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基于深度学习的三维点云数据分析技术得到了越来越广泛的关注, 然而点云数据的不规则性使得高效提取点云中的局部结构信息仍然是一大研究难点. 本文提出了一种能够作用于局部空间邻域的卦限卷积神经网络(Octant convolutional neural network, Octant-CNN), 它由卦限卷积模块和下采样模块组成. 针对输入点云, 卦限卷积模块在每个点的近邻空间中定位8个卦限内的最近邻点, 接着通过多层卷积操作将8卦限中的几何特征抽象成语义特征, 并将低层几何特征与高层语义特征进行有效融合, 从而实现了利用卷积操作高效提取三维邻域内的局部结构信息; 下采样模块对原始点集进行分组及特征聚合, 从而提高特征的感受野范围, 并且降低网络的计算复杂度. Octant-CNN通过对卦限卷积模块和下采样模块的分层组合, 实现了对三维点云进行由底层到抽象、从局部到全局的特征表示. 实验结果表明, Octant-CNN在对象分类、部件分割、语义分割和目标检测四个场景中均取得了较好的性能. 相似文献
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基于FPGA的高精度磁编码器设计 总被引:3,自引:1,他引:2
磁编码器主要用于伺服电机系统的转角和转速测量,针对目前产品精度和分辨率相对较低的现状,提出一种基于FPGA实现的标定查表法细分方案。首先将三路磁头相差120°放置,使磁编码器输出3路相差120°的差分正弦信号,并通过FPGA进行卦限判断,选取线性度最好的一路信号进行信号处理,从而有效地避免了正弦信号的死区。同时利用FPGA对卦限信息和磁编码器输出信号的A/D转换信息进行处理,作为EEPROM的地址信息进行硬件查表,实现对磁编码器信号的倍频处理,从而提高了磁编码器的分辨率和测量精度,可实现每个周期4096份的倍频。 相似文献
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针对基本阴阳平衡优化(YYPO)算法易早熟收敛的问题,基于混沌的遍历性,在算法中引入混沌搜索对更多区域进行探索,以提高全局探索能力。此外,借鉴《易经》中的错卦变换引入反向学习策略,对当前解的反向解进行集中搜索,提高局部开发能力。同时,为充分利用多核处理器等计算资源,还对算法进行了并行程序设计。采用标准测试函数进行数值实验,以测试基于混沌搜索和错卦变换的改进YYPO(CSIOYYPO)算法的求解性能。实验结果表明,与基本YYPO算法和自适应YYPO算法等YYPO算法以及其他类型智能优化算法相比,CSIOYYPO算法具有更高的计算精度和更快的优化速度。 相似文献
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这款高性能的服务器有一个很有朝气的名字:“东方红日”!令人自然想起60年代中国第一颗人造卫星.它的名字叫“东方红”。当东方红这一乐曲响彻环字之时.所有的中国人热泪滚滚。 相似文献
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