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1.
给出了一个求解无约束优化问题的带不精确线性搜索的记忆梯度法。该方法利用以前迭代的更多信息来确定新的搜索方向,并用不精确线性搜索来选择迭代步长,证明了算法满足线性搜索的条件下的全局收敛性。数值试验结果显示,新算法具有较好的稳定性,对于求解大规模的问题,该算法显得更为有效。 相似文献
2.
《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2017,(1)
针对手持式三维激光扫描仪进行目标点采集时,由于人为因素、目标表面及仪器自身因素等影响,所产生的离群噪声点会严重影响后期点云数据的处理和重建精度、速度等问题,改进了k-近邻搜索方法,并提出将改进的k-近邻搜索方法与点云中值滤波相结合的方法。首先,通过改进的k-近邻搜索方法可以实现孤立噪声点及部分块状离群噪声数据去除,对比现有的k-近邻点搜索建立拓扑关系,搜索的计算量及计算速度有了很大改善;然后再利用点云中值滤波方法对点云数据进行处理,可以实现离群噪声点的全部去除。实验结果表明,该改进算法与中值滤波相结合可以快速、高效的识别离群噪声数据点并剔除。 相似文献
3.
提出了求解无约束最优化问题的带有新的非单调线搜索的非单调信赖域算法.当试探步不成功时,算法沿着试探步的方向求得下一个迭代点,其中步长运用新的非单调二阶线搜索计算,这种方法没有重新求解子问题,减少了计算量.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性. 相似文献
4.
给出了新的PRP算法,该算法具有充分下降性和在无需任何线搜索的情况下自动保持搜索方向在可行域的特性,而且该算法在非凸函数和一致凸函数上具有全局收敛性,最后证明了新算法的线性收敛速度. 相似文献
5.
《河北北方学院学报(自然科学版)》2017,(1)
目的为更好地解决已知某物体影长、测量的时间和日期的情况下确定物体的测量地点,或已知物体影长、测量日期及地点的情况下确定测量时间的问题,进而解决野外探险时地理位置的确定和根据某物体的视频或照片等影像资料而确定其拍摄地等实际问题。方法针对太阳影子定位,使用基于穷举法的全局搜索式算法、最小二乘法的参数估计法、比例消参法等方法,分别构建全局搜索网络模型、参数方程模型等模型,结合MATLAB软件进行算法的编写、图形的绘制、数据的拟合与预测等处理。结果结合第一组数据,所推算的测量地位于广西,结合第二组数据,所推算的测量地在蒙古国。结论利用全局搜索式算法及参数方程模型,结合MATLAB软件,可以解决太阳影长、直杆长度、测量地点、测量日期、测量时间等5个变量中知四求一、知三求二等问题。 相似文献
6.
随着数字农业的飞速发展,农作物的三维重建技术在农业中应用越来越广泛。研究农作物三维立体信息,对作物的种植、修剪、药物喷洒以及产量变化规律等方面的研究具有指导性意义。点作为最简单的图元,可以真实地记录物体表面的三维立体信息,较为精确地表示出物体的形态特征。因此,对三维点云的处理及重建技术进行研究就尤为必要。基于点云的预处理及重建技术是虚拟现实、计算机图形学和计算机视觉等多个学科交叉的一个研究领域,其主要研究内容是将点云记录的三维物体的几何信息恢复成图形图像,并通过计算机显示出来,进而可以方便快速地对物体进行分析、显示和处理。本文以大豆植株为研究对象,利用Kinect深度传感器获取农作物的点云数据,研究点云数据预处理、去噪的方法,对不同方位的点云数据进行配准,以及点云数据快速三维重建的方法。本文研究能够为快速获取植物三维点云数据,并实现植物三维形态的重建提供一种廉价、快速和高效的手段。 相似文献
7.
孟庆龙 《新农村(黑龙江)》2010,(12)
三维重建是一直计算机视觉领域最热门的研究方向之一,它是研究如何通过物体的二维信息获取物体在空间中的三维信息.本项目采用自动关键点匹配、双目重建、表面三角化和三维点拼接技术,经过图像对拐点提取,图像对关键点匹配,图像关键点的重建,三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构.在完成重建后,可以从任意视点观察物体,具有立体视觉效果. 相似文献
8.
