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1.
在X射线荧光光谱(XRF)分析中,本底能否有效扣除对分析结果的精确性有很大影响。针对实数小波变换系数在奇点附近有正负振荡及缺乏平移不变性等问题,提出了一种使用近似解析的复数小波扣除本底的新方法。该复数小波变换通过两个实数小波来实现,所以方法兼有实数小波局部时频分析和多分辨率等优点。采用复数小波分解光谱后,利用低频逼近重构信号得到本底。为了检验其有效性,对一个模拟的光谱和实验测得的光谱进行了本底扣除,并通过分析比较了方法对特征峰净峰面积和峰位置的影响,实验结果显示该复数小波得到的本底比一般实数小波的本底更为精确,证明了方法可以有效扣除本底并能保持峰面积等有效信号不变。  相似文献   
2.
在自动驾驶场景下,为了实现对智能车辆前方障碍物进行目标检测及测距,提出了一种基于单目视觉的前方车辆及行人检测与测距方法.利用数据集对YOLOv3神经网络模型进行优化训练,利用训练完成的神经网络对实时采集的视频信号中的车辆及行人进行目标检测,输出车辆及行人目标的检测框.以目标检测框底部中心点为参考点,根据相似三角形测距算...  相似文献   
3.
针对通用目标检测算法在交通场景下检测多目标时存在的小目标漏检和误检问题,提出了一种适用于交通场景下的目标检测与跟踪算法。基于K-means++聚类算法计算出适合交通场景下目标检测的锚定框(Anchor Box)和深度可分离卷积的思想优化目标检测算法。其次,利用匈牙利匹配将卡尔曼滤波的预测值和目标检测的实际值相关联匹配,以实现目标跟踪。实验结果证明,改进后的目标检测与跟踪算法较原始算法在mAP方面提升了2.3%,达到了99.13%;速度提升了20%,达到了30帧/秒,对交通场景下的特定目标均实现了准确检测跟踪,保持了较好的实时性。  相似文献   
4.
视觉传感器能够为AGV提供丰富的环境信息,为AGV运行提供可靠的路径信息.本文设计了基于视觉引导方式的AGV系统,主要包括引导线检测和转向控制两部分,其中引导线检测通过边缘检测、霍夫变换、最小二乘拟合等实现,转向控制采用PID控制来实现.试验表明,引导线检测程序能够准确检测并提取引导线,控制程序能够使AGV小车自动沿引...  相似文献   
5.
环境感知技术是汽车自动驾驶的基础,车道线检测技术是环境感知的关键部分.本文提出一种基于视觉的车道线检测技术.首先,运用"张正友标定法"对单目相机参数标定;然后将图像转换成鸟瞰图,并使用LaneRidge检测器对车道线进行分离;其次,使用随机抽样一致算法RANSAC拟合车道线,并对虚实车道线进行分类;最后,在MatLab...  相似文献   
6.
麦穗数量检测对于作物表型参数计算、产量预测和大田管理都具有重要的意义.为了解决人工计数工作量大且容易出错的问题,提出了一种基于You Only Look Once(YOLO)的麦穗目标检测与计数方法.首先利用大量小麦图像对深度神经网络进行训练,然后利用神经网络对小麦图像进行麦穗目标检测与计数,最后对神经网络目标检测的准...  相似文献   
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