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在智能交通领域中,道路场景的三维目标实时检测对于保障汽车行驶安全具有重要意义.使用雷达点云和图像数据进行融合能够达到优势互补的效果,然而使用这两种数据融合的三维目标检测算法为得到较高的检测精度,通常都采用两阶段网络,相比于单阶段网络运算速度较慢,而在实际应用中检测系统的速度是非常重要的.针对以上问题,在单阶段网络RetinaNet上进行改进,设计了一种三维目标实时检测方法,将三维锚框映射到点云和图像的特征图上,利用ROI池化,将锚框在特征图上裁剪出的区域转换成相同大小并融合,最终输出目标边界框的回归参数和类别,并且对锚框进行调整得到目标预测边界框.在KITTI数据集上进行的实验表明,所研究的网络在行人、车辆等多目标检测的精确度和时间消耗方面均优于对比算法. 相似文献
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使用浸渍法提取蚕蛹中油脂,并对其过氧化值的不确定度进行了研究.通过分析该测量过程的不确定度来源,建立数学模型,对测量不确定度的各个分量进行计算,采用高可靠性的合成样本标准差的方法进行评定,最后给出该方法的扩展不确定度为0.172±0.0069. 相似文献
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针对战场指挥车等战地车辆内作战人员需要在车内实时了解外部战场动向的问题,提出一种基于图像拼接的全景目标检测技术研究。利用监控转台摄像头获得全景图像并检测运动物体,以此模拟战场实际情况。首先使转台进行水平360?旋转,同时使用安装在转台上的摄像头采集实时图像,利用转台转速与扫描场时间等参数对图像进行预处理,从而削弱前后两场信号叠加造成的边缘模糊。最后对前后两帧图像进行灰度值相关匹配,并检测出全景图像上的运动物体。实验结果表明,该技术可以实现全景图像拼接并在全景图中标出视场内运动物体的位置。 相似文献
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