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在相机位姿估计任务中,参考点位置的测量容易受测量仪器或者所处环境影响,出现一定程度的测量误差,其中误差较大的点对最终求解精度的影响很大,被称为野值点。文章针对现有算法抗野值点能力较弱的问题,提出一种基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法。该算法以经典的正交迭代算法为基础,引入M估计方法,对目标函数根据参考点的测量误差赋予相应大小的权值,最大程度地将野值点的影响排除,并引入Kronecker积对计算过程进行优化,减少了迭代过程中的冗余计算,提高运算速度。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了原算法的抗野值点能力,且计算速度更快。 相似文献
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产品表面缺陷检测是工业自动化生产的重要环节,准确率是评价自动检测系统可靠性的主要指标。基于复杂纹理表面缺陷检测的特殊性以及对检测方法的实时性、通用性等要求,提出了优化骨干网络并使用迁移学习特征映射构建复杂纹理表面缺陷的检测方法。该方法通过优化残差网络模型并建立仿真数据集的方式进行迁移学习,以解决实际情况中复杂纹理表面产品数据集样本数量少、数据集制作困难、相似问题难以互相兼容等问题。实验结果表明,提出的方法可以准确地检测随机复杂纹理的人造木质板材表面缺陷,平均准确率可达99.6%。现有实验条件下单张人造木质板材的检测时间为305 ms,可以满足在线检测的实时性要求。研究结果可为基于深度学习的复杂纹理表面缺陷检测提供新的思路与理论参考。 相似文献
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作为一种新的技术,傅里叶变换红外光谱成像(FTIRSI)技术可同时获得样本组织的显微结构和红外光谱信息,结合化学计量学算法可实现样品光谱信息的定量分析和组织(病变)判别。基于此,采用FTIRSI技术结合支持向量机判别(SVM-DA)算法,实现正常和早期病变关节软骨组织的判别,准确率达到100%。研究结果表明,FTIRSI与SVM-DA相结合可精准地判别关节软骨是否发生病变,有望成为一种新型的骨关节炎诊断工具。 相似文献
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不同的生物样本和切片,在进行拉曼探测时,会因为聚焦位置的差异及系统自身的原因导致同一光谱多次检测得到的信号强度不同,难以作定量分析。因此,需要找到一种可行性强的内标或外标的方法,从而有利于比较分析不同强度的拉曼带,实现定量检测。本文以犬类髋关节软骨切片为例,在偏振与非偏振情况下,研究标准正态变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等常用方法对拉曼光谱的处理效果,并探究伊红染色剂(Eosin)作为一种新的内标的实际使用效果。结果发现:在非偏振条件下,MSC处理效果更理想;在偏振条件下,以伊红的特征峰1501 cm-1作为拉曼内标效果更理想。本研究证明了伊红的拉曼光谱不具有各向异性,有利于实现生物组织偏振拉曼光谱测量的归一化,且操作简单,结果更可靠。本文的结果为生物样本的拉曼光谱定量分析提供了一种可行的新方法。 相似文献