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多颜色模型分割自学习k-NN设备状态识别方法 被引量:2
1
作者 郭雪梅 刘桂雄 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第4期107-110,共4页
在浪涌测试中,由于每次识别对象不同,直接采用特征匹配每次测试前需要根据受试设备重新训练样本。先根据图像中高亮度点、白光所占比例,决策用于图像分割的颜色模型(L*a*b*、HSL、HSV),实现自适应分割;其次,提出自学习k-NN算法,以像素数... 在浪涌测试中,由于每次识别对象不同,直接采用特征匹配每次测试前需要根据受试设备重新训练样本。先根据图像中高亮度点、白光所占比例,决策用于图像分割的颜色模型(L*a*b*、HSL、HSV),实现自适应分割;其次,提出自学习k-NN算法,以像素数n、偏心率e、密实度比r、欧拉数E为样本S特征向量X,构建数据集T0,以欧氏距离D实现样本分类;若样本置信度为k,加入预备数据集Tz′中,当Tz′满足条件,则扩充数据集Tz形成数据集Tz+1。结果证明:算法在9组各类样本(共21 600帧图像)识别中,准确度可达98.65%;并自学习扩充5组样本,距离矩阵变化较小,可见算法学习效率、学习准确度较高。 展开更多
关键词 多颜色模型 k近邻算法 自学习 浪涌测试
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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术 被引量:1
2
作者 孙长敏 戴宁 +5 位作者 沈春娅 徐开心 陈炜 胡旭东 袁嫣红 陈祖红 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。 展开更多
关键词 织布车间 织物质量 k-近邻算法 粒子群-反向传播神经网络算法 织物质量预测
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基于K近邻算法的空中目标威胁度判断方法
3
作者 张健 李强 +2 位作者 张烨炜 米洋锐 贺泽仁 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期214-219,共6页
针对传统的空中目标威胁度评估方法具有计算量大,实时性差,难以适用于数据缺失的情况,提出采用K近邻算法(KNN)对任意来袭目标实现威胁度评估的方法。该方法提取了空中目标的状态信息特征作为输入数据,使用离差最大化方法构建数据集,目... 针对传统的空中目标威胁度评估方法具有计算量大,实时性差,难以适用于数据缺失的情况,提出采用K近邻算法(KNN)对任意来袭目标实现威胁度评估的方法。该方法提取了空中目标的状态信息特征作为输入数据,使用离差最大化方法构建数据集,目标威胁度等级作为输出数据,利用K近邻算法构建了目标威胁度评估模型。仿真实验结果表明,该方法能够实现高准确度、实时化的目标威胁度评估,和TOPSIS方法与离差最大化方法进行对比,证明该方法对空中目标异常特征值具有更高的决策效率,更加适用于现代战场的高复杂性,进一步体现了该方法的优越性和可行性。 展开更多
关键词 k近邻算法 威胁度判断 对空目标 无人系统
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基于泡沫图像特征加权K近邻算法的锌矿浮选工况识别方法
4
作者 罗靓 彭成 罗浩 《矿产保护与利用》 2024年第5期93-99,共7页
浮选工况识别在泡沫浮选工程中起着至关重要的作用,仅依靠人工经验进行主观性识别,准确性和效率都低。为此提出了一种考虑泡沫图像特征间相互作用的加权K近邻(KNN)算法用于实现浮选工况类别的识别。在本研究中,首先,通过信息熵对泡沫图... 浮选工况识别在泡沫浮选工程中起着至关重要的作用,仅依靠人工经验进行主观性识别,准确性和效率都低。为此提出了一种考虑泡沫图像特征间相互作用的加权K近邻(KNN)算法用于实现浮选工况类别的识别。在本研究中,首先,通过信息熵对泡沫图像特征与浮选工况类别之间的相关性进行量化,同时评估该特征与其他特征之间的冗余性。然后,计算该特征与浮选工况类别相关性和该特征与其他特征冗余性之间的差值,将这一差值作为特征的权重。其次,在KNN算法中针对欧式距离进行特征加权,以实现KNN算法的特征加权。然后,将特征选择过程嵌入到特征加权KNN分类算法的训练过程中,并选取分类准确率最高的特征子集作为最优特征子集。最后,基于最优特征子集完成浮选工况的识别。研究结果表明,本方法与其他基准分类算法相比,在分类准确度和时间上都达到了最佳效果,验证了本研究所提出的浮选工况识别方法的有效性。 展开更多
关键词 浮选工况识别 泡沫图像特征 k近邻算法 特征加权
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基于WT-kNN的沥青混凝土心墙坝渗流监测数据异常检测 被引量:1
