排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
高光谱影像包括待测物的空间、光谱和辐射三重信息,且图像信息具有维度高、空间相关性弱、特征非线性强的特点,导致其空间特征序列混乱,特征提取难度大。于是提出基于半监督算法的高光谱影像特征提取方法。应用半监督算法对高光谱图像中的高维数据降维处理,并基于降维结果完成高光谱图像的去模糊。高光谱图像完成降维去模糊后,根据特征学习模型学习高光谱影像数据,获取图像深层特征。在像元空间内对深度特征以及空间信息完成空、谱的联合,实现高光谱影像特征的提取。实验结果表明,所提方法应用下影像特征点在特征空间内聚类效果好,查全率和查准率均能达到95%以上,说明上述方法的应用性能更优。 相似文献
2.
3.
为了有效解决多分辨图像内存在噪声的问题,提出一种基于视觉灵敏度的多分辨图像双边滤波算法。通过粗糙集理论初步判断多分辨图像内的噪声,利用视觉灵敏度对判断结果展开修正。通过双边滤波器将噪声图像分解为高低频两个部分,高频部分使用Curvelet变换折衷阈值,根据设定的阈值保留多分辨图像中更多的边缘纹理细节。将低频图像和处理后的高频图像重构,获取经过滤波处理后的多分辨图像。实验结果表明,所提算法可以精准检测出多分辨图像内存在的噪声,同时能够获取满意的多分辨图像滤波结果。 相似文献
4.
本文基于超宽带技术(UWB)设计了一款定位与跟踪智能小车[1],实现了高精度的定位和跟踪功能。通过三边定位算法计算出小车在基站中的位置,实现精准定位,通过安装在小车车头上的两个UWB模块测试与目标UWB模块的距离和角度实现距离和角度的跟踪。实验测试结果表明,小车具有高精度定位和灵活的跟随功能。 相似文献
5.
对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明:应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。 相似文献
6.
爬壁机器人姿态调节受其运动状态的影响,控制中心难以实时纠正爬壁机器人方向与角度,存在机器人运动失衡的问题,为此设计基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法。建立机器人运动方程与静力学方程,判断机器人运动失衡状态,采用径向基神经网络对爬壁机器人姿态进行纠偏控制,并通过控制中心传输指令,实现基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制。实验结果表明,应用所提方法后爬壁机器人偏航角、俯仰角误差与滚转角的误差平均值分别为0.20×103、0.15×103、0.45×103 rad,在无干扰和有干扰的情况下,所提方法控制后到达的位置与目标位置的最大误差分别为2及10 m,体现了爬壁机器人姿态调节控制的优异性能。 相似文献
1