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视差估计中由于边缘模糊、遮挡、低光照以及少纹理等干扰因素会产出局部困难估计区域,导致有效匹配减少,估计结果的精度降低。为此,提出了一种置信度辅助特征增强的视差估计网络,在基础的视差估计网络中引入置信度估计子网络,为网络估计过程中间的视差结果计算置信度,利用置信度图可知误差较低的点,增强代价空间中对应位置特征值的幅度,达到辅助特征增强的目的。增强后代价空间可恢复得到更精准的视差。在Scene Flow数据集上训练网络,并和近年来的一些方法进行比较。实验结果表明,该方法优于近年来的经典方法。相比于基础网络,平均误差降低了0.032 9像素;误差大于1像素的比率降低了0.4个百分点。由此可见该方法可以有效提升视差估计网络的性能。 相似文献
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模块化多电平矩阵变换器(M3C)作为一种新型拓扑具有诸多优点,但其控制变量较多、控制结构复杂。文中首先对M3C系统的工作原理进行了分析,并建立了其数学模型;在此基础之上,分析并研究了M3C系统的输出电压和电流、桥臂电流、桥臂能量均衡、桥臂子模块电容电压等电气参量的控制策略,同时给出了M3C系统交流侧电压、电流的输入、输出整体控制策略,以实现M3C的稳定运行,且具有较好的动、静态特性。最后,通过建立M3C系统结构的仿真模型及实验平台对控制方法进行仿真和实验,验证了M3C系统控制策略的可靠性及稳定性。 相似文献
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肺腺癌是最常见的肺癌类型,具有侵袭性强、进展速度快和致命性强的特点,已成为世界范围内亟待解决的公共卫生问题。最新的研究显示,嗜乳脂蛋白(BTNs)基因家族在免疫调节过程中发挥着关键的作用,但其在肺腺癌中的功能尚未明确。该研究采用多组学融合与生存分析方法,对BTNs家族基因作为肺腺癌预后生物标志物的潜能进行了分析。研究结果显示,该基因家族中的BTN2A2和BTNL9在肺腺癌癌症组织中的表达水平均显著降低(P < 0.05),且分别与患者的总体生存时间显著相关(P<0.05)。另外,BTN2A2和BTNL9的表达水平分别与B细胞、巨噬细胞和调节性T细胞的浸润水平显著正相关(P<0.05),与BTN2A2共表达的基因在T细胞激活、细胞因子结合、MHC蛋白复合体结合等条目中显著富集,与BTNL9共表达的基因在细胞周期、DNA复制相关的条目中显著富集(adjust.P<0.05)。因此,BTN2A2和BTNL9的低表达分别与肺腺癌患者的总体生存率低密切相关,是肺腺癌患者潜在的预后生物标志物。 相似文献
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单目同步定位与地图构建的精度依赖于图像中特征的提取与匹配算法,最终估算的轨迹常因其中误差的累积而有所偏移。针对此问题,提出一种标志辅助的多特征融合定位算法,结合标志所处的环境平面结构信息辅助定位。该算法使用点、标志、平面多个特征提高位姿估计的精度,标志特征提供更鲁棒的特征点,面特征以更少的参数表达更大的结构,减少遮挡对特征匹配的影响;且通过环境结构中的平面关系建立标志间关联,使标志在优化中更满足相互之间的几何位置关系,从而减少累积误差造成的漂移。实验结果表明,该算法可以有效地在含有标志的环境中定位相机,且在困难环境中能更好地校正回环,与同类方法相比,精度明显提升。 相似文献
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