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基于Mask R-CNN的激光雷达测量数据特征点识别
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作者 幸荔芸 李珊枝 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期48-54,共7页
直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取Point... 直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取PointNet++作为Mask R-CNN的主干网络提取特征向量,并在主干分支旁构建特征金字塔网络提取多尺度特征,通过区域建议网络生成三维候选框,经由ROI Align输入至分类器网络中,展开目标类别预测、候选框位置回归和二值掩模,输出目标分割结果,然后以分割出的目标点云为基础,采用4D Shepard曲面估计目标点云曲率,得到体积积分不变量并将其单位化处理,最后通过K-means算法聚类体积积分不变量,实现激光雷达测量数据特征点识别。实验结果表明,文中方法能够在激光雷达测量数据中有效地分割出目标,简化率为37.68%,数据特征点识别性能和质量较高,AP、AP_(50)和AP_(75)检测结果均保持在90%以上,具有较好的应用效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络掩膜 激光雷达测量数据 特征点识别 体积积分不变量 K-MEANS算法
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不同地磁场模型对空间高能带电粒子运动的影响
2
作者 刘振军 郝建红 +4 位作者 薛碧曦 赵强 张芳 范杰清 董志伟 《强激光与粒子束》 北大核心 2026年第1期182-188,共7页
以蒙特卡罗软件Geant4中的MAGNETOCOSMIC程序为基础,通过计算模拟不同地磁场模型和地理位置发射时的粒子损失过程,探讨了地球磁场对人工辐射带中粒子运动和俘获的影响规律。首先,模拟了10 MeV电子在不同经度和L值(L是赤道面上的空间映... 以蒙特卡罗软件Geant4中的MAGNETOCOSMIC程序为基础,通过计算模拟不同地磁场模型和地理位置发射时的粒子损失过程,探讨了地球磁场对人工辐射带中粒子运动和俘获的影响规律。首先,模拟了10 MeV电子在不同经度和L值(L是赤道面上的空间映射点距地心距离与地球半径的比值)下的发射,分析了在中心偶极子、偏心偶极子和国际地磁参考场(IGRF)三种地磁模型下电子的运动轨迹、损失锥角和俘获条件。结果显示:中心偶极子模型中电子的漂移轨迹相对规则且对称,而偏心偶极子模型则出现了不对称性,而IGRF模型则因其更精细的参数和更高的精度,展现了更复杂、不规则且更接近实际的轨迹;损失锥角随L值的变化关系中,IGRF模型下损失锥角最大,电子更难被地磁场俘获。其次,探讨了电子发射经度对损失过程的影响,尤其是在南大西洋异常区(SAA区)的损失过程。结果表明,当电子运动到靠近SAA中心的位置时会更容易发生漂移损失。 展开更多
关键词 人工辐射带 损失锥 南大西洋异常区(SAA区) 国际地磁参考场 绝热不变运动
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二次不变子空间约束下的同时强镇定控制器
3
作者 徐晓娟 徐晓萍 韩月乔 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期108-113,共6页
本文在套代数框架下,基于二次不变子空间约束,利用双素分解方法,研究了线性时变系统的强镇定和同时强镇定控制器的存在性,为线性系统设计提供了新理论。结合双素分解的特性,我们将两个相关线性系统作为主要研究对象,用来探究单一线性系... 本文在套代数框架下,基于二次不变子空间约束,利用双素分解方法,研究了线性时变系统的强镇定和同时强镇定控制器的存在性,为线性系统设计提供了新理论。结合双素分解的特性,我们将两个相关线性系统作为主要研究对象,用来探究单一线性系统的强镇定问题。最后,在双素分解条件下,我们还给出了双系统强镇定控制器的存在性判据。 展开更多
关键词 线性时变系统 套代数 同时镇定 二次不变性 双素分解
