基于轮廓的物体识别与定位方法

给出一种通过物体轮廓匹配来识别物体和对物体姿态进行定位的方法。该方法基于提取物体的轮廓信息,然后通过与库存物体的轮廓信息进行匹配来认识物体的类型,最后与库存物体模型的外轮廓进行逐点匹配,获取累计偏差和,通过二分法逐渐逼近最佳相对转角,使累计偏差和变小,从而使当前物体与库存物体模型的相对转角达到较高的精度。本方法可用于生产装配线上的零件识别,具有适应性好,定位准确的特点。     

物体熟悉性对幼儿归纳推理的影响

研究集中探讨了幼儿归纳推理是基于类别知识还是基于知觉相似性这一理论争议。研究假设物体熟悉性影响幼儿归纳推理的依据,同时也影响物体名称对归纳推理产生的影响。研究通过两个实验证明了这些假设。实验1中4、5岁幼儿根据熟悉物体名称和物体间知觉相似性归纳推理物体的属性。实验2中4、5岁幼儿根据不熟悉物体名称和物体间的知觉相似性归纳推理不熟悉物体的属性。结果显示对熟悉物体属性的归纳推理是以幼儿头脑中的类别知识为依据的,而对不熟悉物体属性的归纳推理则是以物体间知觉相似性为依据的。     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

光与成像

<正>我们能看到物体,是因为物体是亮的。这就说明物体在发光,或自身发光,或者被其他发光的物体照亮了。不过,自然界中绝大部分物体自身是不发可见光的,我们能看到这些物体都是被自发光的光源(主要是阳光或灯光)照亮而反射或散射光的缘故。还有,要看到物体,光必须具备直线传播性和互不干涉性。假如光不是直线传播的,我们就看不到物体,或     

基于自然语言处理的特定属性物体检测

该文研究如何在图片中定位特定属性物体(如"废弃的车"等)。由于一个物体可能包含几十甚至上百个非互斥的属性,训练特定属性物体检测器的难点是为大量的特定属性物体收集训练图片并标定边界框。该文提出使用特定属性物体分类器扩展物体检测器获取特定属性物体检测器的方法。其中的特定属性物体分类器通过使用从互联网上挖掘的图片以及从物体检测器和自然语言处理工具获取的标注信息训练得到。构建了特定属性物体检测数据库并对特定属性物体检测器的性能进行分析,结果表明:特定属性检测器的平均精度均值比物体检测器相对提高30%。     

施力物体和受力物体的确定方法

结合具体例子阐明了施力物体相互力物体，提出了确定施力物体和受力物体的方法。     

基于万有引力的个性化推荐算法

本文把物理学中的万有引力定律引入推荐系统,提出一种个性化推荐算法,即基于万有引力的个性化推荐算法。算法把用户使用的标签看作用户喜欢物体的组成颗粒,标注项目的标签被看作项目物体的组成颗粒,社会标签的类型就是颗粒的类型,由此构建了用户喜好物体模型和项目物体模型。喜好物体和项目物体间存在着万有引力,并且引力大小遵循万有引力定律。计算喜好物体和项目物体间的万有引力,并把该引力大小作为二者的相似度度量,引力越大,二者的相似度就越高,对应的项目物体就越有可能被用户喜欢。实验结果证明本文提出的算法可以获得好的推荐性能。     

3种空气阻力模型及其运动规律研究

在把物体视为质点及假定空气密度均匀和物体运动轨迹为直线的条件下 ,给出了物体以不同速度运动时的空气阻力模型 ,求出了物体在相应模型下的运动规律 ,最后讨论了物体的速度变化情况 ,并给出了速度变化曲线。     

3种空气阻力模型及其运动规律研究

在把物体视为质点及假定空气密度均匀和物体运动轨迹为直线的条件下,给出了物体以不同速度运动时的空气阻力模型,求出了物体在相应模型下的运动规律,最后讨论了物体的速度变化情况,并给出了速度变化曲线。     

一种新型的物体三维轮廓非接触测量系统

为了重构物体的三维轮廓,在双目视觉理论的基础上,提出一种仅使用一台摄像机和一个旋转平台对物体进行全方位测量的系统。通过控制物体回转,该系统先重构出物体局部轮廓,然后采用拼接技术实现物体整体重构。实验结果表明,该系统可以较好地还原出物体的三维轮廓。     

