基于L-M优化算法的相机与激光雷达联合标定方法研究

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作者 邓宇琪 兰建平 杨亚会 《汽车零部件》 2024年第12期76-81,92,共7页

针对现有相机与激光雷达联合标定精度与稳定性不足的问题,提出一种基于张氏标定法和L-M优化算法的联合标定方法。首先,通过张氏标定法获取相机内参和畸变参数,为后续标定奠定基础;其次,采用Canny边缘检测算法从相机图像中提取平面特征,... 针对现有相机与激光雷达联合标定精度与稳定性不足的问题,提出一种基于张氏标定法和L-M优化算法的联合标定方法。首先,通过张氏标定法获取相机内参和畸变参数,为后续标定奠定基础;其次,采用Canny边缘检测算法从相机图像中提取平面特征,并利用RANSAC算法从激光雷达点云中筛选出稳定平面特征,以确保特征提取的准确性和鲁棒性;最后,通过L-M优化算法对相机与激光雷达之间的外参进行精细调整,以最小化重投影误差和物理误差。试验结果显示,与相机与激光雷达联合标定方法相比,该方法在平均重投影误差和平均物理误差方面分别降低了39.82%和29.03%,且标准差有所减小,显著提高了标定精度和稳定性。此外,通过将激光雷达点云投影到图像上进行验证,结果进一步证实了该方法的有效性和准确性。该研究为相关领域提供了理论支持和技术参考。 展开更多

关键词 联合标定 特征提取 l-m优化算法

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基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立 被引量：3

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作者 王海英 曹晶 +2 位作者 谢骏 王广军 胡朝莹 《渔业现代化》 北大核心 2010年第5期19-21,37,共4页

为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,... 为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,能实现对养殖池塘水质的预测。系统的开发和使用对实现水产健康养殖、智能控制和计算机管理具有一定实用价值. 展开更多

关键词 水色图像 图像特征值 l-m神经网络优化算法 水质预测

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用数模结合的方法实现AM-OLED的白平衡 被引量：1

3

作者 尹盛 蔡东京 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期382-385,共4页

由于单独使用数字算法会导致灰度级降低,而单独使用模拟算法难以实现微调或者电路过于复杂,文章采用数模结合的方法实现了AM-OLED的白平衡,即通过先后进行模拟调节和数字调节,弥补了二者的不足。先根据三基色确定驱动电压,完成了模拟调... 由于单独使用数字算法会导致灰度级降低,而单独使用模拟算法难以实现微调或者电路过于复杂,文章采用数模结合的方法实现了AM-OLED的白平衡,即通过先后进行模拟调节和数字调节,弥补了二者的不足。先根据三基色确定驱动电压,完成了模拟调节。再进行数字调节,采用了基于L-M优化法的BP学习算法,对OLED的传输特性曲线进行拟合。该算法与传统BP算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,避免了系统陷入局部极小的状况。仿真结果和显示结果表明,这种方法实现了图像的白平衡。 展开更多

关键词 白平衡 l-m优化法 BP学习算法 mATlAB仿真

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AGA和L-M算法联合预测生产油井油水流动剖面

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作者 宋红伟 郭海敏 戴家才 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期99-104,167-168,共6页

生产测井是目前油井动态监测的主要手段,生产测井产液剖面解释方法是油井动态评价的关键,具有十分重要的意义。提出了AGA和L-M联合优化技术处理油水两相流产出剖面资料的方法。该方法以生产层段单元空间中流体的能量守恒为基础,根据非... 生产测井是目前油井动态监测的主要手段,生产测井产液剖面解释方法是油井动态评价的关键,具有十分重要的意义。提出了AGA和L-M联合优化技术处理油水两相流产出剖面资料的方法。该方法以生产层段单元空间中流体的能量守恒为基础,根据非线性加权最小二乘法原理和误差理论,以理论流体温度和温度计测量值的差值建立求最小值的目标函数,由地面计量并根据流体体积换算得到的井下各相流量及控制体底部的流量测井值为约束条件。为了提高解释精度,采用遗传算法的全局搜索法(AGA)与L-M算法的直接式局域搜索法相结合的方法求解最优解,即先利用自适应遗传算法进行启发式全局搜索,然后直接把该结果作为初始参数,再进行L-M法处理来接近最优解。联合反演出来的解释结果稳定、可靠。该方法不仅适用于直井也适用于斜井。 展开更多

关键词 生产测井 能量守恒 最优化 自适应遗传算法 l-m算法 温度测井 流量测井

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基于图优化的SLAM后端优化算法研究 被引量：7

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作者 林国聪 薛斌强 王冬青 《电子设计工程》 2020年第24期6-10,16,共6页

