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1.
为了对三维声纳频域波束形成算法进行优化,提出了一种算法的优化方法。利用声纳回波信号的位移矢量分解与合成原理,推导出波束强度与相应方向角的数学关系式,进而使算法得到优化,并对优化的波束形成算法进行了仿真。同时,给出了实现此算法的两种数据通路,并对其内存需求量和计算量进行了分析。最终在XilinxISE环境下,在现场实现可编程门阵列(FPGA)上对该两种数据通路进行了仿真,并列出了相应的资源利用情况。优化后的算法不仅可以得到与传统算法相同的波束强度矩阵结果,而且减少了存储相移参数所需的内存空间。 相似文献
2.
目的 人群数量和密度估计在视频监控、智能交通和公共安全等领域有着极其重要的应用价值。现有技术对人群数量大,复杂环境下人群密度的估计仍存在较大的改进空间。因此,针对密度大、分布不均匀、遮挡严重的人群密度视觉检测,提出一种基于多层次特征融合网络的人群密度估计方法,用来解决人群密度估计难的问题。方法 首先,利用多层次特征融合网络进行人群特征的提取、融合、生成人群密度图;然后,对人群密度图进行积分计算求出对应人群的数量;最后,通过还原密度图上人群空间位置信息并结合估算出的人群数量,对人群拥挤程度做出量化判断。结果 在Mall数据集上本文方法平均绝对误差(MAE)降至2.35,在ShanghaiTech数据集上MAE分别降至20.73和104.86,与现有的方法进行对比估计精度得到较大提升,尤其是在环境复杂、人数较多的场景下提升效果明显。结论 本文提出的多层次特征融合的人群密度估计方法能有效地对不同尺度的特征进行提取,具有受场景约束小,人群数量估计精度高,人群拥挤程度评估简单可靠等优点,实验的对比结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
3.
传统的多视图几何方法获取场景结构存在两个问题:一是因图片模糊和低纹理带来的特征点误匹配,从而导致重建精度降低;二是单目相机缺少尺度信息,重建结果只能确定未知的比例因子,无法获取准确的场景结构。针对这些问题本文提出一种基于深度学习的真实尺度运动恢复结构方法。首先使用卷积神经网络获取图片的深度信息;接着为了恢复单目相机的尺度信息,引入惯性传感单元(IMU),将IMU获取的加速度和角速度与ORB-SLAM2获取的相机位姿进行时域和频域上的协同,在频域中获取单目相机的尺度信息;最后将图片的深度图和具有尺度因子的相机位姿进行融合,重建出场景的三维结构。实验表明,使用Depth CNN网络获取的单目图像深度图解决了多层卷积池化操作输出图像分辨率低和缺少重要特征信息的问题,绝对值误差达到了0.192,准确率高达0.959;采用多传感器融合的方法,在频域上获取单目相机的尺度能够达到0.24 m的尺度误差,相比于VIORB方法获取的相机尺度精度更高;重建的三维模型与真实大小具有0.2 m左右的误差,验证了本文方法的有效性。 相似文献
4.
以异氟尔酮-二异氰酸酯(IPDI)、聚乙二醇(PEG)、N-羟甲基丙烯酰胺等为主要原料,利用大单体合成技术,制备了两端由丙烯酰胺基团封端的聚氨酯大分子单体。该大分子单体具有良好的光敏特性,将其在紫外光照射下交联固化得到一种新型的透明高分子材料。研究探讨了大单体的固化机理、紫外光辐照时间及光引发剂对大单体固化度的影响,结果表明:该大单体在紫外光灯源下照射3 h,其固化度达73%左右;当向体系中加入1%的光引发剂后,在紫外光灯源下照射6 h,其固化度可达95%左右。 相似文献
5.
6.
中国大多数地区,夏季炎热,冬季寒冷,建筑物冬季需要采暖,夏季需要供冷.由此提出了一种季节蓄热型太阳能热泵系统,用来冬季供热,夏季供冷,全年供应生活热水.以北京某小区作为研究对象确定了系统的设备容量,并对系统进行模拟,计算结果表明:①季节性蓄热的太阳能系统能够大幅节省常规能源;②当季节性蓄热水箱体积与集热器面积比为2~3时,系统的性能最优;③如果季节性蓄热水箱仅仅用于蓄热而不蓄冷,太阳能供热量没有提高;④短期蓄热是这个系统中很重要的一个部分,如果没有短期蓄热,太阳能保证率将大幅下降. 相似文献
7.
随着红外光纤制备技术的不断发展,低损耗、高非线性且结构完美的红外硫系光纤的研制迫在眉睫。采用了传统的熔融淬冷法和动态蒸馏纯化工艺制备了As40Se58Te2和As40Se60两种玻璃样品,基于两次多步挤压法制备了完美芯包阶跃结构的硫系光纤预制棒,在聚合物的保护下拉制出了损耗较低的阶跃型单模硫系玻璃光纤。结果表明:蒸馏纯化工艺可有效去除硫系玻璃中大部分杂质,2%摩尔百分比的Se被Te替换可有效实现小数值孔径并达到单模传输条件,采用截断法对单模硫系光纤进行了损耗测试,其最低损耗为1.66 d B/m(6.06μm),工作波段为2.5~12μm。以光参量放大器(OPA)为抽运源获得了覆盖1.5~13.2μm(40 d B带宽)的超连续谱输出,光纤有较好的中远红外传输性能和极高的光学非线性性能。 相似文献
8.
针对传统中值滤波算法在图像去噪过程中造成较多图像细节信息丢失的问题,提出了一种基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法。该算法根据像素的空间相关性,逐级检测不同空间特征的噪声点。首先根据滤波窗口中相近像素点的数量来检测空间孤立的单个噪声点;然后通过扩展邻近窗口的方式检测空间连续的两个噪声点;接着进一步增加约束条件对空间连续的三个及以上的噪声点进行检测;最后对判断为噪声的像素用滤波窗口的中值替换。此外,该算法还能通过自适应地调整像素空间相关性判别阈值来处理不同分布特征的噪声。实验结果表明,与现有中值滤波算法相比,算法在有效滤除图像噪声的同时能更好地保护图像细节信息。 相似文献
9.
10.