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针对大视角情况下,移动机器人3维视觉同步定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,V-SLAM)性能下降的问题,提出了一种仿射不变特征匹配算法AORB(affine oriented FAST and rotated BRIEF)并在此基础上构建了基于Kinect的移动机器人大视角3D V-SLAM系统.首先对Kinect相机采集到的彩色RGB数据采用AORB算法实现具有大视角变化的相邻帧图像之间的快速有效匹配以建立相邻帧之间的对应关系;然后根据Kinect相机标定得到的内外参数以及对准校正后的像素点深度值将2D图像点转换为3D彩色点云数据;接着结合随机抽样一致性算法(RANdom Sample Consensus,RANSAC)去除3D点云中的外点,并利用RANSAC的内点进行最小二乘算法下机器人相邻位姿的估计;最后采用g2o(general graph optimization)优化方法对机器人位姿进行优化,从而建立3D V-SLAM模型.最终实现了移动机器人大视角3D视觉SLAM.基于标准数据集的离线实验和基于真实环境的机器人在线实验结果表明,本文所提出的匹配算法和所构建的3D V-SLAM系统在大视角情况下能完成局部模型的准确更新,成功地重构出环境模型并有效地估计出机器人的运动轨迹. 相似文献
72.
把二进神经网络学习算法推广至一般情形,利用汉明球及立方体的空间覆盖生成隐层神经元并对空间集合的相交、汉明球与低维空间的笛卡尔积在神经网络中的表现形式进行了深入探讨,得出几个旨在提高学习效率和减少布尔函数实现复杂性的有用结论,并融合形成完整的学习算法。 相似文献
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煤炭废水处理对煤炭行业生态环保和国家“双碳目标”具有重要意义,针对煤炭废水处理过程中絮体识别评价困难导致的固液分离效果差、药耗高、调控滞后的问题,提出了基于深度学习的动态絮体综合评价体系,首先,获取大量不同类别的动态絮体样本图像,对絮体图像进行预处理,以絮体纹理参数为依据,提取有效絮体的视觉特征。然后,采用主成分分析法获取综合评价指标,构建基于机器视觉的絮体特性综合评价体系。最后,对核密度分析法拟合的絮体综合特征概率分布曲线进行动态聚类,以其获取的特征点作为分类器的输入,构建分类器模型,以此评价煤炭废水沉降效果。结果表明,所提出的方法能够获取动态絮体图像特征以实现煤炭废水沉降效果的自动识别与评价,最终不同状态下煤炭废水沉降效果检测的准确度均在90%以上,为智能化选煤厂的建设提供了一种新方法、新思路。 相似文献
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