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在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87%,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38%. 相似文献
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提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。 相似文献
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长江河口潮波传播机制及阈值效应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
河口潮波传播过程受沿程地形(如河宽辐聚、水深变化)及上游径流等诸多因素影响,时空变化复杂。径潮动力非线性相互作用研究有利于揭示河口潮波传播的动力学机制,对河口区水资源高效开发利用具有重要指导意义。本文基于2007—2009年长江河口沿程天生港、江阴、镇江、南京、马鞍山、芜湖的逐日高、低潮位数据及大通站日均流量数据,统计分析不同河段潮波衰减率与余水位坡度随流量的变化特征,结果表明潮波衰减率绝对值与余水位坡度随流量增大并不是单调递增,而是存在一个阈值流量和区域,对应潮波衰减效应的极大值。为揭示这一阈值现象,采用一维水动力解析模型对研究河段的潮波传播过程进行模拟。结果表明,潮波传播的阈值现象主要是由于洪季上游回水作用随流量加强,余水位及水深增大,导致河口辐聚程度减小,而余水位坡度为适应河口形状变化亦有所减小,从而形成相对应的阈值流量和区域。 相似文献
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对竹山县绿松石矿床分布、矿床构造、地球化学特征等的分析表明,竹山县绿松石矿的形成受到地层、岩性及构造断裂双重控制;富含成矿元素铜、磷,岩性为黑色碳泥质板岩及碳硅质板岩(黑色岩系)的下寒武统水沟口组既为绿松石矿的赋矿层又为矿源层;线状分布的断裂构造控制了绿松石矿床的分布规律和矿床规模;矿床形成于地表水的风化淋滤和再沉积(沉淀)作用,矿液温度介于17℃~35℃之间。 相似文献
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