傳感器數(shù)據(jù)融合算法是一種將多個(gè)傳感器收集到的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)一致和準(zhǔn)確的表示中的技術(shù)。這種算法的目的是提高數(shù)據(jù)精確性和可靠性,從而增強(qiáng)對(duì)環(huán)境或目標(biāo)的理解和控制。在本文中,我們將詳細(xì)討論傳感器數(shù)據(jù)融合算法
2023-12-15 10:28:05647 ,而且也綜合處理了其它信息源的數(shù)據(jù)來提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)的智能化。多傳感器融合 系統(tǒng)具有四個(gè)顯著的特點(diǎn):
????1、信息的冗余性:對(duì)于環(huán)境的某個(gè)特征,可以通過多個(gè)傳感器(或者單個(gè)傳感器的多個(gè)不同時(shí)刻)得到
2018-11-07 10:53:06
微控制器實(shí)現(xiàn)。一些制造商已經(jīng)開發(fā)了完全集成的傳感器集線器,如 Bosch Sensortec 的 BHA250。這種創(chuàng)新器件集成一個(gè)三軸加速計(jì)和運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的軟件算法,可在集成式可編程“融合器內(nèi)核”微控制器上
2017-03-31 12:32:44
的、不太完美的傳感器融合。但是,最終用戶很容易發(fā)現(xiàn)這些實(shí)現(xiàn)具有相當(dāng)多的缺點(diǎn),并且精度很低?! ?b class="flag-6" style="color: red">傳感器融合是一種創(chuàng)新的工程技術(shù),通過整合來自各種系統(tǒng)傳感器的數(shù)據(jù),來保證更加精確、完整和可靠的傳感器信號(hào)或
2018-11-07 10:50:56
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:50 編輯
各位前輩,我是新手,現(xiàn)在想制作一個(gè)實(shí)物,將多個(gè)傳感器融合,采集多個(gè)數(shù)據(jù)。但無從下手,希望大家指點(diǎn)指點(diǎn),非常感謝!
2012-04-06 22:54:19
理和電氣性能方面經(jīng)歷了革命性改變,同時(shí)引發(fā)了傳感器集成方面的新思想——范圍從傳感器融合到應(yīng)用在類似霧計(jì)算的架構(gòu)中的基于AI的傳感器處理算法的生成。
2020-05-19 08:12:53
傳感器的基本知識(shí),包括分類、保養(yǎng)與維修;常用傳感器和通信模塊的原理圖與3D封裝;生活中應(yīng)用的傳感器介紹和無線傳感網(wǎng)絡(luò)中多傳感器特征融合算法。
2018-11-19 15:06:53
匹配的算法分為兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的過程:一是道路選擇,主要是對(duì)道路進(jìn)行分段,提取道路特征信息,然后采用適當(dāng)?shù)乃阉饕?guī)則和匹配算法根據(jù)當(dāng)前傳感器給出的車輛信息,在地圖數(shù)據(jù)庫中尋找一條最有可能的道路;二是道路匹配
2018-11-14 15:12:26
多傳感器融合系統(tǒng)具有哪幾個(gè)特點(diǎn)?信息融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)主要有哪幾種?
2021-05-19 06:36:24
多傳感器信息融合問題,我剛剛查了百度,但是說的全是理論。我想問的是:1、多傳感器信息融合使用的處理器是單片機(jī)還是電腦?2、單片機(jī)外接幾個(gè)傳感器然后顯示出來算是多傳感器信息融合技術(shù)么??3、他能帶給我們什么好處?
