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基于深度学习的机器人闭环检测算法在复杂光照条件下具有一定的鲁棒性,但在视角变化明显的场景下检测效果不佳,为此本文提出一种利用图像感兴趣区域的闭环检测新方法.首先,通过多尺度感兴趣区域网络(MSRPN)获得图像中的感兴趣区域,用改进的PlaceCNN(基于Place数据集的卷积神经网络)提取感兴趣区域的特征.然后,采用先粗匹配后细匹配原则,提出一种基于RPOI PlaceCNN(基于图像感兴趣区域的PlaceCNN)的闭环检测算法,并利用双向匹配对之间的空间约束,去除不正确的匹配对,以提高闭环检测的整体准确性.在GardensPoint、Mapillary、Norland三种公开数据集上对方法的有效性进行了实验验证.实验结果表明,本文提出的闭环检测算法在光照、视角和不同变化组合引起的显著变化场景下依然能表现出较强的鲁棒性. 相似文献
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提出了基于min-max Octree快速分类Shear-warp的交互式海量数据场体绘制算法.主要包括根据海量数据的特征,快速读入数据以及设计适当的不透明度传递函数;建立Summed-Area表与min-max Octree数据结构,并对体数据进行快速分类,然后,利用分类的结果进行快速体绘制.实验证明该方法不仅效率高,而且显示效果好. 相似文献
3.
针对音视频同步的问题提出一种基于H.264帧间预测的音视频同步编码的改进算法。该算法引入可变码长的概念,将音频编码数据分为若干码组,每个码组为2或3比特的待嵌入数据。在H.264的帧间预测环节,可变尺寸块与码组之间根据公式确定映射关系。根据待嵌入数据来动态决定宏块分割模式的编码方式,以及根据映射关系提取数据的解码方法,使用4×4宏块分割模式表示嵌入数据的结束。实验结果表明,该算法使视频采集样本的峰值信噪比(PSNR)下降了0.031dB,码率变化率为5.16%,产生1.97%的嵌入开销,但是所嵌入的音频编码数据可以正确完整地提取。因此该算法能够在增加数据嵌入容量、保持视频质量、保证数据正确性和完整性的基础上实现音视频同步编码。 相似文献
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针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值. 相似文献
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高性能众核系统芯片快速增长的功耗成为限制其性能发展的瓶颈之一。由于受到散热、封装、外部供电能力等限制,众核系统芯片的功率预算不足以支撑芯片内所有处理器核同时正常工作。针对暗硅背景下功率受限的情况,对众核系统芯片功率分配进行了研究。提出一种新的能量分配算法--基于动态规划的并行分配方式,在功率受限的情况的下达到最优化性能。通过实验证明,与其他三种知名的方法相比,可以有效的减少30%的执行时间,同时运行开销和硬件成本也比较小,这使得该方案适用于未来的众核系统。 相似文献
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提出了一种新算法——IRVR(Image Recognition Volume Rendering),该算法能大幅降低冗余数据,从而提升体绘制速度。IRVR算法首先利用交叉熵阈值分割法从三维数据集中将物体像素和背景像素识别出来,然后将迭代光线追踪方法和物体检测采样策略结合起来对原始三维数据集进行采样。接着运用快速迭代法对分类数据集进行采样,从而定位视线与原始数据集的交点。IRVR算法还应用了准确正规采样方法(例如,三线性插值、样条插值等)在体绘制过程中对原始数据集进行插值。经过实验得出的结论证明IRVR算法既能提高体绘制的速度,又可以保证体绘制图像的质量。 相似文献
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为减小测距技术中的非视距误差并解决定位模型中存在的问题,提出一种实时动态参数定位方法。基于人工神经网络算法,利用多个参考节点获取的测量值的非视距(NLOS)误差,使测量值 RSSI接近视距(LOS)环境下的测量值;通过该区域内选定的参考节点之间的相互通信实时动态地估算出环境参数值。实验结果表明,该算法缩减了在RSSI测距技术中的非视距误差,并能根据实际环境条件实时动态地调整定位模型的参数,有效提高定位精度。 相似文献
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阐述了免疫系统抗体网络的机理和特点,深入分析了抗体网络与常用的免疫算法和Hopfield神经网络异同.通过不断更新输入模式(抗原)和采用最优保存策略,将基于克隆选择的竞争学习算子、自动生成网络结构、剪枝算子和低频变异用于进化操作,提出一种新的基于抗体网络的免疫算法,用于函数优化问题.实验结果表明新算法可行有效.与常用的免疫算法、Hopfield神经网络优化算法比较,新算法具有较好的全局搜索能力和较快收敛速度. 相似文献
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