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图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析. 相似文献
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【】:针对NB基站和新建基站采用C-RAN接入,导致城区光缆网纤芯资源紧张,提出利用无源波分复用设备方式进行扩容纤芯,但无源波分复用设备插入损耗,造成了全程链路衰耗增大,理论分析最大传输距离,给出了无源波分复用设备和彩光模块选型,最后结合光缆网现状,提出无源波分复用设备的应用方案。 相似文献
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硅像素互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)芯片因具有微米级的位置分辨能力和极高的探测效率等特点,对于径迹精确重建具有举足轻重的作用。通过大面积拼接,能够将硅像素芯片用于μ子成像,但芯片拼接产生的机械误差,以及各层之间的相对位置误差,对μ子重建过程中的位置精度具有明显影响。本文利用μ子通过探测层时产生的观测点,建立了基于μ子径迹直线拟合模型的迭代芯片位置校正算法。通过在GEANT4程序中构建μ子成像探测原型装置,其中包含8个物理探测层,每层拼接了4块硅像素芯片,并添加芯片在x、y方向与旋转角θ三个自由度上的偏移量,模拟了真实情况下的机械误差对重建位置精度的影响。结果显示:该算法可用于芯片真实位置的高精度修正,使芯片位置修正精度小于5μm。 相似文献
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