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基于TCN-MDN和概率潮流的电力系统灵活性量化分析方法
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作者 高天宇 徐天奇 李琰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期133-141,共9页
高比例可再生能源的接入使电力系统的潮流具有波动性和随机性,也为电力系统的灵活运行带来了挑战。为了应对挑战,首要策略是建立一种灵活性量化和分析方法,用来表征灵活性资源供需平衡与系统运行之间的关系,为此,提出一种基于神经网络... 高比例可再生能源的接入使电力系统的潮流具有波动性和随机性,也为电力系统的灵活运行带来了挑战。为了应对挑战,首要策略是建立一种灵活性量化和分析方法,用来表征灵活性资源供需平衡与系统运行之间的关系,为此,提出一种基于神经网络和概率潮流的电力系统灵活性量化和分析方法。首先,构建神经网络对可再生能源的出力进行多时间尺度的概率预测;其次,引入考虑静态特性的潮流模型,通过系统频率来反映电力系统有功灵活性的供需平衡;然后,改进半不变量法,结合Gram-Charlier级数展开得到系统频率和线路潮流的概率密度函数,以此量化电力系统灵活性;最后,基于修改后的IEEE-30节点系统,通过与蒙特卡洛法对比来验证所提方法的准确性。实验结果表明,所提方法能够在概率框架下量化电力系统的灵活性,具有较高的运算精度和较快的速度。 展开更多
关键词 时序混合密度网络 TCN 概率预测 线性潮流模型 半不变量法 灵活性量化 Gram-Charlier级数
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青少年父母情感支持量表的编制及效度和信度检验
5
作者 唐雅君 黄守桢 +2 位作者 许世梅 龚楚依 孟迎芳 《中国心理卫生杂志》 北大核心 2026年第3期249-256,共8页
目的:基于家长与青少年双重视角,编制青少年父母情感支持量表(PESS)和感知父母情感支持量表(PPESS)。方法:通过访谈、文献分析和问卷调查形成初始问卷;选取536组中学生及其父/母进行条目分析和探索性因子分析;选取495组中学生及其父/母... 目的:基于家长与青少年双重视角,编制青少年父母情感支持量表(PESS)和感知父母情感支持量表(PPESS)。方法:通过访谈、文献分析和问卷调查形成初始问卷;选取536组中学生及其父/母进行条目分析和探索性因子分析;选取495组中学生及其父/母进行验证性因子分析和内部一致性信度检验;选取338组中学生及其父/母进行聚敛效度检验和等值性测量;选取156组中学生及其父/母进行间隔2周的重测信度检验;使用简式父母教养方式问卷中文版(s-EMBU-C)情感温暖维度、社会关系网络问卷(NRI)情感支持维度、中学生积极心理健康量表(PMHSMSS)为效标工具。结果:PESS共13个条目,包含情感联结、情感觉察、情感共鸣和情感沟通,解释74.17%的方差变异;PPESS共15个条目,包含感知情感联结、感知情感觉察、感知情感共鸣和感知情感沟通,解释77.58%的方差变异。验证性因子结果显示,PESS (χ^(2)/df=2.94,RMSEA=0.07,CFI=0.96,TLI=0.94)和PPESS (χ^(2)/df=2.34,RMSEA=0.06,CFI=0.97,TLI=0.96)的四因子结构模型均拟合良好。PESS得分与情感温暖、情感支持得分呈正相关(r=0.74、0.76,均P<0.001),PPESS得分与感知情感温暖、感知情感支持、PMHSMSS得分呈正相关(r=0.80、0.84、0.76,均P<0.001)。PESS和PPESS总Cronbachα系数分别为0.96和0.97,重测信度(ICC)分别为0.72和0.83,聚敛效度AVE为0.53和0.54,CR均为0.94。PESS在性别、PPESS在性别和学段上具有测量等值性(△CFI≤0.01,且△RESEA≤0.015)。结论:父母情感支持量表和感知父母情感支持量表具有较好的效度和信度,适合用于青少年家庭情感支持的测量及相关研究。 展开更多
关键词 青春期 青少年父母情感支持量表 效度 信度 等值性检验
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基于局部特征映射的小型无人机遮挡目标红外跟踪技术
6
作者 张博 《自动化与仪表》 2026年第1期50-55,共6页
