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- 基于三维重建外点剔除的船舶航迹自适应修正
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- 为了保证船舶的安全性,通过三维重建外点剔除进行船舶航迹自适应修正。采用均值限差法对船舶三维点云数据进行滤波处理,通过变窗口方差比值方法优化均值限差法,提升船舶三维点云滤波精度。针对滤波处理后的船舶三维点云数据,结合八叉树自适应网格对船舶进行三维重建,更准确地拟合船舶的表面形状。由此,在屏幕上投影八叉树自适应网格生成投影多边形,检测其与用户确定的矩形包围盒间的相交性,定义与矩形包围盒不相交的八叉树自适应网格内的点为外点,并将其剔除,可以更准确地计算船舶航行,完成船舶航迹自适应修正。实验结果表明,所提方法的点云滤波总误差控制在1.5%以内,可有效抑制海面杂波等因素造成的外点影响,且规划的航线与原定航线一致性较高,可以保证船舶的运行安全。
- 邢建平殷煜昊
- 关键词:船舶航迹三维重建
- 面向动态环境的多物体外点剔除与联合优化的视觉SLAM方法
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- 一种基于外点分析的陌生人人脸检测方法
- 本发明公开了一种基于外点分析的陌生人人脸检测方法,属于人脸识别技术领域,检测方法包括:构建出人脸识别库;通过FuSt检测器探测摄像头在日常运行过程中拍摄的背景图片中的人脸照片;通过人脸对齐算法对探测的人脸照片进行纠正处理...
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- 一种用于寻求最优系统阻抗值的外点罚函数方法
- 本发明专利提出了一种用于寻求最优系统阻抗值的外点罚函数方法,有效地解决了电力系统中暂态稳定与短路电流问题日益突出的问题,克服了传统的切机、切负荷等控制手段不能从根本上解决两者之间矛盾的缺点,为首次通过利用系统阻抗来同时协...
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- 粒子群算法优化的广义回归神经网络求解流形学习样本外点问题
- 2024年
- 目前流形学习已成功应用于降维和数据可视化领域,但在监督分类中的应用效果并不理想,解决好样本外点问题对其应用效果至关重要。基于此,采用粒子群算法优化广义回归神经网络计算测试样本的低维嵌入,获得的结果可直接用于分类。借助粒子群算法的全局搜索能力对处理样本外点问题具有较好的预测性能;在使用糖尿病、虹膜和声呐三个公开数据集的实验中,粒子群算法优化广义回归神经网络的分类总体精度分别为77.63%、100%和88.89%,优于其他8种分类方法,表明该算法可行、有效;同时,该算法能显著降低数据复杂度,提高了预测、模式分类和机器学习的准确性。
- 黄红兵
- 关键词:粒子群算法广义回归神经网络流形学习数据降维
- 我国优秀男子花样滑冰运动员后外点冰四周跳的运动学特征对比分析
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