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基于虚拟现实技术的分布式三维室内设计系统设计 被引量：16
1
作者 王晓宇 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期183-186,共4页
为了提高分布式三维室内设计效果,提出一种基于虚拟现实技术的分布式三维室内设计方法。采用分布式的特征信息融合方法构建分布式三维室内设计的色彩图像模型,对分布式三维室内空间分布图像进行边缘轮廓检测和特征提取,采用RGB颜色分解... 为了提高分布式三维室内设计效果,提出一种基于虚拟现实技术的分布式三维室内设计方法。采用分布式的特征信息融合方法构建分布式三维室内设计的色彩图像模型,对分布式三维室内空间分布图像进行边缘轮廓检测和特征提取,采用RGB颜色分解方法对三维室内空间分布图像进行颜色像素特征分解,结合三维点云特征重组方法实现分布式三维室内设计的色彩空间重构,实现分布式三维室内设计的颜色特征优化组合。在图像和色彩处理算法设计的基础上,基于虚拟现实和视景仿真技术,进行分布式三维室内设计系统的开发设计,采用3dsMAX进行分布式三维室内设计的三维建模,在Multigen Creator建模软件上实现室内层次化结构设计。测试结果表明,采用该方法进行分布式三维室内设计的视觉效果较好,特征表达能力较强。 展开更多
关键词 虚拟现实技术 分布式三维室内设计 视景仿真 特征分解 色彩空间重构 三维建模 特征信息融合
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结合聚合通道和复频域特征的防震锤检测算法 被引量：7
2
作者 张东 邱翔 +1 位作者 曹成功 朱劲波 《计算机技术与发展》 2020年第3期147-151,共5页
为了解决目前输电线路防震锤的检测采用数字图像处理的方法时,受到复杂背景的影响,导致防震锤检测精度偏低的问题,提出一种结合多尺度聚合通道特征(ACF)和复频域特征在图像复杂背景下防震锤的检测算法。首先,引入聚合通道特征,分别提取... 为了解决目前输电线路防震锤的检测采用数字图像处理的方法时,受到复杂背景的影响,导致防震锤检测精度偏低的问题,提出一种结合多尺度聚合通道特征(ACF)和复频域特征在图像复杂背景下防震锤的检测算法。首先,引入聚合通道特征,分别提取图像颜色特征、梯度幅值和梯度方向直方图特征金字塔,构建多尺度ACF;同时,使用多方向对偶树复小波变换(M-DTCWT)对图像进行多尺度多方向复频域变换,在分解得到的低频子带图像中提取图像的形状特征和纹理特征;然后,使用Relief-F算法将得到的ACF特征和复频域特征进行加权融合;最后,采用Adaboost分类器和非极大值抑制算法(NMS)实现图像中防震锤的检测。实验结果表明,该算法与传统提取图像的单特征识别方法相比,提高了在复杂背景下对防震锤检测的精度。 展开更多
关键词 聚合通道特征 图像分解 复频域特征 特征融合 ADABOOST分类器
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基于特征模式分解的水声目标特征提取方法 被引量：3
3
作者 李紫鹏 纪永强 +1 位作者 郭兵勇 杨坤德 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1542-1548,共7页
针对复杂水声环境下的水声目标分类与辨识难题,本文提出了一种水声目标微弱特征提取方法。该方法以特征模式分解为基础,使用相关峭度作为优化目标优选分解参数,实现原始水声信号的最优分解;并根据子信号的相似性进行模式融合以增强特征... 针对复杂水声环境下的水声目标分类与辨识难题,本文提出了一种水声目标微弱特征提取方法。该方法以特征模式分解为基础,使用相关峭度作为优化目标优选分解参数,实现原始水声信号的最优分解;并根据子信号的相似性进行模式融合以增强特征表达,最终实现复杂水声环境下的水声目标准确识别。海上试验表明:基于该方法的水声目标识别准确率达到90.1%,相较于传统方法平均提升12.5%。 展开更多
关键词 水声目标 辐射噪声 特征模式分解 经验模式分解 变分模式分解 相关峭度 参数优化 模式融合
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基于Radon变换的健美操跳跃动作轨迹实时提取方法 被引量：1
4
作者 陈文继 《自动化技术与应用》 2023年第1期60-63,81,共5页
在健美操跳跃时若不能及时明确指出不标准跳跃动作,运动员极易受伤且得分较低,因此,提出基于Radon变换的健美操跳跃动作轨迹实时提取方法。采用成像技术完成健美操跳跃动作轨迹图像采集;利用Radon变换将采集图像初步去噪,并利用图像分... 在健美操跳跃时若不能及时明确指出不标准跳跃动作,运动员极易受伤且得分较低,因此,提出基于Radon变换的健美操跳跃动作轨迹实时提取方法。采用成像技术完成健美操跳跃动作轨迹图像采集;利用Radon变换将采集图像初步去噪,并利用图像分割、小波多尺度分解方式把图像分成多个子模块去噪,完成图像去噪;运用支持向量机方式得出去噪后图像子模块特征分布情况,并利用视觉RGB方式分离特征,凭借虚拟视景重构方式将子模块特征融合,输出结果。实验结果表明,所提方法提取结果精度、拟合优度均较高,与实际情况基本一致,并且提取速度极快,具有良好鲁棒性。 展开更多
关键词 RADON变换 跳跃动作轨迹 特征分解 信息融合 轨迹实时提取
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运动想象与其子过程相关脑电特征的数学分解和融合
5
作者 袁密桁 吕晓彤 董煜阳 《通信技术》 2022年第8期998-1005,共8页
现有的基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery-Brain-Computer Interface,MI-BCI)研究主要将每个运动想象过程作为一个整体来识别,但是这样的控制是不精细的,因此提出MI子过程的概念,通过把MI分解为子过程,对MI及其子过程相关脑电特征... 现有的基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery-Brain-Computer Interface,MI-BCI)研究主要将每个运动想象过程作为一个整体来识别,但是这样的控制是不精细的,因此提出MI子过程的概念,通过把MI分解为子过程,对MI及其子过程相关脑电特征进行数学分解和融合,以提高解码的精细度、精度和鲁棒性。研究证明,一个连续完整的MI过程可以分解为若干子过程,反之,若干子过程可以融合为一个连续完整的MI过程。该研究可望为MI-EEG-BCI系统的精细控制提供思路。 展开更多