混凝土强度预测的混沌优化神经网络模型 总被引：3，自引：0，他引：3
BP神经网络方法由于综合考虑了高强度、高性能混凝土强度的各种影响因素，能够实现非线性关系，可以用于混凝土强度预测上。为克服传统BP网络收敛速度慢、易出现麻痹现象等不足，本文采用自适应变步长(ABPM)算法来改进的BP神经网络，提出了基于混沌优化的自适应变步长(ABPM)神经网络模型，并将其预测结果和训练效率进行了分析。该方法主要利用混沌运动的遍历性为梯度算法创造一个良好的搜索界面。仿真结果表明，混沌优化的ABPM神经网络用于混凝土强度的预测，方法简单可行，搜索速度快，预测结果可靠、精度高。 相似文献
9.
次梯度优化算法是求解Lagrange对偶问题的一种有效的算法。不同的步长策略对算法的收敛性有不同的影响,I型锯齿现象对算法的收敛速度也会产生影响。通过改进步长因子公式和搜索方向,在普通次梯度优化算法的基础上,提出了一种改进的次梯度优化算法(MSOA)。该算法具有收敛、能够有效地消去I型锯齿影响的优点。 相似文献
10.
将单边既约Hesse矩阵SQP方法和无导数线性搜索技术相结合，提出了一种求解等式约束最优化问题的拟牛顿算法．在适当的假设条件下，证明了算法全局收敛于优化问题的KKT点，而且收敛速度是局部超线性的．当迭代次数k充分大时，这种算法可以实现单位步长，因此不会出现Marotos效应． 相似文献
11.
针对具有颜色信息的大豆冠层三维结构形态的重建问题,采用PMD摄像机与彩色摄像机相结合的多源图像采集系统获取大豆冠层多源图像,对大豆冠层多源图像特征点配准方法进行研究。以彩色图像和强度图像为研究对象,利用仿射变换实现彩色图像坐标系到PMD图像坐标系的转换;利用Harris算法检测图像特征点,采用基于归一化互相关系数法(NCC)实现特征点粗匹配。为克服传统RANSAC算法抽样次数较多及和数据检验时间较长的弊端,提出在特征点匹配阶段,按照可信度将特征点对排序,从可信度高的点对开始抽取的方法来优化经典RANSAC算法,进而实现特征点精匹配,最终完成多源图像特征点配准。为验证本研究提出的图像配准算法的有效性,将该算法与传统图像配准算法相对比,结果表明:室外和室内环境下,样本组的平准正确配准率分别为83%和87%,均优于传统图像配准算法,并满足快速配准大豆冠层多源图像特征点的要求。 相似文献
12.
Here we describe a functional magnetic resonance imaging study of humans engaged in memory search during a free recall task. Patterns of cortical activity associated with the study of three categories of pictures (faces, locations, and objects) were identified by a pattern-classification algorithm. The algorithm was used to track the reappearance of these activity patterns during the recall period. The reappearance of a given category's activity pattern correlates with verbal recalls made from that category and precedes the recall event by several seconds. This result is consistent with the hypothesis that category-specific activity is cueing the memory system to retrieve studied items. 相似文献
13.
基于激光点云数据的树木枝叶分割和三维重建 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前树木点云三维重建方法仅仅实现树木三维形态结构的重建,而忽视了树木表面纹理和细节的问题,本研究提出了一种超体素分割和基于kd-tree纹理映射的贪婪投影三角化算法相结合的树木点云重建方法。首先根据点云的颜色、法线和空间距离等特征,利用体素云连通性分割算法生成超体素块;然后基于不同超体素块之间的凹凸关系,利用局部凸包连接算法对点云进行聚类分割,从而实现枝干和树叶点云分割;最后利用贪婪投影三角化算法分别对枝干和树叶点云进行三维重建,并基于点云RGB信息,利用kd-tree算法对枝干和树叶模型添加真实的纹理色彩。结果表明,树木点云重建方法能实现枝干表面和树叶等细节模型的构建,还原真实的树木形状结构和纹理色彩;通过对不同抽稀层次下的点云进行测试,发现核桃楸树木模型主要枝干结构得到了很好的保留,这说明建模算法对点密度的变化具有鲁棒性。 相似文献
14.