当目标被树木、建筑等障碍物部分或完全遮挡时,小型无人机红外视觉信息缺失会造成红外跟踪中断问题,会导致目标中心点漂移,难以估计遮挡目标下一时刻状态的运动范围。因此,提出基于局部特征映射的小型无人机遮挡目标红外跟踪技术。采用... 当目标被树木、建筑等障碍物部分或完全遮挡时,小型无人机红外视觉信息缺失会造成红外跟踪中断问题,会导致目标中心点漂移,难以估计遮挡目标下一时刻状态的运动范围。因此,提出基于局部特征映射的小型无人机遮挡目标红外跟踪技术。采用高斯卷积核实现遮挡目标图像在尺度空间的映射,采用曲线拟合去除不稳定特征点,结合像素的梯度模值、方向性能挖掘出遮挡目标图像特征。提出基于YOLOv5方法,利用递归特征金字塔增强多尺度特征,通过K-means++优化锚框匹配遮挡目标的残存轮廓,识别遮挡目标。采用最小外接矩形的等效目标定位法获取遮挡目标的特征,确定遮挡目标中心位置,使用高斯混合模型、概率函数修正优化中心定位并估计遮挡目标下一时刻状态的运动范围,实现精准红外跟踪。实验结果表明,红外跟踪误差曲线最接近0,遮挡目标红外跟踪成功率可稳定在98%以上。 展开更多
关键词 局部特征映射 遮挡目标 尺度不变特征变换 最小外接矩形 高斯混合模型
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多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测 被引量:7
7
作者 徐武 范鑫豪 +1 位作者 沈智方 刘洋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期640-648,共9页
针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了... 针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了特征提取时维数不被破坏;其次,利用融合自注意力机制的长短期记忆网络挖掘气象条件与功率之间的全局依赖关系;最后,融合风电功率序列本身时序特征和气象条件依赖关系,实现短期风电功率预测。实例仿真结果表明,MTPNet模型预测精度得到提升;消融实验证明了模型各模块的可靠性和有效性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 风电功率预测 TRANSFORMER 注意力机制 特征提取 长短期记忆网络 维数不变嵌入层
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综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云的配准方法研究 被引量:1
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作者 汪卫兵 李开放 +4 位作者 赵栓峰 王渊 路正雄 李赖 郭帅 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期81-87,共7页
针对综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云噪声点多、轮廓结构复杂的特性和现有的点云配准算法无法适应煤流点云的快速和高精度配准问题,来对传统迭代最近点配准算法进行了改进。引入主成分分析法对待配准点云进行轴向初始对齐,采用尺度不... 针对综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云噪声点多、轮廓结构复杂的特性和现有的点云配准算法无法适应煤流点云的快速和高精度配准问题,来对传统迭代最近点配准算法进行了改进。引入主成分分析法对待配准点云进行轴向初始对齐,采用尺度不变特征变换算法来提取待配准点云的特征点,构建快速点特征直方图,以确保两个点云主轴不会出现反向的情况,提高了粗配准算法的效率。通过随机抽样一致性初始配准算法搜索对应点对并计算初始刚体变换矩阵,用于实现两个点云的初步配准,为后续的精配准提供良好的初始位置。在上述粗配准的基础上,利用K-D树数据结构加速对应点的查找过程,并采用点到面的最小距离方法来提高对应关系的准确性。通过随机抽样一致算法迭代剔除错误的对应点对,以增强配准的准确性。最后,根据精确的对应点对计算刚体变换矩阵,从而实现对煤流点云数据的精细配准。实验结果表明,与其他点云配准方法相比,提出的改进配准算法在刮板输送机煤流轮廓点云的匹配精度和匹配效率上得到了提高,对煤流轮廓点云的体积计算具有重大意义。 展开更多