关键词 运动想象 静息态特征空间 特征分解与融合 脑机接口 脑电
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基于红外图像和特征融合的飞机目标识别方法 被引量：16
6
作者 李萍 张波 尚怡君 《电光与控制》 北大核心 2016年第8期92-96,共5页
针对由于空中飞机红外图像的形状、姿态和大小的高度复杂性使得现有的红外目标识别方法的识别率和鲁棒性不高的问题,提出一种基于红外图像和特征融合的飞机红外目标识别方法。该方法充分利用尺度不变、特征变换和奇异值分解算法,提取飞... 针对由于空中飞机红外图像的形状、姿态和大小的高度复杂性使得现有的红外目标识别方法的识别率和鲁棒性不高的问题,提出一种基于红外图像和特征融合的飞机红外目标识别方法。该方法充分利用尺度不变、特征变换和奇异值分解算法,提取飞机红外图像的识别特征,构造特征向量,由此进行红外目标识别。在5类飞机红外图像数据库上,对本文方法和传统方法进行对比实验,结果表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 飞机红外图像 尺度不变特征变换 奇异值分解 特征融合
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基于LCD与峭度-能量比准则的滚动轴承故障诊断研究 被引量：8
7
作者 杨文志 张茹军 安文斌 《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第5期507-511,共5页
针对局部特征尺度分解在滚动轴承故障诊断中出现未筛选有效分量的问题,通过峭度-能量比准则对LCD分解产生的内禀尺度分量(ISC)进行了筛选,提出了一种基于LCD分解与峭度-能量比准则的方法。首先对采集的滚动轴承振动信号进行了LCD分解,... 针对局部特征尺度分解在滚动轴承故障诊断中出现未筛选有效分量的问题,通过峭度-能量比准则对LCD分解产生的内禀尺度分量(ISC)进行了筛选,提出了一种基于LCD分解与峭度-能量比准则的方法。首先对采集的滚动轴承振动信号进行了LCD分解,得到了不同能量的ISC分量,运用峭度-能量比准则筛选了有效的ISC分量;再计算了筛选后有效的ISC分量的能量熵和多尺度熵,并将计算的结果融合后构建了特征向量;最后通过支持向量机(SVM)的故障分类器,实现了滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:采用峭度-能量比准则提取有效分量减少了冗余分量,滚动轴承内圈故障和外圈故障诊断准确率有了明显提高。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 滚动轴承 故障诊断 能量熵 多尺度熵 特征融合
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基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取 被引量：7
8
作者 孙健 李洪儒 +1 位作者 王卫国 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第22期54-61,81,共9页
针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛... 针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛选各分解层近似信号,据融合规则实现双通道振动信号融合重构、改善重构信号的特征信息;并利用DCT高阶谱分析法对融合信号进一步处理,通过奇异值分解分别计算Shannon、Tsallis奇异熵作为液压泵性能退化特征向量;用仿真信号及液压泵实测振动信号验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 退化特征提取 形态非抽样小波融合 DCT 高阶奇异熵
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奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法 被引量：2
9
作者 蒋行国 万今朝 +2 位作者 蔡晓东 李海鸥 曹艺 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期82-88,共7页
针对细粒度车型识别图像分类因存在冗余特征而导致识别率低的问题,提出一种基于奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法。首先,提出一种基于奇异值分解卷积神经网络,对全连接层的权重矩阵进行奇异值分解后重新赋值并微调,可以去除具... 针对细粒度车型识别图像分类因存在冗余特征而导致识别率低的问题,提出一种基于奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法。首先,提出一种基于奇异值分解卷积神经网络,对全连接层的权重矩阵进行奇异值分解后重新赋值并微调,可以去除具有相关性的冗余特征,学习到细粒度级别的区分性特征;其次,提出一种学习不同特征的融合损失方法,将中心距离损失和分类损失进行加权融合,使得学习的特征类内之间的距离更小。实验表明,该方法使用 Residual Network(ResNet)框架在Cars-196细粒度车型数据集上测试,准确率能够达到93.02%,优于目前表现较好的双线性和注意力模型。扩展实验证明该方法同样适用于其他网络框架。 展开更多
关键词 细粒度车型识别 冗余特征 奇异值分解卷积神经网络 融合损失
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