5
作者 毛建刚 阿尔娜古丽·艾买提 +1 位作者 颜志光 廖攀 《西北水电》 2024年第3期54-60,共7页
安全监测数据的质量,对沥青混凝土心墙坝安全状况分析具有重要意义。时间效应导致的趋势性问题是渗流监测数据异常检测的难点。模态分解方法能较好地对时间序列的趋势项进行分离,进而识别处异常信号。但是,土石坝渗流监测数据中的异常... 安全监测数据的质量,对沥青混凝土心墙坝安全状况分析具有重要意义。时间效应导致的趋势性问题是渗流监测数据异常检测的难点。模态分解方法能较好地对时间序列的趋势项进行分离,进而识别处异常信号。但是,土石坝渗流监测数据中的异常值和真实信号往往存在模态混叠。为了解决上述问题,通过引入了小波变换结合局部kNN加权回归(WT-kNN)异常检测方法,使用连续小波变换分离趋势项,通过局部kNN加权回归进一步对小波变换的检测结果进行筛选,提高模型的异常检测准确率。工程应用结果表明:对于粗差占比2.5%~10%的监测序列,WT-kNN的召回率均高于95%,误判率低于5%;该模型与WT-MAD方法和SSA-DBSCAN方法对比实验验证了WT-kNN的有效性和优越性。敏感性分析结果表明,提出模型对异常值数量占总数据量比例和异常值波动范围大小敏感性低,可为后续监测数据分析处理及预测预警建立基础。 展开更多
关键词 小波变换 局部k近邻算法 大坝安全监测 异常检测
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基于蜣螂优化算法和K近邻算法的轴承特征选择和故障诊断
6
作者 徐福斌 杨洪武 +3 位作者 陆晔 张伟 朱静 邓艾东 《信息化研究》 2024年第4期8-19,共12页
针对风电机组传动系统滚动轴承在故障诊断中容易受到冗余特征的影响,从而导致故障诊断的准确率和效率不高的问题,本文提出了一种基于蜣螂优化(DBO)算法和K最近邻(KNN)算法的轴承特征选择和故障诊断方法。该方法首先通过时域、频域分析... 针对风电机组传动系统滚动轴承在故障诊断中容易受到冗余特征的影响,从而导致故障诊断的准确率和效率不高的问题,本文提出了一种基于蜣螂优化(DBO)算法和K最近邻(KNN)算法的轴承特征选择和故障诊断方法。该方法首先通过时域、频域分析提取了与滚动轴承故障相关的20个特征数据,然后对特征进行包括归一化处理和特征集划分在内的特征处理;接着以DBO算法的适应度为评价参数,利用DBO算法的路径选择能力寻求最优特征子集;最后通过测试验证所选的特征子集对于KNN分类准确率的优化效果。实验结果表明,标准差(SD)和平均绝对差值(MAD)这两个特征参数作为KNN分类器的输入数据时可以达到95.10%的分类准确率。此方法在大幅度减少特征数量的同时,提高了轴承的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 风电机组 传动系统滚动轴承 特征选择 故障诊断 蜣螂优化算法 k最近邻算法
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基于KNN-TCN模型的蒸发皿蒸发量预测研究
7
作者 谢育珽 郑翔天 +6 位作者 史俊才 刘萍 申文明 程文飞 李新华 杨静 邢云飞 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第6期113-118,125,共7页
蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。选取我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象数据,以时间卷积网络(TCN)模型为基础模型,运用K-近邻(KNN)算法对蒸发皿蒸发... 蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。选取我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象数据,以时间卷积网络(TCN)模型为基础模型,运用K-近邻(KNN)算法对蒸发皿蒸发量的空间因素进行筛选,构建KNN-TCN蒸发皿蒸发量预测模型,并利用平均绝对误差、均方根误差和判定系数3项指标对目标站点的蒸发量预测精度进行评价。结果表明:1)KNN-TCN模型预测结果明显优于LSTM模型;2)相比基础TCN模型,KNN-TCN模型预测结果的判定系数提升了2.52%,平均绝对误差、均方根误差分别降低了23.97%、13.06%。 展开更多
关键词 蒸发皿蒸发量 时间卷积网络 k-近邻算法 空间因素
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基于KNN和多特征融合的苹果叶部病害识别检测
8
作者 李亚文 陈月星 呼高翔 《食品与发酵科技》 CAS 2024年第4期25-32,共8页
