Sensors
学科领域:
工程技术 化学 - 电子与电气 分析化学 仪器仪表
期刊详情
影响因子: 3.4+
期刊类型: SCI/SSCI/AHCI
中科院: 3区
数据库: SCI(SCIE) EI Scopus
期刊详情

《Sensors》(ISSN 1424-8220)为传感器科学和技术及其应用提供了一个高级论坛。它发表综合评论和定期研究论文。我们的目标是鼓励科学家尽可能详细地发表他们的实验和理论结果。必须提供完整的实验细节,以便可以重现结果。


专刊简介:

图像处理和模式识别的发展使我们能够从视觉数据中提取有意义的信息。


图像处理涉及使用算法对数字图像进行处理和分析,以增强、恢复或提取特征。它通过过滤噪声、调整对比度和将图像分割成有意义的区域来准备原始图像数据,以用于后续的模式识别任务。


模式识别是识别和分类数据中模式的过程,通常在图像处理的背景下进行。它依赖于高级算法,这些算法可以辨别和解释视觉数据中的结构规律,例如面部、物体,甚至是纹理和形状等抽象概念。


该领域的传感技术利用各种物理传感器(例如,摄像头、红外探测器和激光雷达)来捕获图像和其他传感信息。这些传感器与复杂的软件算法相结合,可以在现实世界场景中自动检测、识别和分析模式。


总之,图像处理和模式识别中的传感技术代表了硬件和软件创新的融合,可以从视觉数据中自动提取和解释有意义的信息,对从安全和监控到医疗保健和自主系统等各个行业都有深远的影响。


征稿关键词:

图像识别

图像采集

图像增强与恢复

3D建模

信号识别

智能传感器

自动驾驶

边缘计算与智能感知

计算机视觉系统

特征提取

人机交互

目标检测与分类

生物特征识别

图像分割


 

影响因子趋势:

image.png

自引率趋势:

image.png

 

投稿注意事项:


  1. 投稿内容未曾在其他地方发表,且未在其他地方考虑出版,所有合著者和相关机构已同意该手稿的发表。

  2. 若作者希望使用已在其他地方发表的图表或文字段落,需要获得版权方的授权,并在提交时提供授权证明。

  3. 投稿时,请按照系统指示上传所有手稿文件,并确保提交所有相关的可编辑源文件,缺失文件将导致文章无法进入审稿流程。

  4. 投稿时需要提供作者贡献和竞争利益声明,且仅通过投稿界面提供的信息会出现在最终的发表版本中。

  5. 重复率要求:20%以内,不含文献。


 

1.在线投稿:由艾思科蓝支持在线投稿,请将文章全文投稿至艾思科蓝投稿系统;

2.文章应具有学术或实用价值,并未在国内外期刊或会议上公开发表过;

3.进入期刊终审前,作者可通过iThenticate或其他查重系统进行查重,以确定论文重复率符合国际期刊出版的要求;

4.文章内容充实完整,数据可靠,图表清晰且在正文中一一对应,有一定的创新性,结构符合期刊要求,文献综述与参 考文献能反映国际前沿研究,并注意参考文献的完整性及在正文中的标注等;

5.接受中文稿件,初审通过后,可选择艾思编译的翻译润色服务。


 

AEIC学术交流中心 版权所有

Copyright©2009-2018 All rights reserved 粤ICP备16087321号

TOP