干涉合成孔徑雷達成像的相位解纏的枝切法程序。
上傳時間： 2016-03-25
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結(jié)合分級關鍵點互相關迭代法與搜索空間標記法,設計了一種有效提高圖像相關匹配速度的算法。 其中分級關鍵點互相關迭代算法快速實現(xiàn)了由重要到不重要像素點的逐級迭代互相關匹配計算,算法在保 證精度的前提下可以隨時結(jié)束并輸出相關匹配值 而搜索空間標記法則能快速排除掉大量參數(shù)空間內(nèi)不可 能匹配的點。實驗證明,這種算法能在正確配準圖像的前提下大幅度提高匹配速度。
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：xyipie
用鏡像延拓法處理端點效應，通過信號極值點的信息來獲得信號端點之外的極值點信息。
上傳時間： 2013-12-18
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一個基于像素的字符分割。適合于數(shù)字，字母單筆畫的分割。比一般的投影法要快。本例為行分割，稍加改動即可實現(xiàn)列分割。
上傳時間： 2016-04-03
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圖像的邊緣是指圖像中鄰域灰度有顯著變化 的像素的集合。它是圖像的基本特征, 因此邊緣檢 測方法在圖像處理中成為一個十分重要的課題。經(jīng) 典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰 域內(nèi)灰度的變化, 利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)? 數(shù)變化規(guī)律, 用簡單的方法檢測邊緣。但是, 因為邊 緣和噪聲都是高頻信號, 因此許多經(jīng)典邊緣檢測算 法很難在邊緣和噪聲中做出取舍。在眾多的邊緣檢 測算子中, 算子因為具有優(yōu)良的邊緣檢測能 力, 因此在圖像處理中得到廣泛應用。
上傳時間： 2014-01-08
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超聲波成像算法，用合成開口法發(fā)射超聲波后，收到的信號進行傅立葉變換，延時加算等步驟成像
上傳時間： 2013-12-10
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設計高速電路必須考慮高速訊 號所引發(fā)的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應，所以訊號完整性 (signal integrity)將是考量設計電路優(yōu)劣的一項重要指標，電路日異複雜必須仰賴可 靠的軟體來幫忙分析這些複雜的效應，才比較可能獲得高品質(zhì)且可靠的設計， 因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項目之一。另外了解高速訊號所引發(fā)之 各種效應(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路 設計的重點之一。目前高速示波器的功能越來越多，使用上很複雜，必須事先 進修學習，否則無法全盤了解儀器之功能，因而無法有效發(fā)揮儀器的量測功能。 其次就是高速訊號量測與介面的一些測試規(guī)範也必須熟悉，像眼圖分析，探針 效應，抖動(jitter)測量規(guī)範及高速串列介面量測規(guī)範等實務技術，必須充分 了解研究學習，進而才可設計出優(yōu)良之教學教材及教具。
標簽： 高速電路
上傳時間： 2021-11-02
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用三點法實現(xiàn)機器人三維位置測量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統(tǒng) ，提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點 法 實現(xiàn) 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結(jié)果表 明 ，本研 究提 出的測 量原 理和 系統(tǒng)是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 ：機 器人 ；位置 測量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺 ；攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 ：TP242．6 文 獻 標 識 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ，是各 種 機器人控 制系統(tǒng) 中極 為重 要 的環(huán)節(jié) ，也 是 國內(nèi)外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統(tǒng) 與被 測機 器 人 的關 系 ，可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統(tǒng) 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態(tài) 位置測 量 。而動 態(tài) 位 置測量 系 統(tǒng) 主要分 5類 ：①激光跟蹤 系統(tǒng) ；@ CCD交 互測量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項 目：國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統(tǒng) ；③ 超聲波 測量 系統(tǒng) ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統(tǒng) ；⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統(tǒng) 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結(jié) 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優(yōu)缺 點 ，針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ，測量 系統(tǒng) 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩(wěn)定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ，提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點法實現(xiàn)對機器人 的三維 位置測量 ，并用 Matlab和 V
標簽： 機器人
上傳時間： 2022-02-12
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論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現(xiàn)豬體溫測量自動化有利于實時監(jiān)測豬的健康狀況、母豬發(fā)情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環(huán)境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結(jié)論總結(jié)如下： (1)建立了母豬體表溫度、環(huán)境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發(fā)現(xiàn)， 9個身體區(qū)域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產(chǎn)O．34～0．68)，其中， 基于耳根區(qū)域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優(yōu)，預測集相關系數(shù)RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區(qū)域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結(jié)構的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能，結(jié)果表明U-Net．4網(wǎng)絡結(jié)構的分割 效果最優(yōu)，平均區(qū)域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區(qū)域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獪y溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構A．E，得 出架構E最優(yōu)。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現(xiàn)母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
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微光與紅外成像技術
上傳時間： 2013-06-28
上傳用戶：eeworm
