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低频振荡模式在线辨识的最小平均M估计自适应滤波算法被引量：5: 1; 作者刘贵富卢继平徐玉韬《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期178-183,共6页; 研究了常规最小均方二乘自适应滤波算法应用于低频振荡的基本原理,以及最小平均M估计(least meanM-estimate,LMM)算法的基本原理。首次将LMM算法应用于低频振荡模式的在线辨识,采用新英格兰-39节点系统时域仿真数据和某电网的同步相量装... 展开更多; 关键词最小均方二乘算法最小平均m估计算法低频振荡在线辨识动态数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计被引量：9: 2; 作者唐永鹤胡旭峰卢焕章《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2759-2766,共8页; 提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减... 展开更多; 关键词序贯相似检测基本矩阵估计最大后验一致性 m估计算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法被引量：1: 3; 作者张峻宁苏群星 +2 位作者刘鹏远王正军谷宏强《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1138-1146,共9页; 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... 展开更多; 关键词 3D目标检测透视原理消失点(VP) 空间约束 m估计子抽样一致性(mSAC)算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析被引量：8: 4; 作者李鹏俊李建增 +2 位作者宋瑶张岩杜玉龙《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1116-1119,1123,共5页; 针对多幅无人机遥感图像连续拼接时,累积误差逐渐增大导致拼接的图像严重扭曲变形的问题,提出了一种基于前方交会的投影误差修正算法。该算法根据前方交会原理,解算出同名点对所对应3D点的空间坐标;然后,将所有3D点正射投影到同一物平面... 展开更多; 关键词无人机图像拼接拼接误差空间前方交会 m估计抽样一致性算法单应性矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于电视末制导技术的舰船目标分割与匹配方法在复杂背景下的应用被引量：5: 5; 作者张嘉文史金光 +1 位作者徐东辉刘佳佳《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期529-536,共8页; 针对电视末制导炮弹在复杂背景下对多目标舰船识别精度不高的问题,提出一种结合经典阈值分割和Prewitt边缘梯度算子的方法,对图像中存在的多个舰船轮廓实现清晰的分割,利用模板匹配,选用加速稳健特征(Speed-up robust features,SURF)算... 展开更多; 关键词电视末制导炮弹图像分割边缘检测特征点检测模板匹配 m估计采样一致性算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名低频振荡模式在线辨识的最小平均M估计自适应滤波算法被引量：5: 1; 作者刘贵富卢继平徐玉韬; 机构输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学); 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期178-183,共6页; 基金国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2009CB724505-1) 国家"111"计划资助项目(B08036)~~; 文摘研究了常规最小均方二乘自适应滤波算法应用于低频振荡的基本原理,以及最小平均M估计(least meanM-estimate,LMM)算法的基本原理。首次将LMM算法应用于低频振荡模式的在线辨识,采用新英格兰-39节点系统时域仿真数据和某电网的同步相量装置(phasormeasurement unit,PMU)实测数据对所提方法进行了测试,验证了LMM算法在低频振荡模式在线辨识的鲁棒性和有效性,对稳态类噪声数据和动态数据均可辨识,并能消除异常数据对辨识结果的影响。; 关键词最小均方二乘算法最小平均m估计算法低频振荡在线辨识动态数据; Keywords least mean squares algorithm least mean m-estimate algorithm low frequency oscillation online estimation ringdown data; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计被引量：9: 2; 作者唐永鹤胡旭峰卢焕章; 机构国防科学技术大学ATR实验室; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2759-2766,共8页; 基金国家863高技术研究发展计划资助项目; 文摘提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减少了算法的计算量。用M估计算法对改进的MAPSAC算法获得的初始内点集进行优化,剔除估计余差较大的内点,并用优化的内点集求解基本矩阵,进一步提高算法的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,该算法不仅估计精度较高,鲁棒性较好,而且平均处理速度比MAPSAC算法提高了30%以上,基本满足三维重建、匹配和跟踪、相机自标定等应用领域对实时性、鲁棒性和精度的要求。; 关键词序贯相似检测基本矩阵估计最大后验一致性 m估计算法; Keywords Sequential Similarity Detection Algorithm（SSDA） fundamental matrix estimation maximum a Posteriori Sample Consensus（mAPSAC） m-estimator; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法被引量：1: 3; 作者张峻宁苏群星刘鹏远王正军谷宏强; 机构陆军工程大学导弹工程系陆军指挥学院 [; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1138-1146,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51205405,51305454).; 文摘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.; 关键词 3D目标检测透视原理消失点(VP) 空间约束 m估计子抽样一致性(mSAC)算法; Keywords 3D target detection perspective principle vanishing point(VP) space constraint m-estimator sample and consensus(mSAC)algorithm; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析被引量：8: 4; 作者李鹏俊李建增宋瑶张岩杜玉龙; 机构军械工程学院无人机工程系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1116-1119,1123,共5页; 文摘针对多幅无人机遥感图像连续拼接时,累积误差逐渐增大导致拼接的图像严重扭曲变形的问题,提出了一种基于前方交会的投影误差修正算法。该算法根据前方交会原理,解算出同名点对所对应3D点的空间坐标;然后,将所有3D点正射投影到同一物平面上,并将正射点重投影到像平面上,获取校正后的同名点对;最后,利用M估计抽样一致性(MSAC)算法估计单应性矩阵,并进行图像拼接演示。仿真实验结果表明,所提算法能有效地消除投影误差,进而达到抑制无人机遥感图像拼接误差的目的。; 关键词无人机图像拼接拼接误差空间前方交会 m估计抽样一致性算法单应性矩阵; Keywords Unmanned Aerial Vehicle（UAV） image stitching stitching error space intersection m-estimator Sample Consensus（mSAC） algorithm homography matrix; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于电视末制导技术的舰船目标分割与匹配方法在复杂背景下的应用被引量：5: 5; 作者张嘉文史金光徐东辉刘佳佳; 机构南京理工大学能源与动力工程学院辽沈工业集团有限公司研发中心设计二所; 出处《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期529-536,共8页; 基金国防预先研究项目(201710016004)。; 文摘针对电视末制导炮弹在复杂背景下对多目标舰船识别精度不高的问题,提出一种结合经典阈值分割和Prewitt边缘梯度算子的方法,对图像中存在的多个舰船轮廓实现清晰的分割,利用模板匹配,选用加速稳健特征(Speed-up robust features,SURF)算法检测特征点,将处理后的舰船图像与弹载图像进行匹配;针对匹配过程中的错误匹配问题,采用M估计采样一致性算法,有效提升了匹配正确率。数值仿真表明,弹上图像处理器在进行单帧图像处理时,通过与传统图像分割技术如坎尼梯度算子、高斯拉普拉斯(Laplacian-of-Gaussian,LoG)梯度算子和最大类间方差法对比,该文提出的算法可以清晰地将视场内的多只舰船进行有效分割,并显著减少了错误匹配。; 关键词电视末制导炮弹图像分割边缘检测特征点检测模板匹配 m估计采样一致性算法; Keywords TV-guided projectiles image segmentation edge detection feature point detection template matching m-estimation sampling consistency algorithm; 分类号 TJ413.6 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	低频振荡模式在线辨识的最小平均M估计自适应滤波算法	刘贵富卢继平徐玉韬	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计	唐永鹤胡旭峰卢焕章	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法	张峻宁苏群星刘鹏远王正军谷宏强	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析	李鹏俊李建增宋瑶张岩杜玉龙	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2015	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于电视末制导技术的舰船目标分割与匹配方法在复杂背景下的应用	张嘉文史金光徐东辉刘佳佳	《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料