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基于边界强度的Hausdorff距离及其在目标定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目标定位是机器视觉领域的重要问题.针对传统方法受背景干扰点影响较为严重的问题,提出一种基于边界强度的改进型Hausdorff距离用于目标定位.该方法在边界提取算法的基础上,利用边界长度、边界梯度和边界闭合度计算目标图像所提取边界的权值,并结合加权Hausdorff距离建立定位匹配函数.为避免定位寻优过程陷入局部极小点,采用多变量相关的分布估计算法,利用概率模型描述匹配参数之间的相互关系,并以此模型产生优势样本,实现多维目标的准确定位.实验表明,该方法在目标定位的精确性和快速性方面都要优于传统算法. 相似文献
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基于特征直线的目标被动定位方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种利用导引头图像信息进行飞机目标被动定位的方法.该方法以目标可预知的先验几何特征为基础,并基于摄像系统视场较小且目标距离远大于目标尺寸时,成像模型可用弱透视投影近似的事实,推导出借助特征直线估计目标距离的单目视觉算法.与传统的目标定位方法不同,该算法通过特征直线的成像尺寸以及相互夹角反映目标成像姿态的变化,使得目标定位算法不依赖于对目标姿态的估计,提高了不同的空间姿态下目标定位的准确性.实验结果表明,该算法能够在低信噪比情况下准确定位目标,且算法不受目标姿态的影响. 相似文献
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基于线性基函数模型的虹膜定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非圆虹膜定位困难的问题,本文提出了一种基于线性基函数模型的虹膜定位算法.该算法将虹膜定位问题看作从虹膜边缘点求虹膜边缘曲线的机器学习问题,先粗定位找到边缘点,再建立线性基函数模型从边缘点求得边缘曲线,从而实现了虹膜的精确定位.与传统的虹膜定位算法相比,所提算法能很好的定位非圆虹膜,而且花费时间只有极少的增加.在CA... 相似文献
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一种新的三维卫星定位算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种利用3颗卫星进行三维定位的算法。该算法在利用现有GPS接收机硬件的条件下,既可以求解用户的三维位置,还可以求出接收机的时钟偏差和频率偏差。对算法模型进行了原理推导,并在此基础上进行了计算机仿真。试验结果证明了该算法的正确性及实用性。 相似文献
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测时差卫星干扰源定位的简单算法 总被引:3,自引:1,他引:3
随着技术的发展,对卫星的上行链路进行干扰越来越容易,卫星的安全系数随之越来越低,因而研究如何迅速有效地查明干扰源位置是一项意义重大的课题。传统的测时差定位方法算法复杂、运算量大,不能满足快速定位的要求,故本文给出了基于测时差定位技术的简单算法,并对算法模型进行了原理推导,该算法实现简单,运算量小。 相似文献
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针对传统损伤识别方法不易区分多损伤状态以及难以辨别预测结果可靠性的问题,提出了一种基于自回归(autoregressive, AR)模型和高斯过程(Gaussian process, GP)的损伤识别方法。该方法利用AR模型回归拟合结构加速度响应数据,首次引入表征损伤位置信息与损伤状态信息的参数L1、L2,基于AR模型残差、系数分别建立了用于定位损伤位置和识别损伤程度的损伤敏感性特征,结合GP的分类与回归算法实现了多损伤定位及损伤程度的概率输出。通过某钢筋混凝土模型拱的数值仿真算例,验证了所提方法的有效性,并对基于AR模型残差和系数的识别结果进行了对比分析。结果表明,该方法能够识别多损伤状态,输出具有概率意义的预测结果,有助于判断结果的可靠性,并能够实现损伤预警,同时基于残差的损伤敏感性特征的识别精度与可靠度更高、抗噪性能更好,在10%噪声污染的情况下,识别结果的相对误差均值与离散系数均值仅为6.52%和0.19。 相似文献
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针对传统的基于振动信号的故障诊断技术无法兼顾定位与诊断的问题,提出一种基于声音信号的反卷积成像和深度学习的智能故障诊断与定位模型,该模型在传统波束形成算法的基础上,引入反卷积成像算法确定噪声源位置;同时,使用深度学习对声音信号进行训练分类从而判断故障类型,可兼顾噪声源识别定位以及故障检测的特点,拓展声像识别的应用场景,并进一步推动故障诊断技术在多领域交叉发展。实验结果表明,与传统的基于振动信号的故障诊断方法对比,该方法在设备故障诊断方面的故障识别率达到97.22%,并能够准确识别故障所在位置。 相似文献
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基于图像抽样的快速虹膜定位算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高. 相似文献
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通过将Wilson-θ数值算法转变为一种等效的显式表达式,由此建立了一种基于Wilson-θ显式算法的动载荷识别方法。在选取合适的参数θ值以后,该算法是无条件稳定的,并且避免了以往隐式识别算法中由于递推计算产生误差累积导致识别结果严重发散的问题。通过引入响应系数矩阵,该显式算法可以灵活地选取响应类型用于载荷识别计算。同时结合分离变量方法,将载荷位置信息从建立的模型矩阵中提取出来,由此减少矩阵求逆的次数,提高载荷定位计算的效率。结合简支梁的仿真算例与试验测试对该载荷识别方法进行验证。研究结果表明,基于Wilson-θ显式算法的动载荷快速定位及重建方法能够有效地识别得到载荷位置及相应的时间历程。相对于传统载荷识别方法,该方法计算结果的准确性更好,且运算效率更高。 相似文献
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基于混合蒙特卡罗箱方法的移动感知网节点定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将机器人领域的蒙特卡罗定位方法(Monte-Carlo localization,MCL)引入到移动感知网的节点定位,提出了一种混合蒙特卡罗箱方法(mixture Monte-Carlo Box,Mixture-MCB).该方法采用混合采样的方式提高采样的成功率,有效地解决了传统蒙特卡罗方法的粒子耗散问题.与其他现有方法相比,该方法不仅计算简单,定位精度高,而且对于环境参数的改变具有较强的鲁棒性,因此适用于由计算能力较弱的节点构成的大规模移动感知网.仿真实验对算法的计算复杂度、定位精度和鲁棒性进行了分析并与其他方法进行了比较,结果表明,该方法是可行而有效的. 相似文献