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地形图点状符号的自动提取和识别 被引量:4
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作者 陈飞 王秀芳 +1 位作者 王坤 农宇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1074-1080,共7页
针对扫描地形图的点状符号,提出了一种基于距离变换进行提取和识别的新方法.首先优化分版图的提取结果,根据弯曲密度和线划密度过滤掉非点状符号的线划,利用加壳变换和蜕皮变换进行点状符号的图文分离.然后根据加权距离函数来度量符号... 针对扫描地形图的点状符号,提出了一种基于距离变换进行提取和识别的新方法.首先优化分版图的提取结果,根据弯曲密度和线划密度过滤掉非点状符号的线划,利用加壳变换和蜕皮变换进行点状符号的图文分离.然后根据加权距离函数来度量符号的全局特征,由骨架线的一致性米度量符号的几何形状特征,并结合这两个特征来识别点状符号.最后,提出了错切文字注记和线状要素注记的识别方法. 展开更多
关键词 地形图 点状符号 距离变换 线划弯曲度 符号骨架线
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基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用 被引量:3
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作者 吕安民 李成名 +1 位作者 林宗坚 范明 《郑州大学学报(自然科学版)》 CAS 2001年第4期59-62,共4页
研究了某些时间序列所具有的分形特征 ,分析了利用分形理论中的 R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法 .用 R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律 ,从而预测时间序列未来的发展趋势 .通过实例说明分形中的
关键词 数据挖掘 分形理论 时间序列模式
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动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法 被引量:2
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作者 梅天灿 秦宇晟 +2 位作者 杨宏 高智 李皓冉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1737-1746,共10页
为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真... 为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。 展开更多
关键词 视觉同时定位与地图构建技术 语义建图 动态场景 点云分割 目标检测
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基于密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法 被引量:1
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作者 梅天灿 曹敏 +2 位作者 杨宏 高智 易国洪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1383-1390,共8页
雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提... 雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提出了一种雨密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法。该方法结合雨天物理模型先验与cGAN网络优化,综合考虑不同模式的雨线与雨雾,利用单独的雨密度分类网络为优化阶段提供引导信息,可以实现不同密度的雨线和雨雾图像复原。在公开合成数据集和真实雨天图像上进行了大量实验,定量和定性的结果均表明了所提方法在去雨有效性和泛化性上的优势。 展开更多
关键词 图像去雨 物理模型 cGAN 密度感知 特征融合
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旅行商问题的N维空间联通图算法与分析
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作者 邓娟 陈莘萌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第20期22-24,共3页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化中典型的NP难问题之一。和现有算法的基于局部分析或通过反复迭代逐步达到满意解的方式不同,作者首次提出了在N维欧氏空间Rn中求解TSP问题的N维空间联通图算法(Rn-Connec-tivity M... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化中典型的NP难问题之一。和现有算法的基于局部分析或通过反复迭代逐步达到满意解的方式不同,作者首次提出了在N维欧氏空间Rn中求解TSP问题的N维空间联通图算法(Rn-Connec-tivity Map Algorithm,nDCM Algorithm)。该算法根据R2中n点(v1(x11,x12),v2(x21,x22),…,vn(xn1,xn2))之间的距离关系(disti2j)n×n,将它们转换Rn中的点(v1(x11,x12,…,x1n),v2(x21,x22,…,x2n),…,vn(xn1,xn2,…,xnn))并通过对点vi与其余n-1个点的空间结构关系(i=1,2,…,n)进行分析,计算得到反映TSP整体空间分布的(distinj)n×n,即Rn-联通图((Connectivity Map)n×n),从而以较高的效率求得TSP问题的满意解。首次从空间结构分析的角度给出了TSP问题的N维空间联通图算法以及由此得到的有实际指导意义的结论。 展开更多
关键词 旅行商问题 N维空间 R^n-联通图
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