低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

一种新的彩色图像特征提取方法及其应用

介绍了一种新的彩色图像亮度特征、彩色特征及梯度特征的提取方法，并应用这种方法对珍珠图像进行分割，取得良好效果．     

粉粒体气力输送垂直管的压力损失

在作者工作的基础上,对不同的固体粒子在气流悬浮下垂直管内流动阻力进行了分析和实验研究。文中提出了固体粒子稀相流垂直管内适用的压力损失计算式。     

面向终端的移动用户行为可视化分析

该文面向移动门户网站设计实现了一个日志数据统计与挖掘系统,给出了实时的访问用户日志数据与获取的用户群体的网络行为数据的关联机制,实现了定性描述该机制的终端发售事件捕捉功能,建立了用户群体点击预制入口转化率提取模型,用以描述关联效率和价值,并得到了用户群体访问行为的分布。研究工作将为相关运营商提供有益的参考。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...     

基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘

深度学习是挖掘数据关键特征的重要技术手段,为准确分析通信网络数据特征,并保障质量,提出基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘方法。选取接入率、可用性以及覆盖率等七个指标作为通信网络质量核心性能指标,将卷积神经网络与径向基神经网络相结合,构建深度学习网络结构,将该性能指标作为标签参数,将所得到的标签参数的聚类与求和结果作为深度网络的标签数据,通过前向传播将标签数据输入卷积神经网络的输入层内,经过不同隐层的变换与映射至输出层位置,并采用量子粒子群算法求解深度学习网络最优参数,输出通信网络数据关键特征挖掘结果。经实验结果表明,所提方法的通信网络数据关键特征挖掘率在95%以上,能够准确预测未来短时间段内的通信网络质量。