关键词 刮板输送机 煤流轮廓点云 点云配准 主成分分析法 尺度不变特征变换 随机抽样一致算法
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基于非线性最小方差的磁浮列车悬浮系统性能评估 被引量:1
9
作者 王浩 黄翠翠 +1 位作者 丁明强 龙志强 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第6期2457-2466,共10页
磁浮列车的商业化运营对安全性的要求极为严苛,其中悬浮系统作为关键核心部件,其控制性能直接影响列车的运行状态,因此,研究悬浮系统的性能评价方法尤为重要。传统的最小方差指标被广泛用于控制回路性能的量化,但其通常假设系统为线性模... 磁浮列车的商业化运营对安全性的要求极为严苛,其中悬浮系统作为关键核心部件,其控制性能直接影响列车的运行状态,因此,研究悬浮系统的性能评价方法尤为重要。传统的最小方差指标被广泛用于控制回路性能的量化,但其通常假设系统为线性模型,忽略了实际系统的非线性特性。事实上,磁浮列车悬浮系统是具有显著非线性特征的开环不稳定系统,在性能评价中忽视这些非线性因素可能导致性能估计偏差。为此,提出一种基于Wiener模型的非线性最小方差指标,用于磁浮列车悬浮系统的控制性能评价。该方法首先利用Wiener模型描述悬浮系统的非线性过程,并推导出基于反馈不变量的非线性最小方差指标及其计算方法。通过建立单点悬浮系统非线性模型,在不同控制器参数和扰动条件下进行仿真分析,验证该指标对控制器性能和随机扰动的评价效果。此外,基于湖南凤凰磁浮线路实车运行数据,开展悬浮系统控制性能评价实验,并对比不同时段的线性最小方差指标与误差积分指标,验证了该方法在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 悬浮系统 控制性能评估 反馈不变量 非线性最小方差 WIENER模型
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考虑轴向应力作用的巷道偏应力分布与破坏特征关系 被引量:4
10
作者 刘洪涛 韩子俊 +5 位作者 陈子晗 郭林峰 梁嘉璐 韩洲 刘勤裕 姬越 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期824-844,共21页
通过理论分析建立了考虑巷道轴向应力影响的全平面应变问题三维模型,推导了三维应力场下巷道围岩第二不变偏应力J_(2)隐式解析解,分析了巷道围岩在弹性状态和塑性状态时不同水平侧压和轴向侧压应力环境下的J_(2)分布大小及形态演化规律... 通过理论分析建立了考虑巷道轴向应力影响的全平面应变问题三维模型,推导了三维应力场下巷道围岩第二不变偏应力J_(2)隐式解析解,分析了巷道围岩在弹性状态和塑性状态时不同水平侧压和轴向侧压应力环境下的J_(2)分布大小及形态演化规律。基于Kastner求解法得出了三维应力场下的巷道围岩塑性区边界隐式解,并运用数学与数值分析方法研究了不同应力条件下巷道围岩塑性区分布特征。建立了第二不变偏应力J_(2)与围岩塑性区形态的相互对应关系,揭示了巷道围岩的变形破坏机制。以寸草塔二矿31205工作面回风巷为工程背景,对叠加采动作用下的巷道围岩J_(2)及塑性区分布特征展开研究,量化了非对称变形破坏特征,寻求了支护阻力与J_(2)的相互作用关系,提出了叠加采动巷道的稳定性控制技术。研究结果表明:固定轴向侧压值变化水平侧压值的情况下,J_(2)和塑性区形态分布特征呈现“圆形−类椭圆形−类蝶形”的演化过程。固定水平侧压值变化轴向侧压值的情况下,J_(2)和塑性区形态保持不变。轴向应力的改变对塑性区形态的影响较小,但会对塑性区尺寸产生较大影响。巷道围岩J_(2)的集中程度越大,围岩的变形破坏程度越大,J_(2)的分布形态一定程度上决定了塑性区的破坏形态。31205回风巷在叠加采动影响下处于高偏应力J_(2)环境,且形成了向采空区一侧旋转的应力分布特征,致使巷道形成非对称大变形破坏。支护阻力的提高对巷道围岩的偏应力J_(2)的降低作用有限,仅依靠锚杆(索)无法完全对巷道围岩进行稳定控制。基于上述研究,提出了超前强力支架+锚杆(索)支护系统的组合控制技术,现场应用效果良好。 展开更多
关键词 巷道围岩控制 偏应力第二不变量J_(2) 塑性区形态 围岩破坏机制 重复采动
