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NAO机器人自主目标跟踪算法研究
被引量:
4
1
作者
潘峥嵘
张玉阳
朱翔
《自动化与仪表》
2017年第8期12-16,共5页
针对目前应用最广的新型仿人形NAO机器人,如何应用于动态背景条件下并对运动目标进行自主检测跟踪,对此该文采用了一种基于三帧差分法和Camshift算法相结合的目标跟踪方法。首先通过SURF算法对相邻两帧图像背景进行匹配,变换到静态背景...
针对目前应用最广的新型仿人形NAO机器人,如何应用于动态背景条件下并对运动目标进行自主检测跟踪,对此该文采用了一种基于三帧差分法和Camshift算法相结合的目标跟踪方法。首先通过SURF算法对相邻两帧图像背景进行匹配,变换到静态背景条件下,再通过三帧差分法检测运动目标;之后将目标运动信息融合到Camshift算法颜色概率分布直方图的计算中,实现目标自动识别跟踪并排除与目标颜色相似的背景干扰。试验表明,NAO机器人能够对运动目标进行自主跟踪。
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关键词
NAO机器人
动态背景
surf
算法
CAMSHIFT算法
目标跟踪
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职称材料
基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取
被引量:
15
2
作者
严亮
舒志兵
李照
《机床与液压》
北大核心
2019年第9期76-80,128,共6页
针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原...
针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原理实现目标测距与定位,最终完成抓取任务。实验结果表明:采用距离辅助坐标定位法可以准确识别目标物体并获得距离信息,实现准确定位。
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关键词
双目立体视觉
目标识别与定位
surf
算法
RANSAC算法
立体测距
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职称材料
基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法
被引量:
13
3
作者
吴一全
王志来
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1084-1092,共9页
为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后...
为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.
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关键词
遥感图像配准
改进的加速鲁棒特征算法
小波变换
双向配准
随机抽样一致
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职称材料
题名
NAO机器人自主目标跟踪算法研究
被引量:
4
1
作者
潘峥嵘
张玉阳
朱翔
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《自动化与仪表》
2017年第8期12-16,共5页
文摘
针对目前应用最广的新型仿人形NAO机器人,如何应用于动态背景条件下并对运动目标进行自主检测跟踪,对此该文采用了一种基于三帧差分法和Camshift算法相结合的目标跟踪方法。首先通过SURF算法对相邻两帧图像背景进行匹配,变换到静态背景条件下,再通过三帧差分法检测运动目标;之后将目标运动信息融合到Camshift算法颜色概率分布直方图的计算中,实现目标自动识别跟踪并排除与目标颜色相似的背景干扰。试验表明,NAO机器人能够对运动目标进行自主跟踪。
关键词
NAO机器人
动态背景
surf
算法
CAMSHIFT算法
目标跟踪
Keywords
NAO
robot
dynamic
background
speed
-
up
robust
features
(
surf
)
algorithm
Camshift
algorithm
target
tracking
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取
被引量:
15
2
作者
严亮
舒志兵
李照
机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第9期76-80,128,共6页
文摘
针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原理实现目标测距与定位,最终完成抓取任务。实验结果表明:采用距离辅助坐标定位法可以准确识别目标物体并获得距离信息,实现准确定位。
关键词
双目立体视觉
目标识别与定位
surf
算法
RANSAC算法
立体测距
Keywords
Binocular
stereo
vision
Target
recognition
and
localization
speed
up
robust
features
(
surf
)
algorithm
Random
sample
consensus
(RANSAC)
algorithm
Stereo
ranging
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法
被引量:
13
3
作者
吴一全
王志来
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
中国地质科学院矿产资源研究所国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室
国土资源部地质信息技术重点实验室
成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室
兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室
东华理工大学江西省数字国土重点实验室
出处
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1084-1092,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573183)
国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室开放基金资助项目(ZS1406)
+3 种基金
国土资源部地质信息技术重点实验室开放基金资助项目(217)
成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2015-05)
兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室开放基金资助项目(WCRMGS-2014-05)
江西省数字国土重点实验室开放基金资助项目(DLLJ201412)~~
文摘
为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.
关键词
遥感图像配准
改进的加速鲁棒特征算法
小波变换
双向配准
随机抽样一致
Keywords
remote
sensing
image
registration
improved
speed
up
robust
features
(
surf
)
algorithm
wavelet
trans-form
two-way
registration
random
sample
consensus(RANSAC)
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
NAO机器人自主目标跟踪算法研究
潘峥嵘
张玉阳
朱翔
《自动化与仪表》
2017
4
下载PDF
职称材料
2
基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取
严亮
舒志兵
李照
《机床与液压》
北大核心
2019
15
下载PDF
职称材料
3
基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法
吴一全
王志来
《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》
EI
CSCD
北大核心
2017
13
下载PDF
职称材料
已选择
0
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