排序方式: 共有31条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果. 相似文献
4.
针对基于特征点的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在低纹理环境下特征提取能力弱、定位精度降低和鲁棒性差的问
题,本文提出了一种基于稀疏直接法的特征增强视觉 SLAM 算法。 首先对图像序列进行预处理,提高算法的特征提取能力;然
后融合基于图优化的稀疏直接法和特征点法求解位姿,在保证算法定位精度的前提下,提高算法的运行效率和鲁棒性。 由
TUM 数据集的实验结果表明,本文提出的算法定位精度优于当前 SLAM 算法,在 TUM 数据集中纹理稀疏的场景下,该算法提取
的特征点数目是 ORB-SLAM2 算法的 9. 6 倍,平均每帧跟踪耗时减少了 58% 。 相似文献
6.
根据超强韧性混凝土(PP ECC)与钢筋的拉拔试验数据,基于国内相关的对锚固性能的经验公式,推导出锚固长度的极限状态方程,得到PP ECC与钢筋粘结的失效概率与可靠指标。采用中心点法,得到满足可靠度条件PP ECC与钢筋设计锚固长度,为工程实际提供参考依据。 相似文献
7.
9.
针对星敏支架热致变形导致其指向精度降低的问题,提出了一种基于神经网络的指向倾角监测方法。 首先,分析星敏
支架结构特征,搭建星敏支架指向倾角预测系统,采集星敏支架结构形变和倾角变化数据,并对实验数据进行预处理;其次,构
建深度神经网络模型,将星敏支架模型各测量点的应变信息作为输入变量,并使用 Adam 优化算法更新网络参数,经训练迭代
后得到指向倾角预测模型;然后针对传统深度神经网络收敛速度慢、容易产生局部最小值等局限性,使用遗传算法对深度神经
网络的超参数进行优化,以提升神经网络的训练速度;最后使用测试集数据对星敏支架指向倾角变化进行预测,分析该模型在
不同温度条件下对星敏支架指向倾角监测的准确率。 实验结果表明,优化后深度神经网络模型的指向倾角预测方法的平均误
差为 0. 20″,且倾角预测精度明显优于传统算法,证明利用深度学习方法实现星敏支架指向倾角监测具有可行性。 相似文献
10.
针对传统的载荷标定方程计算机翼蒙皮载荷精度低的问题,提出了一种基于深度学习的机翼蒙皮载荷计算新方法。考虑真实机翼蒙皮受力复杂,首先建立了机翼蒙皮试验件模型,使用Ansys仿真软件对试验件进行有限元分析,获得应变与载荷仿真数据,并对仿真数据进行数据清洗与预处理;其次,构建深度神经网络模型,将应变与载荷作为神经网络模型的输入与输出值,采用Adam算法优化提出的载荷计算模型;最后,在测试集上对载荷值进行预测,使用平均相对误差与绝对值差作为评价指标。实验结果显示,基于深度学习的载荷计算方法在小载荷数据上平均绝对误差为0.081 N,在正常载荷数据上的平均相对误差为0.063 8%;与传统载荷计算方法比较,本文提出的新方法计算的载荷精度明显优于传统方法。 相似文献