物联网：对中国移动的意义和挑战

中国移动通信集团公司总经理王建宙为物联网下过定义：通过装置在各类物体上的电子标签（RFID）,传感器、二维码等,经过接口与无线网络相连,从而给物体赋予智能,可以实现人与物体的沟通和对话,也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。这种将物体联接起来的网络被称为“物联网”。同时,王建宙总经理提出了物联网具备规模性（只有具备规模,     

基于图像处理的移动机器人视觉定位方法

移动机器人视觉定位方法,主要是将目标物体的图像像素与移动机器人和目标物体之间的距离联系起来。应用视觉传感器搜寻目标物体,并借助于图像处理技术提取目标物体的特征对目标进行定位。通过计算目标物体图像的像素数,比例关系来确定目标物体与机器人之间的距离。这种方法成功地运用于RIRAII移动机器人上。     

半月科技要闻

国际新闻美揭示大脑学习和识别物体的秘密美国科学家称,已经发现大脑如何学习和识别物体的秘密,这个发现可能美揭示大脑学习和识别物体的秘密美国科学家称,已经发现大脑如何学习和识别物体的秘密,这个发现可能     

关于重量和流体内部压强的理解

一、重量物体具有重量,这是众所周知的事实。地球上物体的重力,是由于地球对它的吸引而产生的。它的大小等于G(M地m)/R~2,其中,G为万有引力恒量,M地、m分别为地球和物体的质量,R为物体到地心的距离。如果把物体放到月球上,那么它所受的重力则是由于月球对它的吸引而形成的。其大小应为G(M月m)/r~2式中的M月和r分别代表月球的质量和物体到月心的距离。我们通常都是通过弹簧秤等这些量具来测定物体的重量。测量是这样进行的:在与被测物体相对静止的参考系内,将待测物体挂在弹簧秤上(或置于台秤之上),当物体与弹簧秤处于平     

基于Mask R-CNN的物体识别和定位

为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据,使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明,该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位,与传统的依赖计算全局视差图的方法相比,在速度和精度上都有提高。     

重力和重量

新编初中物理第一册中谈到“由于地球的吸引而使物体受到的力叫做重力.人们常常把物体受到的重力叫做物体的重量。”现行高中物理(上)中则说“重力就是重量,是由于地球的吸引而使物体受到的力。”鉴于中学的实际,对物体所受重力和物体重量作上述描述     

基于Openpose和Yolo的手持物体分析算法

针对当前模式识别领域少有专门针对手持物体识别的研究,提出了可实时全局分析人体手持物体状态及手持物体类别的分析算法.以人体姿态估计网络Openpose和物体检测网络Yolo为基础对图像进行初步处理,利用C++A PI将二者获取到的人体关节点坐标和目标物体坐标进行信息融合,然后针对不同尺寸的物体进行分类并分别设计了判定法则...     

纯滚动点接触三指机器人手的位置分析

在认为指端与物体构成纯滚动点接触情况下，利用三指手与物体间的速度关系，提出了一种三指手位置分析简便算法，可解决由手指关节转角确定物体位置及指端和物体上接触点位置，或由和物体位置确定指关节转角指端和物体上接触点位置等问题。     

关于旋转物体的轴转动效应及相关猜想

平动的物体在两个不同方向上同时做直线运动时,可以依据平行四边形定则进行合成。通过实验研究发现：旋转的物体与平动的物体也一样具有类似的性质。正在旋转的物体,如果令其转动轴在特定的方向转动时,物体的旋转和其转动轴在特定的方向转动将会叠加合成,从而导致旋转物体的转动轴指向遵循右手螺旋定则沿特定方向偏转,这个过程称为旋转物体的轴转动叠加过程,旋转物体的转动轴沿特定方向偏转定义为旋转物体的轴转动叠加效应。实验同时发现旋转的物体还具有其他力学效应,类比爱因斯坦相对有关高速运动（平动）物体引发的力学效应,再联系广为人们关注的UFO,我们也可以对高速旋转的物体可能具有奇异的力学效应做一些自由的猜想。     

加强素描教学中的结构透视训练

素描学习中最难把握的就是物体造型的准确性，而影响造型准确的关键是要了解物体结构及比例关系和透视原理。要充分理解物体的结构透视关系，首先要能抓住物体外表形态的主要特征。其次要具备广泛和渊博的科学知识，能从理论上分析出物体的内部结构。再就要了解物体中各部分的构成规律。最后要掌握物体的透视原理。