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相比传统的多光谱成像探测,偏振多光谱成像探测方法可以探测目标表面的粗糙度、含水量等更多信息,给目标检测带来了很大便利,但目前主要用于目标探测,尚未广泛应用于目标分类。BP神经网络是目前常用的一种典型神经网络,可以建立从端到端的映射,在训练样本集足够大的前提下,训练完毕且效果良好的神经网络是一种高效、精确、快速的工具。首先,利用基于旋转偏振片和滤波片的偏振光谱成像探测系统获取了典型地物的偏振多光谱图像,对图像进行了预处理,建立了数据集;其次,在该数据集上进行了神经网络的训练,训练后的神经网络可以处理未知的偏振多光谱图像,并实现了对几种典型地物的分类;最后,对神经网络分类的效果进行了评价,并与其他几种典型分类方法的效果进行了对比,发现神经网络方法具有更好的分类精度和效果,相比典型的最大似然分类算法,其总体分类精度可从91.7%提升至94.2%,Kappa系数可从0.851提升至0.898。研究结果表明:基于神经网络的偏振光谱图像分类方法对于改进和优化现有的偏振多光谱图像数据处理方法具有一定的研究意义。 相似文献
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基于平面基线靶标的视觉测量数据拼接方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对视觉测量中三维数据的拼接问题,提出一种基于平面基线靶标的数据拼接方法。该方法利用平面基线靶标提供特征点,建立视觉传感器在相邻位置坐标系旋转矩阵和平移矢量各参数的优化目标函数,通过Levenberg—Marquardt优化算法求解出旋转矩阵和带有未知系数平移矢量。在此基础上,利用平面靶标上的基线长度确定平移矢量系数,从而求得数据拼接矩阵。利用平面靶标上100个点进行拼接试验,计算出x、y和z坐标拼接RMS误差分别为0.038 mm、0.022 mm和0.135 mm。结果表明该方法柔性好,适用范围广。 相似文献
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基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响。该配准方法在粗略配准之后,以点云块为分层单元对模型点集进行选取,并对选取的少量模型点进行全局搜索获取其对应最近点;然后,以这些模型点对应的最近点作为搜索中心,在场景点集中进行局部搜索,获取这些模型点的大量临近点的对应最近点;最后,剔除错误对应最近点对,并求取坐标变换。与基于KD-Tree的ICP算法和基于LS+HS(Logarithmic Search Combined with Hierarchical Model Point Selection )的ICP算法相比,该配准算法对Happy bunny扫描数据的配准速度分别提高了78%和24%;对Dragon扫描数据的配准速度分别提高了73%和30%。这些结果表明该算法可以快速、精确地实现三维点云间的配准。 相似文献
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目的:确定导致样品胀袋的关键控制点,加强肉枣加工过程中微生物污染防控。方法:采用微生物传统培养法结合高通量测序手段分析肉枣生产全过程中不同加工工序样品及胀袋样品的微生物变化情况。结果:整体来看,原料中菌落总数较低,其中鸡皮中菌落总数最高达9.10×104 CFU/g,蒸煮后菌落总数下降至30 CFU/g,但真空包装后菌落总数显著上升,说明真空包装工序存在较大污染风险。胀袋样品中微生物增殖明显,菌落总数为1.03×106~3.30×106 CFU/g。肉枣原料中的优势菌属为不动杆菌属(Acinetobacter)、嗜冷杆菌属(Psychrobacter)和假单胞菌属(Pseudomonas)。加工过程中样品的主导菌属为葡萄球菌属(Staphylococcus),灭菌后其相对丰度降至0.02%。而胀袋样品中均以枝芽孢菌属(Virgibacillus)为主,平均相对丰度为99.37%;该属在灌肠工序开始出现,且耐热性较强,灭菌后其相对丰度增加。结论:灌肠和包装工序可能为肉枣加工过程中的关键污染点。 相似文献
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