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针对单目3D目标检测网络训练约束少、模型预测精度低的问题,通过网络结构改进、透视投影约束建立以及损失函数优化等步骤,提出了一种基于透视投影的单目3D目标检测网络.首先,在透视投影机理的基础上,利用世界、相机以及目标三者之间的变换关系,建立一种利用消失点(VP)求解3D目标边界框的模型;其次,运用空间几何关系和先验尺寸信息,将其简化为方位角、目标尺寸与3D边界框的约束关系;最后,根据尺寸约束的单峰、易回归优势,进一步提出一种学习型的方位角—尺寸的损失函数,提高了网络的学习效率和预测精度.在模型训练中,针对单目3D目标检测网络未约束3D中心的缺陷,基于3D边界框和2D边框的空间几何关系,提出联合约束方位角、尺寸、3D中心的训练策略.在KITTI和SUN-RGBD数据集上进行实验验证,结果显示本文算法能获得更准确的目标检测结果,表明在3D目标检测方面该方法比其他算法更有效. 相似文献
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引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点(VP)计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法. 针对复杂场景下VP 计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标、相机偏航角与VP之间的约束模型,提出一种基于空间约束的 M 估计子抽样一致性(MSAC)消失点计算方法;为了提高3D框的估计精度,在VP透视关系的基础上,提出一种自适应估计3D框角点的方法,通过建立目标3D轮廓线与2D框的空间约束关系,实现目标物体的3D框快速检测. 相关数据集的实验结果表明,所提方法相比于其他算法不仅在室内场景下具有估计精度高、实时性好的优势,而且在室外场景实验下也具有更好的精度和鲁棒性. 相似文献
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针对声发射(Acoustic Emission,AE)难以监测大型机械滑动轴承摩擦故障的问题。从轴瓦摩擦力学模型出发,分析摩擦故障发生时轴与轴承摩擦力的作用形式,通过AE信号均方根计算轴与轴承的摩擦力,并用于滑动轴承摩擦故障监测。鉴于滑动轴承摩擦故障信息微弱的特点,对AE信号幅值包络,增强摩擦脉冲的信息;再引入钟形脉冲函数识别摩擦故障脉冲,简化了轴瓦摩擦力的计算公式。最后通过实验模拟了驱动轴升速、加载以及轴瓦切断供油的过程,与AE传统特征相比,轴承摩擦力特征对轴承摩擦故障更敏感,方法更有效,更适合滑动轴承摩擦故障的状态监测。 相似文献
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摩擦信号与固有振动信号混叠造成滑动轴承的接触摩擦故障诊断困难。针对此特点,本文在不分离摩擦信号的条件下提出了一种基于摩擦信号强度的接触摩擦故障监测方法。该方法首先结合EMD和非线性峭度确定摩擦信号发生的时刻,然后改进灰色B型绝对关联度以计算摩擦信号对相邻固有振动信号的冲击强度,以此衡量摩擦信号的相对大小,进而监测滑动轴承接触摩擦故障。仿真和试验证明了该方法的有效性,为监测滑动轴承故障提供了一种新思路。 相似文献