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双目视觉立体匹配技术在变电巡检机器人智能环境感知环节中发挥了重要的作用。为了不依赖外部标签在遮挡场景下实现较为准确的立体匹配,提出了基于自适应遮挡感知的无监督双目立体匹配模型,首先搭建了基于卷积神经网络的基础立体匹配模型,然后通过局部自适应感知上采样模块加强对遮挡区域的解析,最后经过遮挡分析,提出了遮挡感知训练方法改进无监督立体匹配的损失函数,实现遮挡区域较为精确的视差预测。通过在自建的变电站场景深度图数据进行实验验证,结果表明提出的遮挡策略能够有效提高遮挡区域的检测效果,与其他无监督立体匹配模型相比,所提模型具有一定的先进性。 相似文献
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从方案的选择、主要参数及安装示意图等方面入手,对某办公楼顶层挑檐模架体系施工技术进行了详细阐述,并提出了该体系的质量和安全保证措施,对模架施工人员有一定的借鉴作用。 相似文献
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针对人们对电压互感器一次侧一相断线时引直的计量的不同看法,根据电压互感器的不同接线方式对误差进行具体分析。 相似文献
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结合具体工程实例,对工程施工中支护体系预留土方的原因进行了说明,针对现场的基本情况,介绍了内撑设计的主要参数,着重论述了支护体系预留土方二次开挖内支撑的施工工艺技术,以供类似工程参考借鉴。 相似文献
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随着新型电力系统建设的不断推进,电力终端和采集类设备的大范围接入,对变电站的巡检工作开展产生了巨大的挑战,实施难度大、定位精度无法保障。为此,设计了一种基于5G的大规模MIMO的融合定位算法,首先,利用静止波束成形方法拟合粗定位体系结构,确定直接定位方法的搜索区域。然后,推导四阶累积量拟合近场模型,并计算与远场基站关联的自适应权值。最后,构建了一种基于远场与近场联合直接定位的位置感知模型,将直接定位方法有效应用于粗定位区域,解决了依靠传统到达角定位方式密集小区误差大的问题。仿真结果表明,在相同的实验环境下基于5G基站的远近场景大规模MIMO融合定位技术具有更高的定位精度和稳定性,能够有效保证站内巡检定位的准确性。 相似文献
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Kinect深度摄像机可以实时获取到稠密深度图像,但该RGB-D相机获取的初始三维点云数据量庞大,其深度图像饱受无效像素、噪声和边缘不匹配等因素影响,直接对其进行操作会降低后续摄像机追踪以及配准的精度。因此,提出了一种有效提高Kinect深度图像质量的基于快速联合双边上采样滤波的深度图像增强算法。利用其对应的彩色图像,采用区域生长方法检测并去除深度值错误的像素;为了准确估计无效像素的值,采用联合双边滤波器对孔洞进行填充;利用传统高斯核函数的分离特性,并通过将其更换为快速高斯变换函数实现计算的复杂度的降低,并且有效地降低了深度图像的噪声。实验结果表明,提出的方法通过成功地填充孔洞,消除了不匹配的边缘,降低了噪声,显著提高了深度图像的质量,并且降低了运行时间。 相似文献
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