2020-08-26 08:07:50
多傳感器信息融合技術(shù)
2012-08-15 20:09:31
傳感器相互協(xié)同操作的優(yōu)勢(shì),而且也綜合處理了其它信息源的數(shù)據(jù)來提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)的智能化。多傳感器融合系統(tǒng)具有四個(gè)顯著的特點(diǎn): 1、信息的冗余性:對(duì)于環(huán)境的某個(gè)特征,可以通過多個(gè)傳感器(或者單個(gè)傳感器
2018-11-07 11:06:00
。當(dāng)多個(gè)傳感器位于同一位置時(shí),可以創(chuàng)建令人興奮的新功能,并且可以交換和增強(qiáng)單個(gè)測(cè)量。在這些類型的設(shè)計(jì)中,傳感器可以實(shí)現(xiàn)高級(jí)功能,通常被稱為傳感器“融合”,提供新的和創(chuàng)新的功能?! ?b class="flag-6" style="color: red">傳感器融合算法已經(jīng)在
2019-05-23 08:00:00
嘿,我們正在使用NUCLEO-F401RE板,并期待通過Bosch(BMI 160)連接imu傳感器,其中包含陀螺儀+加速度計(jì)。我想知道是否有一個(gè)傳感器融合庫用于ST中的這個(gè)特定傳感器,它可以幫助
2019-04-26 08:13:18
接上集:
上次實(shí)驗(yàn)我們已經(jīng)完成多傳感器融合算法的設(shè)計(jì),本次實(shí)驗(yàn)注意完成改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)融合算法設(shè)計(jì)。
一、背景
通過利用溫室控制系統(tǒng)來管理溫室內(nèi)的各種設(shè)備并控制溫度、濕度,可以更好地探索和掌握環(huán)境因素
2024-01-06 12:18:08
本帖最后由 srxh 于 2015-12-7 23:19 編輯
講多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù),可參考下,拓展我們的系統(tǒng)構(gòu)架、優(yōu)化系統(tǒng)算法主要內(nèi)容:數(shù)據(jù)融合算法、融合結(jié)構(gòu),貝葉斯推理、Dempster_Shasher算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。老外的書,比較經(jīng)典!
2015-12-07 22:52:50
精度有待提高,本項(xiàng)目是基于多傳感器的融合算法,通過采用MEMS運(yùn)動(dòng)傳感器,使用TI的C6000系列DSP實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器采集數(shù)據(jù)的融合,結(jié)合定位算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的精確定位,提高工業(yè)機(jī)器人的重復(fù)定位精度和絕對(duì)定位精度。
2015-09-10 11:13:49
對(duì)不同的多傳感器信息融合算法效果進(jìn)行評(píng)估,經(jīng)常需要采用相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境、相同的數(shù)據(jù)源,因此進(jìn)行建立實(shí)驗(yàn)過程的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)的研究,可以避免不必要的重復(fù)實(shí)驗(yàn)和不可重現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)過程。本文在介紹虛擬儀器及其軟件開發(fā)
2011-12-31 10:48:28
`做四軸飛行器有一段時(shí)間了,現(xiàn)在分享一些我對(duì)于卡爾曼濾波算法用于兩個(gè)傳感器融合的一些心得:卡爾曼濾波 實(shí)現(xiàn)性最優(yōu)解的一種求解算法,但是他必須根據(jù)建模的預(yù)測(cè)值和傳感器數(shù)據(jù)采集的測(cè)量值 才能夠進(jìn)行
2015-06-12 15:11:05
本帖最后由 sda12138 于 2024-1-6 12:00 編輯
接上集:
上次實(shí)驗(yàn)我們已經(jīng)完成個(gè)人中心的設(shè)計(jì),本次實(shí)驗(yàn)主要完成內(nèi)容是完成多傳感器融合算法的設(shè)計(jì)。
一、背景
在智慧農(nóng)業(yè)中農(nóng)
2023-12-26 20:59:02
電量變化,其技術(shù)水平的發(fā)展促進(jìn)電子設(shè)備的運(yùn)動(dòng)感知能力愈來愈智能。常見的運(yùn)動(dòng)傳感器包括陀螺儀、加速度計(jì)和磁力計(jì)等,在運(yùn)動(dòng)跟蹤和絕對(duì)方向方面每種傳感器都有自己固有的強(qiáng)項(xiàng)和弱點(diǎn),但通過融合的多軸傳感器組合
2014-04-25 15:07:45
ATK-IMU901 角度傳感器
2023-03-28 13:06:19
什么是傳感器融合? #motion-sensor #inemo#sensor-fusion#sensor-fusion #inemo以上來自于谷歌翻譯以下為原文 What is sensor
2018-12-10 16:43:27
多傳感器信息融合技術(shù)綜合了概率統(tǒng)計(jì)、信號(hào)處理、人工智能、控制理論等多個(gè)學(xué)科的最新科研成果,為機(jī)器人精確、全面、實(shí)時(shí)地感知各種復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、不確定的未知環(huán)境提供了一種先進(jìn)的技術(shù)手段。在研究基于多
2020-08-18 07:43:38
本文基于估計(jì)理論和模糊系統(tǒng)理論,提出了一種多傳感器多回波模糊一概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波算法,以解決密集雜波干擾環(huán)境中多傳感器跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題.模糊關(guān)聯(lián)度和關(guān)聯(lián)概率共同組成了各有效回波的加權(quán)系數(shù),彌補(bǔ)了概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波方法(PDAF)的不足.提高了雜波環(huán)境中機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能.
