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991.
Aiming at the problem of poor accuracy consistency of large sections’ docking assembly, an automatic docking method using multiple laser trackers to measure the position and posture of the docking sections in real time was proposed. In the solution of the pose of the docking section, real-time pose measurement of the docking section was realized by establishing a global coordinate system and a coordinate fusion method of three or more laser trackers. In the automatic control of the docking process, the real-time communication protocol and the circular negative feedback control strategy of measurement-adjustment-re-measurement are adopted, and the fully-automated docking of large sections is realized. Finally, an experimental verification system was set up, and the docking of the large-scale section reduction models was realized under the requirements of docking accuracy, and the effectiveness of the automatic docking scheme was successfully verified.  相似文献   
992.
针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS(FPLMS)算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明:FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。  相似文献   
993.
在建的高能同步辐射光源预计会产生海量原始数据,其中硬X射线实验线站产生的图像数据占比最高且具有高分辨率和高帧率的特点,亟需有效的无损压缩方法缓解存储和传输压力,然而现有通用无损压缩方法对该类图像压缩效果不佳,基于深度学习的无损压缩方法又耗时较长。结合同步辐射光源图像的特点,提出一种在保证图像压缩比前提下的可并行智能无损图像压缩方法。通过参数自适应的可逆分区量化方法,大幅缩小图像经过时间差分后的像素值分布范围,能够节省20%以上的存储空间。将以CNN为基础架构的时空学习网络C-Zip作为概率预测器,同时以数据集为单位过拟合训练模型进一步优化图像压缩比。针对压缩过程中耗时较长的算术编码过程,利用概率距离量化代替算术编码,结合深度学习进行无损编码,增加编码过程的并行度。实验结果表明,该方法的图像压缩比相比于PNG、FLIF等传统图像无损压缩方法提升了0.23~0.58,对于同步辐射光源图像具有更好的压缩效果。  相似文献   
994.
付俊  彭燕  刘彦辉 《控制与决策》2023,38(8):2223-2230
针对具有未知参数和不等式路径约束的非线性系统动态优化问题,提出一种新颖有效的数值求解方法.首先,将未知参数视为一个动态优化问题的决策变量;其次,利用多重打靶法将无限维的含未知参数动态优化问题转化为有限维的非线性规划问题,进而在不等式路径约束违反的时间段内,用有限多个内点约束替代原不等式路径约束;然后,用内点法求解转化后的非线性规划问题,在路径约束违反的一定容许度下,经过有限多次步数迭代后得到未知参数值的同时得到控制策略,并在理论上对所提出算法的收敛性进行相应证明;最后,对两个经典的含未知参数非线性系统的动态优化问题进行数值仿真以验证所提出算法的有效性.  相似文献   
995.
在计算机辅助诊断系统中,视网膜眼底图像序列的变化检测是一项重要且具有挑战性的任务。针对视网膜眼底图像序列采样帧少、光照干扰大、难以获得稳健的背景模型,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(tensor robust principal component analysis, TRPCA)的变化检测方法。该方法以TRPCA为模型,通过对序列背景扩充,再利用张量分解而获得变化区域:首先,先选择出序列中最接近正常状态的一张图像作为背景模型;然后,通过预处理将单帧背景模型扩张成多帧背景使得背景模型包含更丰富的光照变化;接着,将整个序列建模为一个3维张量体;最后,利用总变分约束背景模型和变化区域的时空连续性,通过Tucker分解分离出背景模型,获得变化区域。实验结果表明,与基于矩阵的鲁棒主成分分析(matrix robust principal component analysis, Matrix RPCA)方法,Masked-RPCA方法以及不加总变分约束的TRPCA方法相比,基于总变分约束的TRPCA方法能够更准确地分离出变化区域,对血管和光照干扰更具有鲁棒性。  相似文献   
996.
医学图像对疾病的诊断、治疗和评估均有所帮助,准确分割医学图像中的器官对于辅助医生的诊断具有重要的实际意义.由于医学图像中各器官部位与周围组织的图像对比度低,不同器官的边缘和形状也会存在很大差异,从而增加了分割的难度.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的医学图像语义分割网络,有效提高了医学图像语义分割的精度.特征提取部分使用ResNet-50网络结构,在特征提取后使用Transformer模块来扩大感受野.在上采样过程中加入多个跳跃连接层,充分利用各阶段的特征提取信息,来恢复至与输入图像相近的分辨率.在胃肠道医学图像分割数据集上的实验结果证明本文的方法可以有效分割医学图像中的器官组织,提升分割准确率.  相似文献   
997.
在传统的地图可视化中,面对海量地图标记物展示会采用点聚合的方式,但是各类点聚合算法都是运行时计算,没有分层机制,在海量点的散开展示时,对于地图标记物堆叠没有过滤机制。针对这一问题,提出了分层的网格划分实现海量地图标记物聚散一体化解决方案。该方法对分层网格中心点构建K-D树索引,对海量点构建四叉树索引,通过索引和存储技术,实现了聚合的高效查询。对海量点散开时增加网格过滤,消除堆叠问题。在实验案例数据集上进行对比,结果表明,与传统的点聚合方案相比,在数据量大的情况下,计算性能显著提高,对海量标记物散开展示增加过滤算法,有效提升了用户体验。  相似文献   
998.
屈光不正是一种非常常见且对视功能发育有严重危害的眼科问题。准确与方便的屈光检测技术,对于及时发现屈光不正问题以及采取相应措施进行干预具有非常重要的意义。目前的屈光筛查设备虽然能较快进行屈光检测,但主要存在两个问题:检测准确度较低,对被测者配合度要求较高。因此,提出一种新的屈光检测方法,此方法使用基于偏心摄影验光原理的光学系统获取人脸面部近红外图像,使用图像处理技术对面部近红外图像进行处理,得到左右瞳孔图像和瞳孔位置信息,使用提出的结合了深度可分离卷积和SE模块的混合数据多输入神经网络模型进行训练与屈光度的计算。与传统偏心摄影验光原理的屈光检测方法相比,此方法有望随着数据集的扩增而达到更高的准确度,并且此方法将瞳孔位置信息作为模型的输入,可以解决传统算法对被测者配合度要求较高的问题。该研究是对屈光检测新方法的一种有益探索,使用此方法有利于屈光筛查更便利地进行,为实现非接触自助式的屈光筛查提供基础。  相似文献   
999.
针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。  相似文献   
1000.
崔玉龙  付国  张岩峰  于戈 《软件学报》2023,34(5):2427-2445
作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍.  相似文献   
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