准确识别与防治苹果叶部病害,能够有效提高苹果的产量与品质。以常见的苹果叶部病害(锈病、黑腐病、黑星病)为研究对象,构建基于KNN和多特征融合的无损检测模型。使用K-means聚类算法分割苹果叶部图像,通过颜色矩、灰度共生矩阵、Hu距... 准确识别与防治苹果叶部病害,能够有效提高苹果的产量与品质。以常见的苹果叶部病害(锈病、黑腐病、黑星病)为研究对象,构建基于KNN和多特征融合的无损检测模型。使用K-means聚类算法分割苹果叶部图像,通过颜色矩、灰度共生矩阵、Hu距分别提取图像的颜色、纹理和形状特征,利用KNN对特征参数进行分类模型训练,能够实现绿色准确识别苹果叶部病害的目的。实验结果表明,以颜色、纹理、形状为单特征检测的苹果叶部病害识别精确率分别为75%、57%、45%,其中颜色特征更加直观,有9个特征量识别率较高,形状特征在进行图像分割时很难确定K点导致识别率低。该研究基于颜色、纹理、形状等多特征融合提取13个特征量,能够准确识别苹果叶部病害,其识别率达84%,为实现绿色农业果园病虫害防治提供技术支持。 展开更多
关键词 k-近邻方法 k-MEANS聚类算法 多特征融合提取 苹果叶部 病害识别
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集成多方法的废酸装置风机K7200轴承故障诊断
9
作者 王姣娟 豆宏斌 何宇春 《石油工业技术监督》 2024年第1期11-15,共5页
在废酸装置风机K7200中,轴承作为重要的机械部件,准确判断其故障(健康状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障)可以提高维修效率。克服实际作业场景中人工诊断的缺点,提出了集成多方法的轴承故障诊断策略:分别采用K最近邻算法(简称KNN)... 在废酸装置风机K7200中,轴承作为重要的机械部件,准确判断其故障(健康状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障)可以提高维修效率。克服实际作业场景中人工诊断的缺点,提出了集成多方法的轴承故障诊断策略:分别采用K最近邻算法(简称KNN)、逻辑回归(简称LR)和决策树(简称DT)进行诊断,对结果进行投票集成。实验结果表明,采用集成多方法的故障诊断法较KNN、LR和DT算法,故障诊断的准确率分别提升了3.69%、5.03%、6.3%。 展开更多
关键词 废酸装置风机 轴承 故障诊断 k最近邻算法 逻辑回归 决策树 集成
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基于K近邻算法的主机异常行为检测
10
作者 黄智睿 谢显杰 杨晓丹 《无线互联科技》 2024年第5期122-128,共7页
基于主机异常的入侵检测方法可以识别用户操作是否存在异常,从而提醒用户进行处理以保证系统安全。为了能够快速高效地识别用户操作异常,文章提出了基于K近邻算法的主机异常检测方法。该方法首先在特征提取过程中使用自然语言处理的算... 基于主机异常的入侵检测方法可以识别用户操作是否存在异常,从而提醒用户进行处理以保证系统安全。为了能够快速高效地识别用户操作异常,文章提出了基于K近邻算法的主机异常检测方法。该方法首先在特征提取过程中使用自然语言处理的算法来提取特征向量,然后采用主成分分析算法进行降维处理,接着使用K近邻算法学习主机的正常操作和异常操作的相关特征,建立检测模型,最后使用学习后建立的模型来判断主机是否存在异常操作。该方法采用澳大利亚国防学院的ADFA-LD数据集进行实验,验证了所提出方法性能良好。 展开更多
关键词 网络空间安全 机器学习 主机异常检测 k近邻算法 自然语言处理
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量子K-近邻算法 被引量:7
11
作者 陈汉武 高越 张军 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期647-651,共5页
为了提高经典K-近邻算法的效率,引入量子计算理论,将Grover算法中的Oracle算子以及相位估计算法嵌入经典K-近邻算法,提出一种量子K-近邻算法.该算法首先将样本点和待分类点的向量信息制备成量子叠加态,采用可逆的量子控制交换门并行计... 为了提高经典K-近邻算法的效率,引入量子计算理论,将Grover算法中的Oracle算子以及相位估计算法嵌入经典K-近邻算法,提出一种量子K-近邻算法.该算法首先将样本点和待分类点的向量信息制备成量子叠加态,采用可逆的量子控制交换门并行计算待分类点和样本点的相似度,然后利用相位估计算法将相似度信息存储到量子比特中,最后使用Grover算法一次性搜索出最相似的k个点.对嵌入的量子计算部分的理论分析结果表明,量子K-近邻算法可以明显降低经典计算复杂度,且提出的算法在已有算法计算复杂度O(RkM)的基础上,再次带来了k值的二次加速O(RkM),其中R为Oracle算子的执行次数,M为样本全局个数. 展开更多