2020-04-24 06:09:10
現(xiàn)實(shí)世界設(shè)計(jì) 傳感器融合是一個(gè)高度專業(yè)化的設(shè)計(jì)領(lǐng)域,需要熟練掌握建模和仿真技術(shù)。它要求盡最大可能地理解傳感器的工作細(xì)節(jié)以及它們的缺點(diǎn)和交互情況。多年來,人們的關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)被帶進(jìn)導(dǎo)航、智能手機(jī)
2018-11-08 15:29:31
本系統(tǒng)所設(shè)計(jì)的機(jī)器人的主要任務(wù)是在未知環(huán)境下依靠多傳感器信息,運(yùn)用D-S數(shù)據(jù)融合算法,提供與環(huán)境有關(guān)的關(guān)于系統(tǒng)狀態(tài)的足夠的與可靠的信息,使機(jī)器人能夠自主規(guī)劃路徑、躲避障礙物,最終向目標(biāo)靠近
2018-11-01 15:08:27
目標(biāo)跟蹤算法,并實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠而精確的目標(biāo)跟蹤意義重大?! ”疚倪x用當(dāng)今最為流行、應(yīng)用最廣泛的雷達(dá)和紅外作為傳感器,在紅外/雷達(dá)雙模導(dǎo)引頭的多傳感器平臺(tái)下展開研究,設(shè)計(jì)并仿真實(shí)現(xiàn)了更接近真實(shí)的軍事與民用
2018-12-05 15:16:23
摘要:本文提出了一種傳感器管理系統(tǒng)框架,給出了基于多Agent的解決方案。該結(jié)構(gòu)通過多個(gè)Agent間的相互協(xié)商來實(shí)現(xiàn)傳感器任務(wù)的分配,較好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基礎(chǔ)上著重探討各
2018-11-14 15:50:32
過程需同時(shí)涉及多個(gè)信息,特別是各信息間的聯(lián)系,信息的有機(jī)組合蘊(yùn)涵的信息特征以及信息的整體狀況,并需要根據(jù)綜合狀況所描述的過程運(yùn)行特點(diǎn)進(jìn)行控制?! ? 多傳感器信息融合 1.1 多傳感器信息融合的概念
2018-11-12 10:49:55
本文介紹基于Android的多傳感器信息融合技術(shù)在氣溶膠自動(dòng)化檢測(cè)中的應(yīng)用。
2021-05-11 06:22:08
。當(dāng)多個(gè)傳感器位于同一位置時(shí),可以創(chuàng)建令人興奮的新功能,并且可以交換和增強(qiáng)單個(gè)測(cè)量。在這些類型的設(shè)計(jì)中,傳感器可以實(shí)現(xiàn)高級(jí)功能,通常被稱為傳感器“融合”,提供新的和創(chuàng)新的功能?! ?b class="flag-6" style="color: red">傳感器融合算法已經(jīng)在
2019-07-12 06:45:44
采用CarlsON 最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則, 將基于Kalman 濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計(jì)方法應(yīng)用到雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,多傳感器Kalman 濾波狀態(tài)融合估計(jì)誤差小于單傳感器Kalman 濾波得出的狀態(tài)估計(jì)誤差,驗(yàn)證了方法對(duì)雷達(dá)跟蹤的有效性。
2020-04-06 07:42:16
數(shù)據(jù)融合方式消除溫度誤差。構(gòu)建了多傳感器融合模型,選用徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)網(wǎng)絡(luò)對(duì)磁敏傳感器和溫度傳感器的輸出進(jìn)行融合,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性有了明顯的提高。
2020-03-06 08:16:48
1系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)本設(shè)計(jì)將LabVIW軟件、多傳感器、計(jì)算機(jī)結(jié)合,構(gòu)建了一個(gè)空氣流量測(cè)試系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)多傳感器信息的融合。系統(tǒng)包括被測(cè)對(duì)象、傳感系統(tǒng)、信號(hào)調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng),系統(tǒng)框圖如圖1所示。
