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胡俊立 《信息技术与信息化》2022,(12):88-91
在工业机器人视觉系统中,因制造工艺限制,单台相机在视角上存在限制,导致相机采集机器人周围环境信息不足的问题,采用多台相机的布置方案,在视觉信息处理部分对数据进行数据融合可以解决以上问题。BP神经网络是处理数据融合的一项有效工具,它模拟人脑的工作原理,通过一定量的数据样本训练网络,将数据间复杂的逻辑关系转换为网络节点间的连接权重参数,然后根据输出值与期望值的误差动态调整权重参数,从而得到理想的融合数据。通过BP神经网络数据融合算法,把相机采集到的信息互补利用与组合,剔除冗余信息,减少单台相机数据的局限性。基于此,考虑到Kinect相机70°视角的限制,采用三台相机的硬件布置方案,构建数据融合神经网络,将Kinect采集到的视觉信息作为神经网络的输入和输出样本,并进行实时训练,对三台相机的视觉信息进行信息融合。实验证明了方案简单、有效,解决了单相机视角不足的问题,在精度上满足工业机器人视觉系统的要求。 相似文献
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为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略.首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采用仿真实验对其性能进行测试.仿真结果表明,本文算法节省了感知节点的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期时间,提高数据融合的精度. 相似文献
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本文首先基于数学理论,给出了多传感器融合问题的数学描述,然后简单介绍了BP神经网络的算法以及其在多传感器融合技术的中的应用,最后通过仿真实验,证明了BP神经网络的多传感器融合方法的可适用性。 相似文献
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基于BP神经网络的多模型估计融合算法 总被引:1,自引:1,他引:0
工程领域里的一类目标参数估计常常存在多个估计模型。本文提出一种BP神经网络数据融合算法,对两个模型给出的四个估计结果有效融合,力图给出一个可靠性和精度更高的融合结果.将融合结果与原模型估计结果比对分析发现,融合算法可以有效降低失效率,在一定程度上提高精度。 相似文献
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针对常规TOA和TDOA的加权最小二乘法定位算法的缺点,提出了一种利用反向传播(BP)神经网络构造将TOA和TDOA定位信息的融合模型,并采用贝叶斯正则优化方法,来解决BP算法收敛慢和容易陷入局部极小值的问题。通过仿真表明,该模型具有较高的定位精度。 相似文献
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针对单超声波的测距缺陷,采用多个超声波结合红外开关共同测距,提高整体测量精度;针对BP神经网络训练收敛速度慢,容易陷入局部极小值等缺点,加入动量-自适应因子来改进BP神经网络;将改进的BP应用于移动机器人传感器旅行家II号数据融合中,实践证明,经改进后的BP神经网络收敛精度高误差小,融合后的信息比未经融合的信息更精确。 相似文献
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用一维自组织特征的神经网络数据融合算法,对分别从3个传感器采集的同一遥感对象的3幅数字灰度图像进行了融合,生成出了高质量图像,为人工判读和下一步特征层和决策层融合处理提供了更佳的输入信息。 相似文献
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VOD代理服务器的节目预取方法决定了园区网VOD系统的整体运行效率。提出一种节目预取模型,采用BP神经网络构建分类器并对VOD节目进行分类,再根据分类结果采用基于分组的方法实现代理服务器的节目预取。模型中引入遗传算法对已建立的分类模型进行改进,以克服局部极小值问题。仿真实验表明,该预取模型具有较高的命中率,能有效提高代理服务器的利用率。 相似文献
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传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。 相似文献
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基于神经网络的多路无线TCP均衡控制算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对无线网络应用,能够有效地使多路的TCP数据业务均衡地使用网络共享资源,需要系统能根据无线网络的容量实时变化,动态调整各路TCP协议拥塞窗口大小,其参数结构复杂,难于建立精确的数学模型。为此提出了一种基于BP神经网络的控制算法,利用它可有效解决多路无线TCP数据业务拥塞窗口的自适应控制问题,为基于无线网络数据业务应用的优化提出一种新的思路。 相似文献