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题名融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
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作者
黄龙杨
王致远
屈若锟
熊乾凯
李诚龙
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机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期562-569,共8页
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基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金项目(FZ2021KF13)
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(J2023-045)
四川省大学生创新创业训练计划基金项目(S202310624250)。
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文摘
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。
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关键词
无人机视觉导航定位
同步定位与地图构建
视觉显著性
稀疏性约束
单目视觉
室外场景
噪声干扰
算法鲁棒性
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Keywords
UAV visual navigation
SLAM
visual salience
sparsity constraint
monocular vision
outdoor scenes
noise interference
algorithm robustness
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于独立稀疏SAE的多风电场超短期功率预测
被引量：9
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作者
李丹
王奇
杨保华
张远航
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机构
三峡大学电气与新能源学院
新能源微电网湖北省协同创新中心
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期23-30,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51807109)。
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文摘
为应对多风电场超短期预测模型中输入和输出变量众多、变量间的时空关系复杂等问题,提出一种基于独立稀疏堆叠自编码器的多风电场超短期功率预测方法。该方法基于降维编码、特征预测和重构解码相结合的预测框架,首先设计了一种独立稀疏双层堆叠自编码器提取多维风电功率的空间独立特征,并将其作为预测对象分别预测,最后将特征预测的结果重构解码,获得多风电场功率的预测结果。对实际算例的验证结果表明,独立稀疏堆叠自编码器能增强提取特征的可靠性、独立性和合理性,从而有效提高多风电场超短期功率预测的精度和效率。
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关键词
多风电场
功率预测
堆叠自编码器
稀疏性约束
独立性约束
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Keywords
multiple wind farms
power prediction
stacked autoencoder(SAE)
sparsity constraint
independence constraint
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于布雷格曼迭代的稀疏正则化图像复原方法
被引量：2
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作者
陈曦
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机构
长江师范学院数学与计算机学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第9期189-193,共5页
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文摘
为了实现模糊噪声图像的清晰化复原，提出了一种基于布雷格曼迭代的稀疏正则化约束的图像复原算法。首先，运用差分算子，得到图像中各个方向上的梯度信息；然后，利用提取的梯度信息，得到图像边缘各个方向上的权重；并结合稀疏性原理，针对复原图像，提出了一种权重的稀疏性正则化约束；最后，运用了一种布雷格曼迭代（Bregman Iteration，BI）策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明，较近几年的一些具有代表性的图像复原方法相比，不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进，而且客观的信噪比增量也增加了0．3～2．5dB。
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关键词
图像复原
梯度信息
稀疏性原理
权重的稀疏性正则化约束
布雷格曼迭代
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Keywords
image restoration gradient information sparsity theory weighted sparsity regularizationconstraint Bregman iteration
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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