2020-04-21 06:03:29
作者:Joy Yang1.什么是姿態(tài)融合算法簡(jiǎn)單來說,姿態(tài)融合算法就是融合多種運(yùn)動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)(一般需要3軸加速度, 3軸陀螺儀或者3軸地磁感應(yīng)傳感器),通過數(shù)字濾波算法容錯(cuò)補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)當(dāng)前姿態(tài)檢測(cè)
2019-07-19 06:47:49
小編科普:傳感器融合為什么能增強(qiáng)設(shè)備性能
2021-05-13 06:39:09
本文介紹了幾類常用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,并比較了其優(yōu)缺點(diǎn)。
2021-06-03 06:41:59
汽車防追尾碰撞控制系統(tǒng)具有什么功能?怎么實(shí)現(xiàn)多傳感信息融合的車輛主動(dòng)防碰撞系統(tǒng)設(shè)計(jì)?
2021-05-11 06:24:07
背后的技術(shù)不盡相同,其所能提供的安全級(jí)別也是如此。 一種常見的指紋驗(yàn)證技術(shù)是主芯片上匹配(Match-on-Host)技術(shù);采用這種技術(shù)后,指紋傳感器讀取指紋數(shù)據(jù),并將其發(fā)送給主處理器或其他外部處理器
2018-11-08 15:28:54
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合了傳感器、低功耗嵌入式計(jì)算器、無線網(wǎng)絡(luò)和通信、分布式信息處理等技術(shù),利用傳感節(jié)點(diǎn)通過自組網(wǎng)絡(luò)對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集,在環(huán)境、資源、智能交通、礦井安全等領(lǐng)域都有著良好的應(yīng)用前景,是近年來國(guó)內(nèi)外信息領(lǐng)域研究和競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。而時(shí)間同步技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一項(xiàng)非常關(guān)鍵的基礎(chǔ)技術(shù)。
2020-03-30 07:15:57
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)集數(shù)據(jù)的采集、傳輸、融合分析于一體,在環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、城市交通管理、軍事偵察等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)
2020-04-07 06:56:34
由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量十分有限,因此在設(shè)計(jì)各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議時(shí)必須考慮節(jié)能。采用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理技術(shù)是降低能耗的重要手段,而數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)路由相結(jié)合是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理的重要方法l-3]。數(shù)據(jù)融合能減
2023-09-21 08:29:44
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸及融合技術(shù)0 引 言如今無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一種極具潛力的測(cè)量工具。它是一個(gè)由微型、廉價(jià)、能量受限的傳感器節(jié)點(diǎn)所組成,通過無線方式進(jìn)行通信的多跳網(wǎng)絡(luò),其目的是對(duì)所覆蓋區(qū)域內(nèi)
2010-03-23 14:48:27
