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为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需目标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计.在TensorFlow框架下,用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能. 相似文献
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汽车在高速追尾碰撞过程中极易对车内乘员造成伤害,容易导致油箱破裂致使燃油泄漏造成更严重的伤害。为了评价汽车在追尾碰撞事故中的耐撞性,根据北美联邦机动车安全法规新FMVSS301要求,应用LS-DYNA与Hyper Works软件,建立了速度差为80km/h、重叠率为30%的车-车追尾有限元模型,通过选取碰撞过程车体尾部节点、中部节点和前部节点处3点验证了真个模型的有效性,进而仿真分析得出碰撞过程中能量的转移路径,找出了主要承力部件,针对性地对汽车纵梁、保险杠和地板后部进行材料匹配的优化设计,最终得出:合成材料GMT(玻璃纤维增强型热塑性塑料)可以有效地降低碰撞导致的车门、底板后部等主要部件的侵入量,进而为碰撞试验提供思路与依据。 相似文献
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本文提出了一种基于RankBoost的运动数据检索相关反馈算法.该算法具有以下二个方面的特点:首先,以KNN-DTW作为RankBoost集成学习的弱排序器,在适应变长多变量时间序列(Variable-Length Multivariate Time Series,VLMTS)数据的同时,利用RankBoost的集成性与高效性解决相关反馈实时性要求与VLMTS数据计算复杂度高的矛盾;其次,以本文提出的最小化排序经验损失和泛化损失风险作为RankBoost集成学习目标,有效地克服了相关反馈小样本学习环境下的过拟合问题.在CMU动作库上的实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模;然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点;最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记. 相似文献
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基于退火粒子群优化的单目视频人体姿态分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于退火粒子群优化(Simulated annealing particle swarm optimism, SAPSO)的单目视频人体姿态分析方法. 该方法具有以下特点: 首先, 利用运动捕获数据采用主成分分析方法(Principle component analysis, PCA)得到更能反映人体运动本质的姿态紧致空间, 并在此低维空间中进行姿态分析, 提高了姿态分析的准确性和效率; 其次, 将粒子群优化应用到姿态分析中, 并提出退火粒子群优化姿态分析方法, 该方法具有良好的收敛性和全局最优能力; 再次, 基于退火粒子群优化姿态分析方法, 实现了基于单目视频的人体姿态估计和跟踪. 实验结果表明, 本文方法不仅具有良好的计算效率, 同时具有良好的收敛性和全局搜索能力, 能准确分析单目视频中的人体姿态. 相似文献
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为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。 相似文献
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采用单笔画草绘的三维模型编辑方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高三维模型的编辑交互性,提出一种采用单笔画草绘的三维模型编辑方法.该方法根据三维模型轮廓的数学特征,采用基于对象空间的三维模型轮廓提取方法,通过检测三维模型的轮廓点和暗示性轮廓点特征提取简洁清晰的三维模型内外轮廓;再根据用户的纸上绘制习惯,采用基于端点邻近性的笔画匹配方法获取三维模型中待修改的轮廓段.最后根据笔画与待修改轮廓段之间的对应关系对模型形变参数进行计算,采用拉普拉斯形变方法重建三维模型得到形变结果.实验结果表明,文中方法能有效地支持用户对三维模型内外轮廓进行单笔画编辑和修改. 相似文献
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为便于用户在概念设计时快速进行三维形状设计,将变分隐式曲面表示与手绘草图相结合,提出一种三维复杂曲面的交互生成方法.该方法分别采用膨胀变换、曲线交叉变换和弯曲变换,将轮廓、截面和骨架等3种交互笔画扩展生成三维约束点,支持用户以手绘草图方式来控制生成三维曲面的形状;通过对变分隐式曲面函数的局部化来实现曲面混合,保证三维复杂曲面交互生成的实时性.实验结果表明:文中方法能生成多种不同形状的三维复杂曲面,可有效地支持三维复杂形状的"分而治之"构造过程. 相似文献