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概率引导的随机采样一致性算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率. 相似文献
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路面检测是智能汽车领域的一个重要研究课题。基于学习的方法将获取的汽车前方的图像划分为一些区域,然后分别将这些区域分类为路面区域或非路面区域。由于现实场景的复杂性,存在一些既包含路面又包含非路面的不确定区域,只是将其分类为路面区域或非路面区域是不合理的。针对上述问题,提出了一种新的基于分割的路面检测算法,其核心是不确定区域再分类算法RCUR(Re-classification on Uncertain Regions)。该算法检测出不确定区域后,利用不同分割算法的互补性将不确定区域分割为若干子区域,通过对子区域的组合、分类可以有效地区分出不确定区域中的路面与非路面部分。实验表明该算法能够在现实场景中适应路面的多样性,提高路面检测的正确率,降低噪声对路面检测结果的影响。 相似文献
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为了长时在线测量物体表面发射率,设计了一种基于反射率法的发射率在线测试仪,由探测器、硬件电路、上位机和电源4个部分组成。基于反射率法的测量原理,考虑到现场发热和振动等恶劣环境,对测试仪的探测器、硬件电路进行了特殊的设计,并推导了消除热敏电阻红外传感器非线性误差后的发射率求解公式。最后通过试验表明:该测试仪能满足发射率长时在线测量的要求,测量精度达到±0.03。 相似文献
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利用光纤弯曲部位在空气和液体中的损耗不同的原理,提出了一种基于侧发光光纤弯曲损耗的油位信号器,并以验证此原理的可行性。通过分析侧发光光纤的特性及光纤液位信号器的检测原理,设计出信号器的测量电路和机械机构,最后模拟加放油情况进行原理试验,并分别改变试验环境中的光强和温度以及改变液体属性和温度进行环境及液体适应性试验,对此信号器的性能进行测试,试验结果显示其测量精度和迟滞区间均小于1 mm,且稳定性良好,证明了此信号器的可行性。 相似文献
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现有结冰传感器没有识别冰型的能力或识别冰型的可靠性偏低。针对这个问题,提出了一种能以较高可靠性识别冰型的光纤结冰传感器。在介绍传感器光学结冰探测原理和分析光路的基础上,设计出了此传感器,并在实验室环境下模拟传感器结冰,通过大量的试验,验证了其结果的有效可靠。最后得出结论:该传感器可用于对物体表面冰型(明冰和霜冰)及结冰厚度进行较高可靠性的识别和定量探测,具有广阔的应用前景。 相似文献
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基于感知编组的轮廓提取算法容易受背景上边缘的影响,导致轮廓提取的准确率低,为此提出一种结合感知编组与全局显著性信息的轮廓提取算法.首先在Canny算子框架下增加显著性信息的约束,提取显著边缘,减少了背景上的边缘;然后在Ratio-contour算法的基础上提出了新的目标函数,使得文中算法能够收敛于显著性高的区域,得到的轮廓更准确地标识前景物体.实验结果表明,该算法有效地提高了轮廓提取的准确性,同时大幅减少了轮廓提取的计算时间. 相似文献
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非对称AdaBoost算法及其在目标检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目标检测中的非对称分类问题,在分析现有的由离散AdaBoost算法扩展得到的代价敏感(即非对称)学习算法的基础上,提出了以三个不同的非对称错误率上界为核心的推导非对称AdaBoost算法的统一框架. 在该框架下, 不仅现有离散型非对称AdaBoost算法之间的关系非常清晰, 而且其中不符合理论推导的部分可以很容易得到修正. 同时, 利用不同的优化方法, 最小化这三个不同上界, 推出了连续型AdaBoost算法的非对称扩展(用Asym-Real AdaBoost和Asym-Gentle AdaBoost 表示). 新的算法不仅在弱分类器组合系数的计算上比现有离散型算法更加方便, 而且实验证明, 在人脸检测和行人检测两方面都获得了比传统对称AdaBoost算法和离散型非对称AdaBoost算法更好的性能. 相似文献