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是一種RGS系統(tǒng)(遠(yuǎn)程地面傳感器系統(tǒng)),它是一種利用多種傳感器作為綜合情報(bào)采集元件,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、編碼等處理后,發(fā)送給指揮中心,處理還原后在監(jiān)控平臺(tái)顯示出來的探測(cè)系統(tǒng)。它集傳感器技術(shù)
2019-10-31 08:30:04
你好我想知道是否有在 LSM6DSV16X 中使用傳感器融合低功耗算法的示例。我想檢索當(dāng)前的 Heading、Pitch 和 Roll 信息?;蛘呶乙埠芨吲d有一個(gè)例子解釋如何從 SFLP 中獲取四元
2023-02-03 09:12:21
EyeQ4、EyeQ5產(chǎn)品計(jì)劃已發(fā)布,其中EyeQ4將開始使用多攝像頭方案。預(yù)計(jì)未來通過芯片升級(jí)和算法優(yōu)化,Mobileye的芯片算法將融合更多傳感器,將推出多目攝像頭+毫米波雷達(dá)+激光雷達(dá)的解決方案
2020-07-31 06:35:12
一段作為模板2,計(jì)算波形與模板的差的平方和,當(dāng)值最小時(shí),即找到與模板特征匹配的起點(diǎn)索引3,計(jì)算波形與模板的差的平方和的值,產(chǎn)生如下波形,取出波谷所在索引即為所有匹配到的位置以下是代碼實(shí)現(xiàn)演示附上源碼`
2019-03-04 13:36:21
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:03 編輯
火焰傳感器是機(jī)器人專門用來搜尋火源的傳感器,火焰傳感器也同樣可以用來檢測(cè)光線的亮度,只是火焰傳感器對(duì)火焰特別靈敏?;鹧?b class="flag-6" style="color: red">傳感器
2012-04-18 14:55:27
以磁性開關(guān)傳感器IC(AS系列)為例,來分析磁性傳感器有什么特性,特征和使用方法?
2021-04-07 06:21:34
傳感器無法得出的結(jié)果。 方向和慣性導(dǎo)航專家采用為特定類別的應(yīng)用設(shè)計(jì)的一系列傳感器融合算法。 這些算法的細(xì)節(jié)不在本文的探討范圍內(nèi),但每種算法都力求優(yōu)化原始傳感器數(shù)據(jù)的合并,這些數(shù)據(jù)經(jīng)傳感器噪聲和精度等各種
2017-04-07 15:13:53
到的信息實(shí)時(shí)、有效地匯集在一起,實(shí)現(xiàn)超遠(yuǎn)距離的多傳感器信息融合,實(shí)時(shí)進(jìn)行目標(biāo)發(fā)現(xiàn),可彌補(bǔ)雷達(dá)防御系統(tǒng)存在的漏洞,有效地杜絕雷達(dá)防御系統(tǒng)存在的安全隱患。
2020-04-14 07:50:24
同步機(jī)制原理多傳感器信息融合中,要使誤差最小,兩個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間應(yīng)該相匹配。 然而在實(shí)際的傳送到車輛中的基本定位信息只需要有限的時(shí)間信息,只要為傳感器信息確定數(shù)據(jù)起始時(shí)間,然后可以根據(jù)傳送的數(shù)據(jù)量以及
2019-06-03 07:40:04
提出一種基于SIFT的三視圖像特征匹配算法。采用SIFT算法對(duì)三視圖像進(jìn)行特征匹配,引入計(jì)算機(jī)視覺中的三線性關(guān)系和基于三焦張量的像素轉(zhuǎn)移誤差計(jì)算方法,對(duì)SIFT算法的匹配結(jié)果
2009-04-18 09:49:4824 該文提出了改善傳感器測(cè)量穩(wěn)定性的一種新方法。該方法的基本思路是將影響傳感器輸出穩(wěn)定性的因子作為傳感器融合系統(tǒng)的輸入模式,基于系統(tǒng)辨識(shí)理論實(shí)現(xiàn)融合算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2009-06-19 15:11:3318 針對(duì)多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問題, 提出了一種多傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法Z該算法依據(jù)估計(jì)的各傳感器的方差的變化, 及時(shí)調(diào)整參與融合的各傳感器的權(quán)系數(shù), 使融合系統(tǒng)
2009-07-04 08:54:4516 本文提出了一種多傳感器單目標(biāo)空間位置融合處理算法, 利用該算法可以獲取飛行目標(biāo)的最佳運(yùn)動(dòng)軌跡1 經(jīng)模擬計(jì)算, 表明該算法是對(duì)飛行目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理的一種較為理
