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利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。 相似文献
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针对软测量模型在实际应用中遇到的问题, 结合AdaBoost 集成学习思想, 提出适用于软测量回归的集成学习算法, 以提高传统软测量模型的精度. 为了克服模型更新技术对软测量实际应用的制约, 将增量学习机制加入软测量集成建模中, 使软测量模型具有在线实时更新的增量学习能力. 对浆纱过程使用新方法建立上浆率软测量模型, 并使用实际生产数据对模型进行检验, 检验结果表明, 该模型具有很好的预测精度, 并能够较好地实现在线更新.
相似文献6.
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针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计算问题,提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法.利用四叉树理论,根据地图不同区域环境障碍物密度的变化,自适应调整各区域栅格尺度大小.仿真结果表明,所提出的算法不仅降低了数据存储量,而且栅格量的减少使得相关量计算大大降低,提高了移动机器人地图创建的实时性和地图表达的精度. 相似文献
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研究了低能电子束辐照对AlGaInP基红光LED性能的影响,利用不同剂量的电子束对AlGaInP基红光LED进行辐照,将辐照后和未辐照的LED的发光强度进行对比.结果表明:辐照后LED的发光强度增加,同一外延片上测试点的发光强度的增加不均匀. 相似文献
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《Planning》2015,(33)
<正>0引言"信号处理"是自动化专业的专业基础课程。将Matlab引入课堂教学中,可以利用其高效的计算能力和形象化的效果展示能力,将抽象的数学理论以易于理解的可视化形式加以演示,并且结合课后习题和实验教学的模式,使学生真正理解数字信号处理的基本概念,掌握数字信号处理的基本方法,提高其分析问题和解决问题的能力[1-3]。1 Matlab在课堂教学中的应用Matlab是工科,如自动化专业的重要应用工具,其具有强大的矩 相似文献