针对移动机器人的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)问题,传统后端优化算法比较依赖于前端传感器构造位姿图,而且对于假阳性环形闭合约束鲁棒性较低。基于此,提出了一种鲁棒后端优化算法。利用因子图建立... 针对移动机器人的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)问题,传统后端优化算法比较依赖于前端传感器构造位姿图,而且对于假阳性环形闭合约束鲁棒性较低。基于此,提出了一种鲁棒后端优化算法。利用因子图建立SLAM的优化模型,在使用新的鲁棒代价函数基础上引入先验约束用于确认启用或关闭前端传递的环形闭合约束,从而使得后端拓扑图能够摒弃前端传递的假阳性环形闭合约束并朝向真实地图收敛,再利用L-M(Levenberg-Mar-quardt)算法进行优化使其收敛到真实地图。仿真结果表明,SLAM后端优化算法缩小了前端数据和后端优化之间的差距,满足移动机器人精确定位与建图的需求。 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位与地图构建 图优化 环形闭合约束 l-m算法

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静压托换桩压桩力与单桩承载力关系研究

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作者 王彤 李英驰 +1 位作者 王昆 张庆符 《科学技术创新》 2024年第24期168-172,共5页

静压桩托换技术是既有建(构)筑物地基加固的常用方法之一,该技术具有受力直观,承载力可靠,加固效果显著等优点。根据托换桩终止压桩力来估算单桩承载力,对于托换桩的优化设计具有重要意义。论文结合某实际工程,基于L-M优化算法建立了单... 静压桩托换技术是既有建(构)筑物地基加固的常用方法之一,该技术具有受力直观,承载力可靠,加固效果显著等优点。根据托换桩终止压桩力来估算单桩承载力,对于托换桩的优化设计具有重要意义。论文结合某实际工程,基于L-M优化算法建立了单桩承载力与终止压桩力之间的拟合公式Q_(uk)=1.543L/2.39+L R_(sm)。基于L-M优化算法计算得到的单桩承载力估算值,其精度和准确性均优于传统方法的预测结果,可为黄土地区静压托换桩优化设计和施工监测提供参考和借鉴。 展开更多

关键词 静压托换桩 终止压桩力 单桩承载力 l-m优化算法

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基于组合优化BP神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：38

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作者 郭阳明 冉从宝 +1 位作者 姬昕禹 马捷中 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期44-48,共5页

电子系统的可靠性已成为影响系统正常运行的关键,因此电路故障的诊断越来越受到重视。基于BP神经网络的诊断方法是目前实现模拟电路故障诊断的有效方法之一。文章针对已有BP神经网络模拟电路故障诊断技术的不足,提出了一种组合优化的诊... 电子系统的可靠性已成为影响系统正常运行的关键,因此电路故障的诊断越来越受到重视。基于BP神经网络的诊断方法是目前实现模拟电路故障诊断的有效方法之一。文章针对已有BP神经网络模拟电路故障诊断技术的不足,提出了一种组合优化的诊断方案。该方案采用遗传算法优化确定BP神经网络的初始权值,以规避BP神经网络易陷入局部极小值的不足,然后应用L-M方法在这个局部解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解或者近似最优解。该方案发挥了BP神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力,有效提升了基于BP神经网络模拟电路故障诊断的性能。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 BP神经网络 遗传算法 l-m方法

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汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法 被引量：13

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作者 张频捷 张立军 +1 位作者 孟德建 何臻 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期169-175,共7页

利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象... 利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。 展开更多

关键词 主动噪声控制 硬件布放 代理模型 多目标遗传算法

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一种新的全局优化前馈神经网络 被引量：1

9

作者 高明 刘希玉 盛立 《滨州师专学报》 2004年第4期37-41,共5页

将 L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法.L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点.重复计算即可得到全局最优点.经实验验证,... 将 L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法.L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点.重复计算即可得到全局最优点.经实验验证,该算法收敛速度很快,避免局部收敛,而且性能稳定. 展开更多

关键词 局部极小 填充函数 前馈神经网络 全局优化 新算法 全局最优 l-m算法 收敛速度 局部收敛 实验验证

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采用BP神经网络模型预测改性骨胶的初始黏度

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作者 邱辉 李仲谨 +3 位作者 郁磊 朱雷 余丽丽 赵阳 《中国皮革》 CAS 北大核心 2009年第23期21-24,共4页