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提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析 被引量:2
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作者 刘桂雄 闫奕樸 +1 位作者 陈贵龙 邢星奥 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期64-70,共7页
工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、... 工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、流程与应用性能等内容,系统分析比较各方法应用特点,指出图像与文本共同优化提示,以及细化异常特征描述是该领域值得关注方向,对工业异常检测技术研究人员具有指导参考价值。 展开更多
关键词 工业异常检测 属性无关提示学习 大模型 零样本
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植被光谱不变量理论研究进展 被引量:1
12
作者 方红亮 《遥感技术与应用》 北大核心 2025年第4期802-815,共14页
过去20年,围绕植被光谱不变理论(也称为p理论)的建模理念得到了快速发展。2023年底,作者在Remote Sensing of Environment发表了题为“Photon recollision probability and the spectral invariant theory:Principles,methods,and appli... 过去20年,围绕植被光谱不变理论(也称为p理论)的建模理念得到了快速发展。2023年底,作者在Remote Sensing of Environment发表了题为“Photon recollision probability and the spectral invariant theory:Principles,methods,and applications”的综述文章(DOI:10.1016/j.rse.2023.113859),全面阐述了p理论的提出背景、建模原理、光谱不变量的获取与p理论应用等。本研究在英文版的基础上,对p理论进行了进一步系统整理并补充了一些新的认识。首先阐述了p理论的基本要点,介绍了不同光学参数和再碰撞概率尺度转换的基本原理,总结了光谱不变量获取的经验方法、光谱方法和结构方法等,分析了p理论在冠层反射率建模以及植被结构和生理参数反演与估算中的应用。文章剖析了原文中的几处关键创新点,最后探讨了p理论的未来发展方向及我国在相关方面的研究。 展开更多
关键词 逃逸概率 再碰撞概率 光谱不变理论 p理论 冠层反射率模型
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社会与情绪健康量表(家长卷)中文版修订 被引量:1
13
作者 谢家树 肖文菊 +1 位作者 魏宇民 Michael J.Furlong 《中国临床心理学杂志》 北大核心 2025年第4期664-669,共6页
目的:检验社会与情绪健康量表(家长卷)(social and emotional health survey-secondary-parent,SEHS-S-Parent)在我国家长群体中的信、效度及测量等值性。方法:应用中文版SEHS-S-Parent对湖南省6所学校1406名中学生家长施测。采用特拉... 目的:检验社会与情绪健康量表(家长卷)(social and emotional health survey-secondary-parent,SEHS-S-Parent)在我国家长群体中的信、效度及测量等值性。方法:应用中文版SEHS-S-Parent对湖南省6所学校1406名中学生家长施测。采用特拉华校园氛围量表(家长卷)(Delaware school climate scale-home,DSCS-H)、特拉华欺凌受害量表(家长卷)(Delaware bullying victimization scale-home,DBVS-H)作为效标工具。结果:(1)验证性因素分析结果支持综合活力(covitality)三阶模型:CFI=0.934,TLI=0.928,SRMR=0.044,RMSEA=0.044。(2)中文版SEHS-S-Parent总分与DBVS-H、DSCS-H各维度分值均显著相关(P<0.01)。(3)中文版SEHS-S-Parent总量表的Cronbach'sα系数为0.971,分半信度为0.927。(4)多组验证性因素分析结果显示,中文版SEHS-S-Parent跨性别、跨年级的测量等值性成立。结论:中文版SEHS-S-Parent具有良好的心理测量学特征,可作为我国家长评估子女综合活力的有效工具。 展开更多
