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当前常用的被动微波土壤水分反演算法有水平极化单通道算法、垂直极化单通道算法、双通道算法、微波极化差比值算法和扩展双通道算法,5种反演算法具有不同的差异,对这些反演算法进行系统的评估和分析将有助于反演算法的改进和星载高精度土壤水分产品的发布。为了避免直接采用卫星产品验证时的尺度匹配、空间异质性等问题,基于地基L波段微波辐射观测以及配套的土壤和植被参数测量数据,对这5种反演算法进行了实现、对比和分析,得出以下结论:①单通道算法具有最佳的反演性能,水平极化单通道算法反演结果具有最高的相关性(相关性系数R=0.83),垂直极化单通道算法反演结果具有最小的反演误差(均方根误差RMSE=0.028 m3/m3,偏差BIAS= -0.011 m3/m3),但单通道算法需要精确的植被含水量输入;②其余3种算法能脱离植被辅助数据的使用,性能略差但也能满足星载微波传感器的探测指标要求(小于等于0.04 m3/m3);其中,扩展双通道算法和微波极化差比值算法的土壤水分反演结果比双通道算法略差,但本例中扩展双通道算法在植被含水量反演方面更具优势。 相似文献
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基于机器视觉理论,将复合联级变换和插值相结合,解决了图像变换产生的畸变问题。运用距离变换和粒径统计,将粘连的雨滴分离后对雨滴粒径统计。试验证明,该方法能高效准确提取雨滴谱特征。 相似文献
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轿车风挡玻璃融霜区域的检测是轿车检测中重要的环节。检测过程中,在区域边界的灰度值、变化较小,因为不易被准确检测到,为弱边缘检测。而分水岭分割法可以通过"注水蔓延"的形式,有效地对弱边缘进行检测,并检测出区域边界。但分水岭分割法对噪声敏感度过高,容易产生过度分割现象。基于以上情况,提出一种自适应式类平方根滤波,来对图像进行去噪,在运用分水岭算法分割前进行图像预处理,进而对霜雾与玻璃所产生的弱边缘进行检测。实验结果表明,经过一种自适应类平方根滤波处理的图像,有较好的检测效果。文中提出的一种类平方根滤波,可较好地弥补分水岭分割法对噪声敏感度过高的缺点。 相似文献
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针对仓储环境下叉车机器人托盘识别的应用场景,以及提高托盘目标检测的准确性和鲁棒性,提出了一种基于YOLOv3算法改进后的物体识别方法.运用K-Means++聚类方法重新聚类出更适合托盘检测的Anchor Box,通过分析托盘成像在图像坐标系中横轴和纵轴的密度分布,继而调整了划分网格机制,改进损失函数.并在运用数据增强手段的托盘数据集上进行训练以及测试,与其他算法进行对比,结果显示基于改进的YOLOv3托盘检测方法在测试集上的准确率达到94.6%,识别速率达到47帧/s. 相似文献
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提出了一种机器人手-眼视觉分步动态目标定位方法.摄像机在不同位置对目标分步拍摄,获取目标位置信息并不断修正,最终将目标定位在图像的中心位置,进而引导末端执行器完成对目标的准确抓取.实验结果,显示该手-眼视觉分步动态目标定位方法定位准确,可靠性高. 相似文献