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排序方式: 共有1353条查询结果,搜索用时 15 毫秒
991.
针对月面着陆器动力下降过程中,基于描述子的传统视觉特征提取和跟踪方法耗时长、误匹配率高等问题,提出一种采用边缘光流的多尺度特征提取与跟踪方法。首先通过构建序列图像金字塔和应用多级掩膜提取方法,改善了图像平面上特征点分布的均匀性;在此基础上,利用边缘直方图灰度差平方和(SSGD)滑窗搜索算法,将光流计算由二维迭代简化为一维匹配,大幅缩短了算法耗时;进一步利用多尺度边缘直方图迭代搜索算法在改善大尺度运动下特征跟踪鲁棒性的同时,将光流计算精度拓展至亚像素级。仿真结果表明,本方法计算耗时不超过描述子方法的50%,非大尺度运动下具有更高的稳定跟踪特征点数目,大尺度运动下相比描述子方法下降不超过15%,在跟踪效率和稳定性方面取得了较好的平衡。 相似文献
992.
针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。 相似文献
993.
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995.
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999.
1000.