关键词 社会与情绪健康量表(家长卷) 综合活力 信度 效度 测量等值性
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基于导向滤波和改进SIFT的干散货码头堆场料堆特征点提取与匹配 被引量:1
14
作者 张艳伟 邹东升 +1 位作者 庞利宝 钮为轩 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第5期834-838,844,共6页
为了实现自动化干散货码头堆场料堆体积的高精度测量,料堆三维重建的准确度和可靠性至关重要。针对干散货码头堆场复杂场景特征点提取数量少、匹配率低等问题,提出了一种基于导向滤波算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的联合算法。其中... 为了实现自动化干散货码头堆场料堆体积的高精度测量,料堆三维重建的准确度和可靠性至关重要。针对干散货码头堆场复杂场景特征点提取数量少、匹配率低等问题,提出了一种基于导向滤波算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的联合算法。其中,使用导向滤波算法来进行堆场料堆图像增强和降噪;改进尺度不变特征变换(SIFT)算法流程,使用层次聚类优化特征匹配算法,消除ratio值的影响,实现堆场料堆特征点的精确匹配。结果表明:基于导向滤波的图像预处理算法有效提高了提取的特征点质量,相较于传统图像增强方法,有效匹配对的占比提升了1.59%;改进后的SIFT匹配算法无需反复整定ratio,其最优结果与传统匹配算法相当;联合算法相较于传统算法,在特征点匹配对数量上增加了11.3%,在港口环境中显示出更高的有效性。 展开更多
关键词 干散货码头堆场 体积测量 导向滤波 聚类 尺度不变特征变换(SIFT)
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基于多层级特征融合的多模态医学图像配准 被引量:1
15
作者 常青 李梦珂 +1 位作者 陆晨豪 张扬 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第5期645-654,共10页
多模态医学图像的灰度和纹理结构差别较大,难以提取相对应的特征,导致配准精度较低。针对这一问题,提出基于多层级特征融合的配准模型,并行提取参考图和浮动图的特征,在多层级结构中使用双输入空间注意力模块实现多模态特征渐进融合,获... 多模态医学图像的灰度和纹理结构差别较大,难以提取相对应的特征,导致配准精度较低。针对这一问题,提出基于多层级特征融合的配准模型,并行提取参考图和浮动图的特征,在多层级结构中使用双输入空间注意力模块实现多模态特征渐进融合,获取其相关性,并将这种相关性映射到图像配准变换中。同时使用基于密集对称尺度不变特征变换的局部特征相似性引导网络进行迭代优化,实现多模态图像的无监督配准。 展开更多
关键词 多层级特征融合 多模态 密集对称尺度不变特征变换 无监督配准
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水面常见目标边缘检测与识别方法 被引量:1
16
作者 王洋 施保昌 《船舶》 2025年第2期60-66,共7页
水面无人艇通常工作于复杂环境,需要具备离线自主规划路线的能力。现有技术多依赖于远距离目标识别,并将光学识别作为感知手段以弥补近距离目标识别的不足。海洋环境虽变化无常,但常见的目标物体主要有礁石(水面上)、岛屿、海上生产设备... 水面无人艇通常工作于复杂环境,需要具备离线自主规划路线的能力。现有技术多依赖于远距离目标识别,并将光学识别作为感知手段以弥补近距离目标识别的不足。海洋环境虽变化无常,但常见的目标物体主要有礁石(水面上)、岛屿、海上生产设备(比如海上风机)和各类船舶。海洋环境采集的图像具有灰度渐变的特点,该文针对斜变换、Haar变换、斜Haar变换、Walsh-Hadamard变换、离散余弦变换和常用的差分算子等方法,在提取水上常见目标边缘上的效果及运算时间进行了理论仿真实验,根据准确性和抗噪性选择了斜Haar变换作为边缘提取算子来找出图像关注区域,接着利用Hu不变矩识别不同行驶状态下的船舶特征,为水面常见目标边缘检测与识别提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 水面目标 边缘检测 斜Haar类变换 HU不变矩
