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1.
不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性. 相似文献
2.
已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11%,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2%. 相似文献
3.
为实现输电线路覆冰形状分类识别和参数化描述的全自动过程,针对现有研究中冰形定义不准确、描述不统一的不足,提出一种基于偏心椭圆方程的常见冰形统一参数描述方法,该方法考虑了覆冰表面不对称性和导线扭转的影响.对于不规则的真实覆冰,建立了冰形自动化识别系统,通过内点法计算最优冰形参数,并采用预先学习的支持向量机模型对识别结果进行评定.选取实际覆冰图像对上述方法进行验证,所得结果表明覆冰重叠率可达90%,能较好地反映导线覆冰截面特征,为输电线路智能运维提供参考. 相似文献
4.
《烟台大学学报(自然科学与工程版)》2019,(3):298-306
针对一般车间执行制造系统结构复杂性高、重构能力弱、性能分析困难等问题,以水产品加工MES系统为例,通过Petri网对其进行形式化分析与建模.对水产加工的流程进行逐级分解、细化,根据功能将整个系统划分成3个模块,基于Petri网分别对3个模块进行集成建模.最后根据Petri网理论知识,对MES的Petri网模型复杂度与结点特性进行分析和研究,建立一种行业通用的、结构简单易扩展、灵活性强的Petri网模型. 相似文献
5.
6.
过去几年,人们对西巴尔干地区年度形势的描述语大抵是“关键性”或“决定性”。2020年也不例外。这一年该地区形势呈现出一些新特点、新变化:塞尔维亚、北马其顿、黑山多国迎来议会选举:塞尔维亚与科索沃重启对话:欧盟出台“改进的扩大程序”提案并举行了第三次西巴尔干首脑峰会,但地区成员在人盟进程上并无实质性进展。同时,新冠疫情肆虐全球,西.巴尔干国家经济和社会也受到严重冲击。在多重因素影响下,该地区20世纪第二个十年的结局之年可谓步履维艰。 相似文献
7.
基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。 相似文献
8.
基于一个简化的直线増程器动力学模型,运用描述函数法在频域对直线増程器的极限环进行研究.以描述函数表示直线増程器动力学模型的非线性部分,利用描述函数和线性部分频率响应函数的图像对系统极限环的存在性、数量和稳定性进行了分析,进而求出极限环的近似频率和振幅.同时研究了直线増程器关键运行参数对极限环的频率、振幅和相对稳定性的影响.最后,以一样机的试验数据对分析结果进行试验验证.研究结果表明,在适当的系统参数下,直线増程器在物理约束范围内存在唯一的稳定极限环;喷油量和电磁力负载对极限环的频率和振幅都有影响;极限环的幅值与其相对稳定性存在关联. 相似文献
9.
针对唇读识别中唇形状态的描述问题,提出一种基于Fourier描述子的唇形分类方法.该方法通过迭代演算获得嘴唇的位置与大小,先通过边缘侦测法找出唇形边缘;再由Fourier描述子找出唇形外形的重要特征值,进而表达唇形状态的有效信息;最后将转换出的Fourier描述子经过正规化处理后,输入到人工神经元网络中进行分类.实验结果表明,该方法的唇形分类正确率较高,且耗时较少,为唇读识别中各状态的确定提供了依据. 相似文献
10.
自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。 相似文献