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为提高管道状况异常检测的识别率和实时性,提出基于禁忌搜索的半监督K-means聚类和C4。5决策树的集成检测方法。在禁忌搜索中引入代价敏感函数,选择具有最佳分类性能的特征组合和最佳组合权值,提高了不平衡数据分布中少数类的识别率。半监督K-means方法首先把样本特征聚类为k类,再利用C4。5方法精确每一类的边界,级联式集成方法缓解不平衡数据分布问题,提高管道检测的准确度。并提出3种集成原则:加权叠加、最近一致和最邻近原则。实验结果验证了算法的有效性,在管道状况的异常检测中具有较高的分类准确度。 相似文献
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为获得连续动态的图像雅可比矩阵,分析了融合方式和传统图像直接切换方法的缺陷,提出了一种基于融合的多图像稳定切换算法,算法采用动态加权融合策略。在移动机器人位置未知和无标定多摄像机的情况下,仿真和实验结果表明:该算法比传统方法具有更高的适应能力,图像切换过程的稳定性得到了很大提高。 相似文献
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当前的显著性检测算法在复杂场景下难以分割出完整显著性区域以及锐利的边缘细节。针对这一问题,文中提出了一种新颖的特征融合算法。该方法利用全卷积神经网络获取多个层次粗糙的初始特征并结合特征金字塔结构对其深度解析。设计渐进结构感受野模块将特征转换至不同尺度的空间进行优化,实现特征的渐进融合与传递,有选择性地增强显著性区域。采用全局注意力机制消除背景噪声并建立显著性像素之间的长距离依赖,以提高显著性区域的有效性,突出显著性目标,再通过学习融合个层次特征得到显著图。综合实验表明,在绝对误差减小的情况下,F-measure指标远超出其他7种主流方法。所提的显著性模型综合了全卷积神经网络和特征金字塔结构的优点,结合文中设计的渐进结构感受野和全局注意力机制,使得显著图更接近真值图。 相似文献
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为简化无刷直流电机控制系统的结构,使其具有较快的转矩响应速度,针对传统的PID控制方式在对BLDCM系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出了一种基于无传感器的反电势过零检测的参数自适应模糊PID集成控制方案。将模糊自适应PID控制应用到SLBLDCM控制系统中,建立无刷直流电机的数学模型,利用Matlab中的Fuzzy Toolbox和Simulink完成电机模糊自适应双闭环调速系统的仿真设计。仿真结果表明,控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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现有的图像修复算法经常会有伪影、语义不准等问题出现,对于缺失较大、分辨率较高的图像,修复效果有限.为此,文中提出基于并行对抗与多条件融合的二阶图像修复网络.首先,利用改进的深度残差网络对缺失图像进行生成式像素填充,并利用第一阶对抗网络补全边缘.然后,提取填充图颜色特征,融合补全边缘图,将融合图作为第二阶对抗网络的条件标签.最后,通过带上下文注意力模块的第二阶网络得到修复结果.在多个数据集上的实验表明,文中算法可获得较逼真的修复效果. 相似文献
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为了适应空调管道的复杂环境,提高空调管道清扫机器人控制性能,降低控制复杂度,构建了一个分层的自适应模糊控制器.通过多输入系统进行分层输入和叠加输出,大量简化了模糊逻辑推理,减少了控制规则数.应用遗传算法对控制器参数进行优化,有效地融合了控制信息,达到了较理想的控制特性.实验和仿真结果表明,模糊控制器适应性强,优化后模糊控制器具有很好的控制效果,实现了机器人在管道中自主导航. 相似文献
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提出了一种多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为了降低深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重合率和3D距离计算误差,提出了一种改进的YOLOv2算法。利用此算法对图像中的目标物体进行检测识别,得到目标物体在RGB图像中的位置信息; 然后根据深度图像信息使用K-means++聚类算法快速计算目标物体到摄像机的距离,估计目标物体大小和姿态,同时检测机械手的位置信息,计算机械手到目标物体的距离; 最后根据目标物体的大小、姿态和到机械手的距离,使用PID算法控制机械手抓取物体。提出的改进YOLOv2算法获得了更精准的物体边界框,边框交集更小,提高了目标物体距离检测和大小、姿态估计的准确率。为了避免了繁杂的标定,提出无标定抓取方法,代替了基于雅克比矩阵的无标定估计方法,通用性好。实验验证了提出的系统框架能对图像中物体进行较为准确的自动分类和定位,利用Universal Robot 3机械臂能够对任意摆放的物体进行较为准确的抓取。 相似文献