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目的 许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测。本文同时提取颜色特征以及深度特征,提出了一种基于特征融合和S-D概率矫正的RGB-D显著性检测方法,使得颜色特征和深度特征相互补充。方法 首先,以RGB图像的4个边界为背景询问节点,使用特征融合的Manifold Ranking输出RGB图像的显著图;其次,依据RGB图像的显著图和深度特征计算S-D矫正概率;再次,计算深度图的显著图并依据S-D矫正概率对该显著图进行S-D概率矫正;最后,对矫正后的显著图提取前景询问节点再次使用特征融合的Manifold Ranking方法进行显著优化,得到最终的显著图。结果 利用本文RGB-D显著性检测方法对RGBD数据集上的1 000幅图像进行了显著性检测,并与6种不同的方法进行对比,本文方法的显著性检测结果更接近人工标定结果。Precision-Recall曲线(PR曲线)显示在相同召回率下本文方法的准确率较其中5种方法高,且处理单幅图像的时间为2.150 s,与其他算法相比也有一定优势。结论 本文方法能较准确地对RGB-D图像进行显著性检测。 相似文献
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当年在林业领域运用无线遥控设备的这个简单设想,诞生了今天德国的无线遥控生产商nbb股份公司。l977年,公司创始人THOMAS BURCHARD先生在PFORZHEIM一间小工具间生产出第一台专业的无线遥控设备并获得成功,后来在德国的Oelbronn-Duerrn成立了nbb股份公司,到目前为止在无线控制技术方面有三十余年的发展历史,所生产的产品运用于各类起重机械和传输设备、混凝土机械、路面机械和建筑机械等。 相似文献
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无人车辆轨迹规划与跟踪控制的统一建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
无人车辆的轨迹规划与跟踪控制是实现自动驾驶的关键.轨迹规划与跟踪控制一般分为两个部分,即先根据车辆周边环境信息以及自车运动状态信息规划出参考轨迹,再依此轨迹来调节车辆纵横向输出以实现跟随控制.本文通过对无人车辆的轨迹规划与跟踪进行统一建模,基于行车环境势场建模与车辆动力学建模,利用模型预测控制中的优化算法来选择人工势场定义下的局部轨迹,生成最优的参考轨迹,并在实现轨迹规划的同时进行跟踪控制.通过CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真实验表明,该方法可在多种场景下实现无人车辆的动态避障. 相似文献
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随着煤炭科技的不断发展,瓦斯煤尘爆炸灾害已成为制约煤炭高效智能化开采的重要因素,严重威胁煤矿的安全生产过程。为了明确瓦斯煤尘爆炸的最新研究进展,为煤矿智能化发展提供有力的安全保障,通过文献研究,从3个方面综合论述了近些年国内外对瓦斯煤尘爆炸的动力学特性研究现状及发展趋势。一是瓦斯煤尘爆炸火焰生成机理研究。二是瓦斯煤尘爆炸火焰演化规律研究。三是瓦斯煤尘爆炸传播关键表征技术。后续研究过程中,应继续深入开展瓦斯爆炸对沉积煤尘诱导机制的研究工作,分析瓦斯爆炸冲击波的扬尘机理以及压力波和火焰作用下的煤尘粒子运动并参与反应的过程,探明不同瓦斯爆炸强度条件下的扬尘区域及煤尘参与爆炸的范围,并建立高精度瓦斯煤尘爆炸反演模型,实现瓦斯煤尘爆炸灾害的有效控制。 相似文献
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