基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

几何变奏曲

准确把握物体的轮廓，最正确的方法是先用几何构图定形，这是对复杂形体的简化和概括。本案的设计初衷就是想借几何形的纯粹和洗练来打造空间。     

利用浮点图像对视频对象进行自动分割

本文提出了一种自动的运动对象分割算法，利用浮点图像的轮廓进行区域分割，然后根据帧间运动信息进行区域合并，分割出视频序列中的运动物体。     

LCAS使带宽随需而动

随着宽带接入技术的普及，数据业务在通信网络中所占的比重越来越大。现在SDH网络仍然是传输网的主要组成部分。用SDH网络传输数据业务会产生两个问题一个问题是用带宽为155Mb／s、622Mb／s、25Gb／s、10Gb／s的SDH技术来传送带宽为10Mb、100Mb、1000Mb／s的突发性的数据业务，势必造成带宽的浪费，另一个问题是要传送     

浅谈波长转换器的最新发展

在经过大规模的光网络圈地运动之后,运营商在投资上越来越谨慎。如何帮助运营商建设一个可以创造利润的网络,建设一个既立足现在,又面向未来的网络成为设备厂商竞争的关键。目前,光网络市场最热的话题是如何在传统传输平台上传送多种业务,即MSTP(Multi-ServiceTransportPlatform)———多业务传送平台。西门子推出了全新的多业务平台SURPASShiT70系列,通过对第二层数据功能的集成从而实现对数据业务的支持,同时该设备还支持多达16个10Gbit/s线路侧接口,完成对各种任意网络结构的支持。随着VC鄄SEL(VerticalCavitySurfaceEmitting…     

机械加工过程仿真中运动物体的碰撞检测

本文提出了一种表达实体的八叉树层次球状模型和基于这种模型的运动物体之间的碰撞检测算法。机械加工过程的图形仿真对ＮＣ程序的检验是十分有用的，因为编程者或加工操作者能够很方便地看到加工的效果。由于在加工过程中，刀具和工件等都是运动物体，而要从图形上直接目测运动物体之间的碰撞情况是十分困难的。所以，本文提出了一种表示运动物体的模型及相应的碰撞检测算法。一个物体可用一个八叉树层次球模型来表示，其运动可以用节点的外接球的球心的运动来表示，它是时间的函数。通过求解满足碰撞条件的方程，我们可以得到两运动物体碰撞时间和位置。本文最后对碰撞检测算法的特性进行了分析。     

用MAYA制作真实的玻璃材质

接触三维动画的朋友都有这种体会，刚开始接触的时候最关心的就是如何把一个物体动起来，但是随着学习的。深入就会慢慢的体会到让一个物体动起来并不难，难的是如何让一个物体真实逼真。在影视动画中经常会用到金属材质、玻璃材质等，相对来说玻璃材质的调节是比较难的，如果真正掌握了玻璃材质的调节方法，那么肯定会加深朋友们对MAYA材质的进一步理解。下面就详细的向大家介绍真实玻璃材质的制作方法。