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提出一种激光线性调频方法。在微片激光器谐振腔中插入电光晶体,利用电光晶体的线性电光效应,通过对外加电场的控制,可以得到线性调频的激光信号。采用该方法,可获得较高的调制频率和较大的调制范围,能够满足激光雷达和测距仪的要求,而且外加电路实现简单、易控制。 相似文献
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目的 人体姿态估计旨在识别和定位不同场景图像中的人体关节点并优化关节点定位精度。针对由于服装款式多样、背景干扰和着装姿态多变导致人体姿态估计精度较低的问题,本文以着装场景下时尚街拍图像为例,提出一种着装场景下双分支网络的人体姿态估计方法。方法 对输入图像进行人体检测,得到着装人体区域并分别输入姿态表示分支和着装部位分割分支。姿态表示分支通过在堆叠沙漏网络基础上增加多尺度损失和特征融合输出关节点得分图,解决服装款式多样以及复杂背景对关节点特征提取干扰问题,并基于姿态聚类定义姿态类别损失函数,解决着装姿态视角多变问题;着装部位分割分支通过连接残差网络的浅层特征与深层特征进行特征融合得到着装部位得分图。然后使用着装部位分割结果约束人体关节点定位,解决服装对关节点遮挡问题。最后通过姿态优化得到最终的人体姿态估计结果。结果 在构建的着装图像数据集上验证了本文方法。实验结果表明,姿态表示分支有效提高了人体关节点定位准确率,着装部位分割分支能有效避免着装场景中人体关节点误定位。在结合着装部位分割优化后,人体姿态估计精度提高至92.5%。结论 本文提出的人体姿态估计方法能够有效提高着装场景下的人体姿态... 相似文献
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为了有效自动化的识别路面裂缝,本文在深度学习神经网络VGGNet基础上,提出了基于VGGNet-plus网络的路面裂痕自动分类识别方法。该网络增加了Dropout层和残差层,并在每个卷积层后连接Batch_normalize(BN)层和LeakyReLU层,解决了训练参数过多、深度神经网络的过拟合等问题,简化计算同时减少训练时间。为了增加训练样本的数量,同时对采集光照条件、角度、噪声等造成的影响具有更强的适应性和鲁棒性,本文通过灰度处理,上下翻转,左右翻转,灰度二值处理,均值滤波,灰度gamma处理,高斯滤波,中值滤波等方法来数据增容。通过Bagging的方式进行模型集成,对预测的结果综合评估产生最佳的预测结果。实验结果表明,VGGNet-plus网络在路面裂缝分类中的准确率可达92%,有效提升了路面裂缝自动检测精度。 相似文献
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1000.
传统激光三维成像均采用实孔径成像技术,其分辨率会随着作用距离的变远而降低。相比于实孔径成像,合成孔径成像的一个显著优势是沿航向的分辨率不随作用距离的变化而变化。基于合成孔径技术提出一种合成孔径激光三维成像雷达的工作模型。该系统采用激光泛光发射模式和多波束相干接收,首先,在高度向,采用大时宽带宽的线性调频信号,并利用解线频调技术实现高分辨率;其次,沿航向利用合成孔径技术频域压缩算法实现高分辨率,其中考虑到激光调频信号的长扫频周期,对于平台连续运动引入的多普勒平移项进行了补偿;在跨航向通过实孔径阵列实现高分辨率。最后,通过仿真实验验证了该系统的有效性。 相似文献