建立了一个基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法的BP神经网络预测模型,用于骨胶初始黏度的预测。对涉及骨胶接枝改性的几个主要因素,如氢氧化钠用量、碱解时间、接枝共聚温度、环氧氯丙烷用量和接枝共聚时间等为考察对象,以初始黏度... 建立了一个基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法的BP神经网络预测模型,用于骨胶初始黏度的预测。对涉及骨胶接枝改性的几个主要因素,如氢氧化钠用量、碱解时间、接枝共聚温度、环氧氯丙烷用量和接枝共聚时间等为考察对象,以初始黏度为指标,对16个试验样本进行了训练建模,并对2个测试样本进行了预测。结果表明:骨胶初始黏度预测值和试验值符合良好,相对误差小于2%。该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制新的胶粘剂提供了新的思路和有效手段。 展开更多

关键词 l-m优化算法 骨胶 初始黏度 预测

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基于目标变换模型的跟踪方法研究

11

作者 回丙伟 高峰 文贡坚 《现代电子技术》 2010年第2期118-121,共4页

图像目标跟踪是计算机视觉领域中富有挑战性的工作之一,但已有的算法大多都存在一定的局限性。针对目标相关匹配方法难以处理图像序列中目标所具有的连续性的尺度变化、旋转、变形等问题,通过在相邻两帧图像之间建立目标相对变化关系的... 图像目标跟踪是计算机视觉领域中富有挑战性的工作之一,但已有的算法大多都存在一定的局限性。针对目标相关匹配方法难以处理图像序列中目标所具有的连续性的尺度变化、旋转、变形等问题,通过在相邻两帧图像之间建立目标相对变化关系的数学模型,并依据该变换关系的数学描述及一定的相关测度对跟踪问题进行最优化建模,将目标跟踪问题转化为目标变换模型参数的最优化求解问题,最后利用L-M算法对上述优化问题进行求解,实现目标跟踪。实验结果表明,该方法对发生连续性平移、尺度、旋转、变形等变化的目标具有良好的跟踪精度,且对图像质量要求不高。 展开更多

关键词 目标跟踪 目标变换模型 最优化模型 l—m算法

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蒸发潜热计算关联式的优化 被引量：5

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作者 姚尧 刘益才 +1 位作者 邓炎 毕麟 《节能技术》 CAS 2021年第5期387-392,共6页

针对蒸发潜热的计算关联式进行优化研究以解决精确计算特定温度下的蒸发潜热值计算公式存在使用不便、精度不高的问题,本研究推导了国际单位制下的蒸发潜热与表面张力和绝对温度之间的关系式,并使用多项式的最小二乘曲线拟合,计算得出... 针对蒸发潜热的计算关联式进行优化研究以解决精确计算特定温度下的蒸发潜热值计算公式存在使用不便、精度不高的问题,本研究推导了国际单位制下的蒸发潜热与表面张力和绝对温度之间的关系式,并使用多项式的最小二乘曲线拟合,计算得出新的公式常数。与原公式相比,以水为工质时,使用新常数计算得到的蒸发潜热误差由0.18%减小到0.0135%。另外,本文对Watson公式进行改进,使用实验数据通过L-M算法和全局优化法优化常数,得到了常见的40种制冷剂对应的精度更高公式常数,平均误差为0.45%。关联式的优化对实际计算具有指导意义。 展开更多

关键词 蒸发潜热 关联式 曲线拟合 优化 l-m算法 误差

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基于数据驱动的氧化铝浓度预测 被引量：1

13

作者 张振兵 曾水平 《世界有色金属》 2020年第11期224-226,共3页

铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度... 铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度和精度,且均方误差较小。 展开更多

关键词 铝电解 氧化铝浓度 BP神经网络 l-m优化算法

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基于控制场的高精度相机标定技术研究

14

作者 陈洋 《无线互联科技》 2023年第14期116-119,共4页

相机标定是高精度视觉测量的基础,是视觉测量的关键技术。相机参数的标定精度直接影响最终的测量精度。针对大视场的高精度测量,文章提出了一种基于控制场的相机标定方法。首先,通过构建相机参数求解模型,利用DLT(直接线性变换法)获得... 相机标定是高精度视觉测量的基础,是视觉测量的关键技术。相机参数的标定精度直接影响最终的测量精度。针对大视场的高精度测量,文章提出了一种基于控制场的相机标定方法。首先,通过构建相机参数求解模型,利用DLT(直接线性变换法)获得相机参数初值,再利用L-M最优化方法求解最优化模型参数即要标定的相机参数。本标定方法的标定结果平均反投影误差达到0.1个像素点,表明本标定算法具有很高的标定精度,可以满足视觉测量的高精度测量需求,在工业测量中具有较高的使用价值。 展开更多

关键词 相机参数 相机标定 控制场 最优化模型 大视场视觉测量 l-m算法

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