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聚合CNN特征的遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感图像检索中手工特征难以准确描述图像的问题,提出聚合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的方法来改进特征表达。首先,将预训练的CNN参数迁移到遥感图像,并针对不同尺寸的输入图像,提取表达局部信息的CNN特征;然后,对该CNN特征采用池化区域尺寸不同的均值池化和视觉词袋(bag of visual words,Bo VW) 2种聚合方法,分别得到池化特征和Bo VW特征;最后,将2种聚合特征用于遥感图像检索。实验结果表明:合理的输入图像尺寸能提高聚合特征的表达能力;当池化区域为特征图的60%～80%时,绝大多数池化特征的结果优于传统均值池化方法的结果;池化特征和Bo VW特征的最优平均归一化修改检索等级值比手工特征分别降低了27. 31%和21. 51%,因此,均值池化和Bo VW方法都能有效提高遥感图像的检索性能。 相似文献
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为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号（sEMG信号）和支持向量机回归（SVR）实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7. 相似文献
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随着北斗卫星导航系统(BDS)的全球组网成功,基于BDS的应用研究正在如火如荼的进行中,尤其是包括BDS在内的多频多模融合定位正成为研究的重点. 利用MGEX (Multi-GNSS Experiment)多个测站的BDS、GPS、GLONASS、Galileo观测数据,基于RTKLIB开源代码,在Visual Studio 2017平台上进行了BDS/GPS、BDS/GLONASS、BDS/Galileo三种组合系统的精密单点定位(PPP)实验,从静态PPP、动态PPP、可见卫星数、精度衰减因子(DOP)等方面对比分析了三种组合系统的定位性能. 实验结果表明:BDS/GPS组合系统的可见卫星数最多,各DOP值最小,静态PPP收敛后三个方向的精度优于6 cm. 不论是静态PPP还是动态PPP,其定位性能都最好;BDS/GLONASS、BDS/Galileo组合系统动态PPP的定位抖动较大,可见卫星数都要小于BDS/GPS组合系统,收敛时间较长,两者的动态PPP定位性能也差于BDS/GPS组合系统. 相似文献
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使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。 相似文献
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为解决工程中建筑结构不均匀沉降的监测问题,以连通器作为基本理论,使用嵌入式实时操作系统（FreeRTOS）,设计一种基于LTE Cat-1的无线静力水准仪系统。系统分为数据采集终端、数据基站和客户端3个部分,其中数据采集终端主要由压强传感器、ZigBee终端及Cortex-M3微控制器等组成,利用ZigBee终端建立多个数据采集节点;数据基站由ZigBee协调器、Cortex-M3微控制器、Wi-Fi模块及LTE Cat-1等组成,ZigBee协调器收集多个终端的数据,用户可通过PC端或移动端连接设备Wi-Fi对数据进行现场查看,LTE Cat-1模块将数据上传至服务器;客户端主要是针对质检中心或从事市政工程行业的人员设计的,方便查看现场监测结果。现场测试结果表明,该系统能够完成沉降数据的采集与稳定上传,测量精度达到mm级。 相似文献
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降低计算机断层扫描（CT）的剂量对于降低临床应用中的辐射风险至关重要,深度学习的快速发展和广泛应用为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。与大多数受益于手动设计的先验函数或有监督学习方案的现有先验驱动算法不同,本文使用基于深度能量模型来学习正常剂量CT的先验知识,然后在迭代重建阶段,将数据一致性作为条件项集成到低剂量CT的迭代生成模型中,通过郎之万动力学迭代更新训练的先验,实现低剂量CT重建。实验比较,证明所提方法的降噪和细节保留能力优良。 相似文献
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激光SLAM移动机器人室内定位研究 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前室内移动导航定位精度低和累积误差大的问题，提出了一种激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）相融合的导航定位系统。首先，该方法是从LiDAR扫描测量中提取环境特征和构建地图，然后，由IMU采集的姿态信息通过卡尔曼滤波，补偿由于LiDAR扫描引起的位置和姿态输出的误差，以提高机器人移动的定位精度。试验结果表明，该方法可以提高室内移动机器人定位和构建地图的精度和稳健性。 相似文献
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