关键词 机器学习 k-近邻算法 量子算法
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基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法 被引量:13
12
作者 莫树培 唐琎 +2 位作者 汪郁 赖普坚 金礼模 《工矿自动化》 北大核心 2019年第4期43-48,76,共7页
针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采... 针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。 展开更多
关键词 井下人员定位 指纹定位 二分k-means聚类算法 软硬件动态修正加权k近邻算法 动态修正
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KNN算法的数据优化策略 被引量:7
13
作者 王新颖 隽志才 +1 位作者 吴庆妍 孙元 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2010年第3期309-313,共5页
为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据... 为了解决基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。 展开更多
关键词 非参数回归 短时交通状态预测 kNN算法 层次化对象 自重复性
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交叉验证K近邻算法分类研究 被引量:17
14
作者 汪庆华 刘江炜 张兰兰 《西安工业大学学报》 CAS 2015年第2期119-124,141,共7页
为了解决旋转机械故障模式识别中传统时频分析法误识率过高问题,采用交叉验证和K近邻原理,提出了交叉验证K近邻算法.对标准测试数据集UCI进行了识别,分析了误识率和拒识率.仿真结果表明:当测试数据集取为UCI时,在规定的K值取值区间内取... 为了解决旋转机械故障模式识别中传统时频分析法误识率过高问题,采用交叉验证和K近邻原理,提出了交叉验证K近邻算法.对标准测试数据集UCI进行了识别,分析了误识率和拒识率.仿真结果表明:当测试数据集取为UCI时,在规定的K值取值区间内取不同K值时,拒识率均为0;在规定的K值取值区间内,K值愈小,近邻数愈少,不能包含有用训练样本,导致误识率增加;K值过大,噪声显著影响误识率;通过交叉验证K近邻算法得到最优K值,使模式识别误识率达到最低. 展开更多
关键词 k近邻算法 交叉验证 拒识率 误识率
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基于时空标签轨迹的k近邻模式匹配查询 被引量:3
15
作者 许建秋 梁珺秀 秦小麟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期112-122,共11页
时空标签轨迹在传统的时空轨迹数据基础之上融入了具有语义含义的标签信息,丰富了移动对象数据。针对该数据提出k近邻模式匹配查询,即在给定时间区间内匹配相应的模式且距离查询轨迹最近的k条轨迹。设计并实现标签R树(LR-Tree),即增加... 时空标签轨迹在传统的时空轨迹数据基础之上融入了具有语义含义的标签信息,丰富了移动对象数据。针对该数据提出k近邻模式匹配查询,即在给定时间区间内匹配相应的模式且距离查询轨迹最近的k条轨迹。设计并实现标签R树(LR-Tree),即增加标签表并在R树每项中添加标签位图,及基于LR-Tree的k近邻模式匹配查询算法。通过真实数据和合成数据将LR-Tree与3DR-Tree、SETI及TB-Tree进行对比,实验表明LR-Tree具有更好的剪枝能力,从而验证了所提算法及索引的有效性。 展开更多
关键词 时空标签轨迹 k近邻算法 模式匹配 索引
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基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测 被引量:25
16
作者 林培群 陈丽甜 雷永巍 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期50-57,共8页