2009-07-13 11:27:4221 多目標(biāo)多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中的分配問題一直是數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問題, 眾多的研究者都提出了一系列不同的方法來解決這個(gè)N P2hard 問題。本文提出了用2 維分配問題的匈牙利
2009-07-14 10:28:1321 針對(duì)分布式多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),提出了一種多傳感器異步航跡融合算法。由于不同傳感器的采樣時(shí)間各不相同,融合算法首先利用最小二乘法將局部航跡統(tǒng)一到融合中心的融合
2009-08-07 09:47:5812 以電視跟蹤為應(yīng)用背景,對(duì)圖像相關(guān)匹配算法進(jìn)行了研究。并以特征像素統(tǒng)計(jì)為基本手段,提出了基于MCD 距離相關(guān)匹配法的改進(jìn)算法,降低了匹配計(jì)算量,改善了跟蹤實(shí)時(shí)性。由
2009-08-07 09:51:5614 為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足,提出了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算子的特征匹配算法。該算法首先采用類似Harris
2009-12-07 11:03:3029 一種改進(jìn)的多傳感器加權(quán)融合算法
引言
多傳感器數(shù)據(jù)融合是近幾年迅速發(fā)展的一門信息綜合處理技術(shù),它將來自多傳感器或是多源的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合
2009-12-12 10:32:351983 Particle Swarm Optimization, BPSO)方法的多傳感器特 征融合算法。利用新的基于概率密度估計(jì)的相對(duì)微
2011-02-25 15:32:1938 特征點(diǎn)匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵步驟,在很多領(lǐng)域中都有著的重要應(yīng)用。通過對(duì)當(dāng)前圖像特征點(diǎn)匹配方法的研究,提取一種基于特征點(diǎn)的灰度量和幾何特征量相結(jié)合的匹配方法。該方
2011-05-19 17:20:170 基于特征融合的目標(biāo)跟蹤中,目標(biāo)的特征由于某些干擾導(dǎo)致準(zhǔn)確度較低?;谪惾~斯框架的特征融合算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí),不能達(dá)到最佳的跟蹤效果。為了更好地融合目標(biāo)的不同特征來
2013-07-25 15:15:390 針對(duì)傳統(tǒng)的SURF算法未使用圖像的顏色信息,提出了一種基于顏色信息和SURF特征相結(jié)合的混合圖像匹配算法,算法通過提取目標(biāo)圖像的顏色信息,從源圖像中定位出一個(gè)區(qū)域,該區(qū)域就是目標(biāo)圖像在源圖像中的模糊
2015-12-24 16:05:2515 基于改進(jìn)SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法研究_張勇
2017-01-03 17:41:321 一種改進(jìn)的多傳感器信息融合算法_夏菽蘭
2017-01-03 15:24:450 基于蟻群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法_李麗
2017-01-07 19:00:392 基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法_彭會(huì)萍
2017-03-16 08:00:001 非線性Contourlet變換和區(qū)域特征匹配的圖像融合_蔣炯輝
2017-03-19 11:41:390 基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶
2017-03-22 09:06:400 針對(duì)基于圖像紋理特征的蕾絲花邊檢索方法效率低下問題,為提高蕾絲花邊檢索效率,提出一種基于層次匹配下多種特征融合的蕾絲花邊檢索方法。通過運(yùn)用圖像紋理特征標(biāo)識(shí)圖像,利用Canny算子處理紋理圖像,得到
