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广义预测控制方法在网络遥操作机器人系统中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
Internet网络的时变时延及网络数据丢包严重影响了遥操作机器人系统的操作性能,甚至造成系统不稳定.为了解决这一问题,提出一种新的基于Intcrnet的遥操作机器人系统控制结构.通过在主端对给定信息加入时间标签获得过去的系统回路时延,采用多元线性回归算法,预测下一时刻系统回路时延,然后在从端设计一个广义预测控制器控制远端机器人,从而改善时变时延对系统性能的影响.应用广义预测控制器产生的冗余控制信息,降低了网络数据丢包对系统的影响.最后根据预测控制稳定性定理,推导出系统的稳定性条件.仿真试验结果表明,该方法能有效解决时变时延以及网络数据丢包引起的性能下降问题. 相似文献
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基于Gabor 小波SDF 匹配滤波器的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于Gabor 小波特征的综合判别函数(SDF)匹配滤波器人脸识别方法.该方法选用具有代
表性的人脸训练库,在Gabor 特征空间上生成相应的SDF 匹配滤波器;每幅测试图像在这些非正交向量的投影可
以生成一组相关特征向量,用两个相关特征向量的距离来衡量不同人脸图像之间的相似度.Gabor 变换、SDF 匹配
滤波器和类别特征分析法的采用,使得该方法对光照变化、表情变化等因素具有良好的鲁棒性,并具有良好的推广
性.基于FERET 人脸测试库的对比实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对现有水表检定装置检定效率低、信息管理功能不足等问题,对水表指针识别、消除气泡影响、检定台自动化改造等方面进行了研究,提出了一种基于机器视觉的水表在线检测系统。采用距离法读取水表指针读数,通过模板匹配,旋转校正水表图像,利用极坐标变换,将子表盘展开成矩形,并集成二维码识别模块,实现了对水表的检定与数据保存;设计了上行走机构带动相机移动拍照,使用单个相机完成了5个工位水表图像的采集。研究结果表明:与人工肉眼读表和手工记录读数方法相比,该检测方法能确保水表的检定精度,同时提高了检定效率,并且检定数据可溯源。 相似文献
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复杂背景下人眼的快速定位 总被引:5,自引:0,他引:5
采用基于改进Adaboost算法的级联式人脸和人眼分类器检测人脸和眼睛的候选位置,再用支持向量机(SVM)分类器验证并确定人眼的最佳位置;实现了在复杂背景图像中快速、准确的眼睛定位.与传统的Adaboost算法相比,改进的Adaboost算法构建分类器所需的特征数目大大减少,提高了眼睛定位速度;同时利用人脸几何特征的SVM分类器验证,提高了定位精度.实验结果表明该算法具有很好的精确性和实时性. 相似文献
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为了实现复杂环境下形状、尺度变化较大的目标检测,提出一种在复杂背景图片中快速目标检测的算法.该算法采用新的局部边缘匹配特征,通过积分图像技术实现快速计算;通过机器学习算法自动提取样本的局部边缘特征来构建目标模板,且不需要任何手工分割和人工筛选的过程.在UIUC通用图像测试库上的实验结果表明,文中算法可在平移、尺度变化、... 相似文献
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针对织造前帘子布纱线疵点自动检测问题,对织造前帘子布纱线疵点分布特点开展了研究分析,提出了一种基于Gabor滤波器的帘子布纱线疵点检测算法,利用Gabor滤波器的能量值来描述帘子布纱线疵点特征。通过对疵点Gabor图像阈值化处理,得到了疵点的二值图像。然后对疵点二值图像沿水平方向进行了均等分割,得到了疵点所在的条状图像并除去随机噪声。在1 792个疵点图像测试集上对不同尺度参数的Gabor滤波器进行疵点检测准确度分析,建立了最优的方向和尺度参数组合。并搭建了基于机器视觉技术的帘子布纱线疵点检测系统。研究结果表明,该检测算法对帘子布纱线疵点检测准确度达到99.2%。经过4个月生产实践表明,该系统对织造前帘子布纱线疵点检测效果比人工检测效果提高86%,实现了机器换人的目的。 相似文献
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针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。 相似文献
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传统的汽车仪表检测方法主要是依靠人工进行检测,该方法存在着检测效率低下且检测精度不高的问题,针对这些问题,设计了一种基于机器视觉的汽车仪表检测系统。首先,介绍了该检测系统的整体组成,然后主要介绍了该系统中的软件,以及仪表指针的检测算法和流程;并且根据指针与背景是否易于分离,将汽车仪表分为两类;接着,采用阈值分割法对指针进行了粗定位,随后根据仪表类型,分别采用骨架提取和灰度法对指针进行了细化,采用基于Tukey权重函数的迭代加权最小二乘法拟合了指针直线,对指针进行了精定位;提出了一种最小距离和的交点法对指针的回转中心进行了定位;采用角度法对指针读数进行了识别;最后,将A、B两款仪表分别在该检测系统中进行了指针检测的实验。研究结果表明:系统检测值与理论偏转值之间的误差,即该系统指针检测的读数误差均小于1%,该算法具有较好的精度;并且其平均识别时间约为200 ms,可见该检测系统的识别精度和速度均能够满足仪表指针检测的实际需求。 相似文献