为准确预测地铁客流量,以便更好地进行车辆调度和站点管理,提出一种基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测方法.通过分析地铁客流数据,发现地铁的日客流发展模式具有一定规律;针对该发现,提出一种基于误差变化率计算的自适应K值获取算... 为准确预测地铁客流量,以便更好地进行车辆调度和站点管理,提出一种基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测方法.通过分析地铁客流数据,发现地铁的日客流发展模式具有一定规律;针对该发现,提出一种基于误差变化率计算的自适应K值获取算法,自动获取合适的K值以提高预测算法的普适性.最后以广州火车南站地铁站为例进行实例分析,结果表明:所提出的方法同时适用于节假日与非节假日两种不同交通模式的地铁客流预测,平均预测精度在90%左右,具有较好的应用推广价值. 展开更多
关键词 地铁客流量 短时预测 k近邻算法 日客流发展模式 模式匹配
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K-最近邻分类技术的新发展与技术改进 被引量:5
17
作者 王娜 侯爽 《河北省科学院学报》 CAS 2009年第4期11-13,共3页
K-最近邻算法是数据挖掘分类方法中最常用的算法之一,在很多实际问题上都有应用。本文对近年来基于K-最近邻算法的各种改进技术进行了分析,从速度提高和准确度提高两个方面给予了归纳。
关键词 k-最近邻 分类 算法
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基于改进的K-最近邻算法的病毒检测方法 被引量:3
18
作者 谢金晶 张艺濒 《现代电子技术》 2007年第3期51-53,共3页
由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进... 由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进行预测。并在此检测方法上,设计了一个病毒检测系统。此系统既可查杀已知病毒,也可分析评判可疑程序,诊断出被感染病毒以及病毒类型。 展开更多
关键词 k-最近邻算法 计算机病毒 病毒检测 INTERNET
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基于PSO-ELM特征映射的KNN分类算法 被引量:1
19
作者 丁建立 刘涛 +1 位作者 王家亮 曹卫东 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期152-156,共5页
针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSOELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM... 针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSOELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM映射参数,再将映射后的特征样本输入到KNN算法中,提高处理线性不可分问题的能力。在多个数据集上的实验结果表明,文中算法比KNN改进算法以及ELM改进算法有更高的分类正确率。 展开更多
关键词 k近邻分类算法 极端学习机 特征映射 粒子群算法 混合算法 线性不可分
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激光点云线性KNN算法FPGA实现及加速 被引量:2
20
作者 陈小宇 阳梦雪 +1 位作者 李常对 赵鹏程 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期831-839,共9页
针对三维激光点云线性K最近邻(K-nearest neighbor, KNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip, MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云KNN快速搜... 针对三维激光点云线性K最近邻(K-nearest neighbor, KNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip, MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云KNN快速搜索的方法。首先给出了三维激光点云KNN算法的MPSoC FPGA实现框架;然后详细阐述了每个模块的设计思路及实现过程;最后利用MZU15A开发板和天眸16线旋转机械激光雷达搭建了测试平台,完成了三维激光点云KNN算法MPSoC FPGA加速的测试验证。实验结果表明:基于MPSoC FPGA实现的三维激光点云KNN算法能在保证邻近点搜索精度的情况下,减少邻近点搜索耗时。 展开更多
关键词 三维激光点云匹配 k最近邻算法 现场可编程门阵列加速 并行计算
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