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241.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
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近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。 相似文献
246.
由于深空探测任务具有飞行时间长、距离远、环境复杂多变的特点,基于地面深空网的导航方法存在通信时延大、传输效率低以及天体遮挡等问题。自主导航技术可以使探测器具备自主执行部分或全部导航功能的能力,大大减轻了探测器对地面站的依赖程度,已成为深空探测领域的重点研究内容。从国内外深空探测任务的实际工程需求出发,首先概述了天文导航、惯性基组合导航以及星间测量导航方法的基本原理,其次介绍了三种自主导航方法的国内外发展现状,并重点分析了三种自主导航方法的关键技术,最后对未来深空探测自主导航技术发展给出了若干建议。 相似文献
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在航空航天、汽车等领域中,各类复杂工件结构复杂、纹理弱且混叠堆放,在智能制造过程中存在快速、高精度测量和识别难题。针对上述问题,建立了一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统。基于面结构光三维测量技术,构建大场景固定基座的三维视觉测量装备,获取大型复杂零件的三维点云数据。建立零件点云模板,设置抓取点位置,利用点云配准技术识别零件并估计当前位姿。提出了一种手眼标定优化策略,实现了对工业机器人的精确引导,完成任意位姿零件的抓取,按要求装配于指定位置。实验结果表明,所设计的无序抓取系统平移误差为0.413mm,角度误差为0.123°,可以快速有效地对散乱堆叠零件进行高精度识别与定位,引导工业机器人准确抓取与放置,该系统可以在航空航天、汽车等领域的工业生产线上进行示范应用。 相似文献
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近几十年,光学这门古老的学科得到了迅速发展。文章从近几年诺贝尔化学奖和物理奖的获奖课题谈起,介绍了光学技术的发展脉络,梳理了纳米光学、超表面、压缩感知、深度学习、太赫兹、光学自由曲面等光学前沿新技术的发展情况。文章最后指出,从事科研研究不能从文章到文章,要与社会的需求相结合,科研只有服务于企业、服务于社会,才能将技术的发展落实到实处。 相似文献
250.
传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。 相似文献