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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。 相似文献
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We propose an image watermarking scheme based on the phase retrieval algorithm in gyrator domain. The watermark is converted into a noise-like image by Arnold transform. The scrambled image is regarded as the amplitude of gyrator spectrum. The Gerchberg-Saxton algorithm is employed to obtain the unknown phase function in gyrator pair, in which the host image is the amplitude of input function. The phase information and the parameters of the two transforms serve as the key of watermarking algorithm. The numerical simulation has demonstrated the performance of the proposed algorithm. 相似文献
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为了提高外场实验中远距离测量激光光斑位置的精度,提出利用盲解卷积技术对光斑图像进行事后复原来削弱大气湍流对光斑成像的影响。首先,介绍了经典盲解卷积算法,分析了其不足之处,并提出了一种改进的盲解卷积算法。为了提高目标函数的收敛性和收敛速度,在TV(Total Variation)目标函数加入惩罚项,并对交替迭代法进行改进。然后,用数学方法证明了改进的盲解卷积算法的收敛性。最后,进行了仿真实验。与传统算法相比,用改进算法恢复的图像信噪比至少提升了15%。文中给出了外场试验图像的实际复原效果。 相似文献
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《Physics letters. A》2020,384(24):126595
The Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm is a method to solve the quantum linear system of equations that may be found at the core of various scientific applications and quantum machine learning models including the linear regression, support vector machines and recommender systems etc. After reviewing the necessary background on elementary quantum algorithms, we provide detailed account of how HHL is exploited in different quantum machine learning (QML) models, and how it provides the desired quantum speedup in all these models. At the end, we briefly discuss some of the remaining challenges ahead for HHL-based QML models and related methods. 相似文献
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78.
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传统的基于形状信息目标定位的算法,对目标观测角度发生形变情况下的定位存在不少困难,针对该问题,提出了一种基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标(OOI)检测算法.首先通过共同勾画算法学习到感兴趣目标的稀疏活动轮廓模型,它能够清晰地定义感兴趣目标模式;同时构成该模型的Gabor轮廓基元可以通过扰动进行局部的调整以适配图像,在一... 相似文献
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H. Qi D.L. Wang L.M. Ruan 《Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer》2011,112(15):2507-2519
Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms, including standard PSO, Stochastic PSO, and Multi-Phase PSO, are applied to solve the time-domain inverse transient radiation problems in the present research. Time-resolved transmittance and reflectance signals of four different measuring models serve as the measurement data, which estimate absorption, scattering coefficients, and geometric position within one-dimensional non-homogeneous media by inverse simulation. To check retrieval performances and accuracies of PSO-based approaches, four different inverse transient radiation cases are investigated to deal with one homogeneous layer, two-layer, three-layer, and continuous non-homogenous media. The influences of different searching ranges, swarm sizes, and maximum fly velocities on the fitness function of PSO are discussed. Meanwhile, the effects of measurement errors on the reconstruction accuracy are also investigated. All the results confirm that radiative parameters could be estimated accurately with measurement noise using PSO-based approaches. 相似文献