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1.
韩光  孙宁  李晓飞  赵春霞 《计算机科学》2014,41(8):289-292,305
提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。  相似文献   
2.
主要介绍了钽粉中碳杂质的来源以及不同碳含量对钽粉电性能的影响,重点分析了不同碳含量对钽粉电性能的影响,并提出了有效控制钽粉中碳杂质含量的建议,以求达到降低钽粉中碳杂质含量的目的。  相似文献   
3.
论述了电力系统谐波对电气设备的危害,结合在石化总厂采用EP装置进行谐波治理的实际运用情况,对EP装置的实际应用进行描述。  相似文献   
4.
随着交管部门对非机动车监管力度的增强,在道路交通监控视频中检测和识别非机动车将逐渐成为电子交警系统的必备功能。由于非机动车密度大,容易互相遮挡,且在监控视频中所占面积往往较小,容易出现检测定位不准确和漏检等问题。针对非机动车检测定位不准确和漏检问题,基于YOLOv3,提出一种改进的非机动车检测与识别模型,通过设计新的特征融合结构降低非机动车漏检率,使用GIOU损失提高定位准确度。实验结果表明,所提出的改进模型在自建真实复杂场景非机动车数据集上取得了优于YOLOv3的检测结果,将检测的平均检测准确率(mAP)提高了3.6%。  相似文献   
5.
对采用团化工艺和未进行团化工艺处理的钽粉进行了分析比较,重点分析了其物理性能、化学成分及电气性能存在的差异。研究表明,采用团化处理的钽粉,其物理性能明显改善,颗粒均匀性好,漏电流、收缩率低,容量高,有利于提高压制块的成型性,降低烧结块的收缩率,提高电容器的容量,满足高比容、高压高可靠电容器的设计使用要求。  相似文献   
6.
杨赛  赵春霞  刘凡 《电子学报》2016,44(10):2344-2350
提出一种基于词袋模型的新的人脸识别算法.该方法将词袋模型和词袋模型的全局模式分别作为人脸图像的局部特征和全局特征描述,最后使用多核学习方法将二者进行融合.AR、FERET、CMU PIE以及LFW公开人脸数据库上的实验结果表明,本文方法能够更好的解决小样本问题,并且对人脸的表情变化、姿态变化以及面部遮挡具有更优良的鲁棒性.  相似文献   
7.
李云云  赵春霞  程曦  李婧  张敏 《食品科学》2016,37(2):261-265
对双孢蘑菇进行80%高氧处理,研究高氧气调包装对双孢蘑菇微生物及其品质的影响。结果表明,在贮藏过程中,高氧气调包装能明显抑制双孢蘑菇中霉菌及酵母菌的生长,对假单胞菌属总数也有明显的抑制作用(P0.05)。在贮藏前期,高氧气调包装可以抑制嗜常温菌总数的增加,但在贮藏后期反而促进其生长。高氧气调包装也能明显抑制双孢蘑菇抗坏血酸含量的下降(P0.05),维持较高的总糖含量(P0.05)、较好的感官品质,但对可溶性蛋白含量无明显影响。  相似文献   
8.
2DPCA-SIFT:一种有效的局部特征描述方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
PCA-SIFT (Principal component analysis—scale invariant feature transform)方法通过对归一化梯度向量进行PCA降维,在保留特征不变性的同时,有效地降低了特征矢量的维数,从而提高了局部特征的匹配速度. 但PCA-SIFT中对本征向量空间的求解非常耗时,极大地限制了PCA-SIFT的灵活性与应用范围. 本文提出采用2DPCA对梯度向量块进行降维的特征描述方法. 该方法相比于PCA-SIFT,可以快速地求解本征空间. 实验结果表明:2DPCA-SIFT在多种图像变换匹配和图像检索实验中可以实现与PCA-SIFT相当的性能,并且从计算效率上看,2DPCA-SIFT具有更好的扩展性.  相似文献   
9.
针对复杂环境下视觉机器人道路检测算法的抗干扰性差、速度慢的缺点,为抑制噪声的干扰,提高算法的运行速度,提出了一种基于边缘和区域相结合的道路检测算法。算法先采用Canny算子求出图像的边缘,再根据道路的色彩信息进行自适应的区域分割,然后结合图像边缘信息和区域分割信息确定出道路的边界区域,最后对该区域的边缘图像进行Hough变换检测道路。实验结果表明,边缘提取的检测算法有效地提高了算法的抗噪性能和运行速度,具有更好的道路检测效果。  相似文献   
10.
针对在传统的快速地图创建和同时定位算法(fast simultaneous location and map building, FastSLAM)中采用扩展卡尔曼滤波器(extend Kalman filter, EKF)来估计机器人位姿和地图创建所带来的线性化误差的问题,本研究提出了一种基于迭代EKF的FastSLAM2.0算法--IFastSLAM算法。该算法将迭代思想运用到EKF中,同时采用迭代EKF来估计粒子从而完成机器人地图创建和自身定位。实验结果证明,该算法提高了粒子的估计精度从而减缓粒子退化问题,并更好的维持了地图的一致性。  相似文献   
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