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针对单模态行人检测在光照条件较差、目标部分遮挡、目标多尺度时检测效果较差的问题,提出了一种基于可见和红外双模态特征金字塔融合的行人检测算法。使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式分别自动从可见模态及红外热模态的图片中提取单模态特征,根据ResNet(Residual Net)的阶段性特征图谱搭建特征金字塔网络,生成每个模态的特征金字塔,并将两个模态的特征金字塔进行逐层融合。选择深度学习通用目标检测算法--Faster R-CNN作为后续的目标定位与分类算法来解决多模态行人检测问题。在特征金字塔融合阶段,针对级联融合和较大值融合容易忽略弱特征,无法有效融合互补特征的问题,提出了一种锐化特征的特征金字塔融合方法,根据阈值强化突出强特征,互补叠加弱特征,有效利用每个模态的特征,进一步提高模型的检测效果。实验结果表明,特征金字塔聚合的多模态行人检测算法可以有效解决多模态行人检测问题,在KAIST数据集上的检测效果超过了目前该数据集上的最佳模型。 相似文献
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目前大齿轮的测量方法依然存在着较大的提升空间,针对这一情况,提出一种基于关节臂测量仪的大齿轮测量方法。应用六自由度关节臂测量仪,对大齿轮齿廓面进行采点,收集点云数据。设计一种齿面测量辅助尺,确定关节臂测头的采样位置,并保证测头的采样方向一致。运用双三次NURBS插值方法,创建出实际齿面模型。通过得到的实际齿面齿廓,与两条理论齿廓间的法向距离求得齿廓偏差,运用分度圆处矢量法确定实际齿面齿距,与理论齿面齿距进行比较得到齿距偏差。最后,运用该方法对某大齿轮进行大齿轮测量,求得单个齿距偏差为21.581 4μm,齿廓偏差为35.200 6μm。结果表明该测量方法是可行的和有效的。 相似文献
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基于Laplace分布变异的改进差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高差分进化算法(DEA)的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入了基于Laplace分布的变异算子,并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型Benchmark函数的测试结果表明,该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。 相似文献
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无障碍自助建站系统的独特优势和用户体验至上的真诚态度是否能够成为伸峰公司沿袭其在台湾的辉煌战果,并转战内地市场的有力武器? 相似文献
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