, gli indiani hanno fotografato 15 diversi tipi di frutta e verdura da diverse angolazioni. Pertanto, il sistema è stato addestrato a riconoscere una mela, una cipolla, una patata, un'arancia, un lime, un kiwi, un melone, ecc. Quindi, al sistema è stato offerto un frutto o un ortaggio sconosciuto, la cui foto è stata confrontata con il database. La precisione del riconoscimento ha raggiunto quasi il 100%, mentre non sono necessarie apparecchiature sofisticate per lo smistamento delle macchine: solo una videocamera e un computer.

Gli sviluppatori stanno attualmente lavorando per espandere le capacità del loro algoritmo. È previsto che il software non solo sia in grado di distinguere tra frutta e verdura, ma rilevi anche danni come muffe, marciume, ecc.

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