2017-11-17 14:24:498 器,提高特征描述能力;針對(duì)特征匹配時(shí)最近鄰算法運(yùn)行較慢的缺點(diǎn),改進(jìn)LSH算法,減少候選集列表空間,提出了海明空間的二進(jìn)制特征快速匹配算法MLSH。實(shí)驗(yàn)表明,MPFREAK描述器描述能力優(yōu)于其他算法,特征匹配算法效果明顯、速度更快。
2017-11-23 17:21:376 針對(duì)線段因遮擋、斷裂以及端點(diǎn)提取不準(zhǔn)確等原因造成的線段特征匹配困難問題,特別是現(xiàn)有匹配算法在匹配過程中出現(xiàn)多配多時(shí)直接采取最相似匹配而導(dǎo)致丟失大量真實(shí)匹配的問題,提出了一種基于多重幾何約束及0-1
2017-11-29 10:20:420 圖1為提出的多傳感器指紋驗(yàn)證系統(tǒng)框架圖。首先,通過光學(xué)和電容傳感器采集用戶的指紋圖像。然后,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和分別提取兩類傳感器采集的指紋圖像的特征,基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的匹配算法被分別應(yīng)用到光學(xué)和電容細(xì)節(jié)點(diǎn)集,因此,有2個(gè)匹配分?jǐn)?shù),并使用融合規(guī)則融合這些分?jǐn)?shù)。
2018-07-18 10:30:0015979 以基于圖像序列攝像機(jī)自標(biāo)定為基礎(chǔ),針對(duì)尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法誤匹配率高且運(yùn)行效率低的問題,提出一種改進(jìn)的雙向SIFT特征匹配算法。在去除誤匹配方面,首先采用雙向匹配消除部分誤匹配點(diǎn)對(duì),然后結(jié)合
2017-12-06 15:00:471 尺度不變性;然后,用ORB生成特征描述子;接著采用K近鄰算法進(jìn)行粗匹配;最后,通過比率測(cè)試、對(duì)稱測(cè)試、最小平方中值( LMedS)定理進(jìn)行提純。尺度變化時(shí),該算法比ORB的匹配精度提高了74.3個(gè)百分點(diǎn),比SURF的匹配精度提高了4.8個(gè)百分點(diǎn);旋轉(zhuǎn)變化時(shí),該算法
2017-12-15 17:15:1121 傳感器融合的目的是將每個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)作為輸入,然后應(yīng)用數(shù)字濾波算法來相互補(bǔ)償,并輸出準(zhǔn)確且響應(yīng)迅速的動(dòng)態(tài)姿態(tài)(俯仰/側(cè)傾/偏航)結(jié)果。
2021-05-06 08:28:002111 計(jì)算方法進(jìn)行融合,減少了環(huán)境對(duì)傳感器的影響,可以準(zhǔn)確獲取被測(cè)對(duì)象在瞬時(shí)狀態(tài)下的姿態(tài)信息。該算法通過對(duì)自采的聾啞手語數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取等處理,利用攴持向量機(jī)、K-近鄰法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器自
2021-04-14 14:21:054 為保證SAD算法的立體匹配效率,提高匹配精度,提出一種融合邊緣特征的立體匹配算法 Edge-gray。通過邊緣計(jì)算得到邊緣特征圖,在進(jìn)行匹配的過程中,根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)與領(lǐng)域點(diǎn)的差值確定匹配窗口大小和匹配
2021-04-29 11:06:568 在單目視覺同步定位與建圖(SLAM)過程中,由于特征匹配階段存在誤匹配且耗時(shí)長(zhǎng),使得機(jī)器人初始化速度慢、定位精度不髙。針對(duì)此問題,基于概率運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征匹配,提出一種單目視覺SLAM算法。通過設(shè)置
2021-05-27 14:25:546 多傳感器數(shù)據(jù)融合是一個(gè)綜合處理多傳感器數(shù)據(jù)的過程,以提高對(duì)環(huán)境或目標(biāo)的感知和解釋能力。在這個(gè)過程中,各種數(shù)據(jù)融合算法起著至關(guān)重要的作用。本文將深入探討多傳感器數(shù)據(jù)融合算法中最關(guān)鍵的方面。 一、傳感器
2023-12-13 11:00:01262
評(píng)論
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