【目的】通过研究3种不同复杂程度植株冠层的三维重建,为更加精准获取植株冠层表型参数提供新方法。【方法】本文首先用单反相机获取3种不同复杂程度植株冠层图片序列,通过三维重建得到各植株稠密点云;随后还原植株点云原始尺度,过滤稠密点云中的噪声,再使用改进区域增长算法分割植株点云冠层;之后借助激光扫描仪,利用手动测量和激光扫描方法分别从二维和三维两个方面对多视图几何重建的叶片进行精度评价,二维精度评价为叶片长宽的实际测量值分别与激光扫描仪获取的叶片的长宽值和多视图几何重建叶片的长宽值进行统计分析,三维精度评价使用传统的网格对比方法豪斯多夫距离与更加精准的工业级网格3D精度对比检测软件Geomagic Qualify。【结果】多视图几何重建的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数（R 2）均高于0.96,激光扫描方法获取的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数（R 2）均高0.99;多视图几何重建的叶片与激光扫描得到的叶片在0—±1mm偏差范围内的比例大部分达到97%以上;以激光扫描的叶片网格为参考,多视图几何重建的叶片网格的豪斯多夫距离90%以上分布在0—2 mm。本研究的多视图几何重建方法与改进区域增长算法相结合能对不同复杂程度的植株取得比较理想的重建结果。 【结论】本文提出的多视图几何方法与改进区域增长算法相结合的重建方法可以弥补区域增长算法的不足,对表面不平滑的植株冠层具有更好的分割效果,适合不同复杂程度植株三维重建,为育种研究获取植株表型提供一定的参考。 相似文献
15.
柑橘表面缺陷的图像分割与识别是水果在收购与销售过程中的重要环节,对于提升水果的品质和经济效益有着重要意义。经典GAC模型算法虽然能够很好的分割平面缺陷,但无法准确的分割图像凹陷区域。以柑橘的虫伤、腐烂、炭疽、蓟马、溃疡5种常见缺陷图像作为研究对象,其中腐烂、炭疽为凹陷缺陷,对传统GAC模型算法进行理论研究并针对其不足提出改进方案。通过对比试验分析各参数对于试验结果的影响,并应用改进后的GAC模型算法对柑橘缺陷样本进行图像分割,分析改进后的GAC模型对柑橘表面5种缺陷的识别能力,验证改进GAC模型的可行性。 相似文献
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Surveyor I landed on the lunar surface on 2 June 1966 and obtained more than 11,000 pictures of the environment with its television camera. The same region was photographed by the 24-inch (61-centimeter) camera of Orbiter III on 22 February 1967. Surveyor I has been located in these Orbiter photographs; its image was found and all search and identification criteria were satisfied by the site. 相似文献
17.
针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图; 结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域; 通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。 相似文献
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19.
为了实现西瓜瓜瓤和瓜皮的自动识别,提出了利用计算机视觉技术代替人眼对瓜皮和瓜瓤进行自动识别。采用Matlab软件平台构建算法。首先对西瓜沿中心线切开,用CCD摄像机对西瓜剖面图像进行采集,通过红绿色差法对剖面图像进行阀值分割,实现瓜瓤从瓜皮中分离,利用类椭圆确定瓜瓤的圆心、长轴和短轴。实验证明,该算法和程序能够识别瓜皮和瓜瓤,以及对瓜瓤的相关计算。 相似文献
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首先,采用自适应G-B色差法对初始图像计算,获得色差灰度图,使用迭代阈值分割法提取果实兴趣区;其次,对经形态学处理后的兴趣区图像进行Blob分析,计算每个Blob的离心率和像素面积,去除明显偏离果实形状特点的Blob;最后,应用改进圆形Hough变换算法检测潜在类圆形果实目标,最终采用融合方向梯度直方图特征和网格搜索优化支持向量机的判别模型进一步去除虚假果实目标,提升苹果目标的侦测精确度。试验结果显示,该方法对果园自然环境下幼小青苹果的侦测正确率为88.51%,漏报率和误报率分别为11.49%和4.84%,算法模型综合性能指标为90.29%,表明该方法对幼果期苹果目标具有较强的侦测能力和较好的鲁棒性,该结果为果实作业机器人幼果期的自动化果实侦测提供参考。 相似文献