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题名基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘技术
被引量:1
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作者
陆月然
梁碧珍
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机构
百色学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第3期100-104,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61063046)
广西高校科学技术研究重点项目(No.KY2015ZD118)
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文摘
传统基于FPGA的快速图像特征提取方法,未对图像实施轮廓构建,导致特征挖掘结果不理想,提出基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘方法。构建红外激光图像的活动轮廓模型,对图像实施小波降噪处理,对降噪后的海量红外激光图像进行活动轮廓线套索融合检索,基于检索结果采用SIFT算法实现海量红外激光图像特征挖掘。实验结果表明,所设计方法进行海量红外激光图像降噪的误差小于1%,特征挖掘平均用时约为8. 63 s,特征挖掘准确率高达98%以上,所设计方法能够用于海量红外激光图像特征的准确、高效挖掘。
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关键词
海量
红外激光图像
轮廓构建
小波降噪
SIFT算法
特征挖掘
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Keywords
massive
infrared laser images
outline construction
wavelet noise reduction
SIFT algorithm
feature mining
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分类号
TN391
[电子电信—物理电子学]
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题名无人水下航行器未知环境轮廓构建方法
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作者
李杨
于浩淼
郭晨
贾兆岩
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机构
大连海事大学船舶电气工程学院
中国兵器工业集团航空弹药研究院有限公司
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出处
《水下无人系统学报》
2022年第2期197-203,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51809028,51879027)
中国博士后科学基金面上项目(2020M670733)
+1 种基金
辽宁省博士科研启动基金计划项目(2019-BS-022)
中央高校基础研究基金项目(3132019318)。
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文摘
无人水下航行器(UUV)运行时所携带的多元测距声呐在水下环境获取到的数据置信度较低。因此,采用均值漂移聚类算法对所获取到的数据进行预处理,将异常数据与正常数据分为不同的数据类,得到边界点的集合;然后利用Alpha-Shapes算法将边界点连接成轮廓线;并且为了满足UUV跟踪的理想路径需平滑的要求,利用贝塞尔曲线对构建的轮廓线进行拟合;最后,利用控制方法来实现对所构建地图的跟踪,从而解决了UUV在未知海洋环境下的地图构建问题。
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关键词
无人水下航行器
未知环境
轮廓构建
均值漂移算法
Alpha-Shapes算法
贝塞尔曲线
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Keywords
unmanned undersea vehicle
unknown environment
contour construction
mean shift algorithm
Alpha-Shapes algorithm
Bézier curve
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分类号
U674.91
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TJ630.34
[交通运输工程—船舶与海洋工程]
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