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基于测井曲线异构特征多视重采样的元学习岩性识别方法
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作者 曹志民 刘鹏程 +1 位作者 韩建 郝乐川 《石油物探》 北大核心 2025年第3期575-586,共12页
岩性识别是测井解译工作中的基础性及关键性工作之一。然而,由于不同储层性质的复杂性,井间岩性分布和测井响应规律不可避免地存在一定的不一致性,直接影响了井间岩性识别的鲁棒性。针对这一问题,提出了几种异构数据的表示方法,以揭示... 岩性识别是测井解译工作中的基础性及关键性工作之一。然而,由于不同储层性质的复杂性,井间岩性分布和测井响应规律不可避免地存在一定的不一致性,直接影响了井间岩性识别的鲁棒性。针对这一问题,提出了几种异构数据的表示方法,以揭示局部储层描述的不变性。具体来说,首先在测井数据的纵向和横向采用图来表示局部拓扑信息;然后,提取了结构张量(ST)、局部二值模式(LBP)和Hu不变矩(Hu)3种不变特征,用于鲁棒地表示测井数据局部结构信息;最后,用多视重采样策略解决原始数据域中测井曲线的取值分布不平衡和岩性重叠问题以及采用元学习方法对异构特征与目标岩性信息间的非线性关系进行建模。利用大庆油田齐家凹陷工区多口实际测井数据进行了实验,实验结果表明,所提出的不变性特征支持的异构特征多重采样元学习岩性识别方法的井间岩性识别准确率达到86%以上,体现了较强的解决井间测井曲线取值及岩性分布不一致和岩性数据不平衡问题的能力。 展开更多
关键词 测井 岩性识别 储层表征 图表示 不变特征 元学习
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基于李群不确定映射的冗余IMU鲁棒CI融合姿态估计
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作者 仇翔 石水萌 +1 位作者 胡中尧 陈博 《控制与决策》 北大核心 2025年第1期345-352,共8页
针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对... 针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对数映射将李群不确定性映射到向量空间,进而构造依赖于局部姿态估计器参数的分布式融合问题,从而设计基于李群的鲁棒协方差交叉融合准则.特别地,为解决局部估计器之间互协方差未知的问题,通过引入先验容差来约束未知互协方差,从而提供低保守性的协方差上界以提高融合估计性能,形成一种具有双层结构的冗余IMU姿态估计方法.最后在下肢外骨骼康复机器人平台上验证所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 姿态估计 冗余IMU 不变卡尔曼滤波 矩阵李群 协方差交叉
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分布式目标位姿跟踪的序列无关融合估计方法
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作者 张文安 张怀政 +2 位作者 孙虎 付明磊 高魏磊 《控制与决策》 北大核心 2025年第7期2125-2134,共10页
针对传统目标位姿跟踪在处理旋转运动时导致估计精度低和稳定性差的问题,提出一种分布式目标位姿跟踪的序列无关融合估计方法.首先,在矩阵李群上构建状态和不变误差的动态方程,并将系统误差状态转移矩阵与估计状态解耦,更精确地描述和... 针对传统目标位姿跟踪在处理旋转运动时导致估计精度低和稳定性差的问题,提出一种分布式目标位姿跟踪的序列无关融合估计方法.首先,在矩阵李群上构建状态和不变误差的动态方程,并将系统误差状态转移矩阵与估计状态解耦,更精确地描述和处理旋转运动中的不确定性,以提高滤波器的鲁棒性;然后,考虑到融合序列的随机性,设计基于李群的序列无关融合策略,使得在任意融合序列条件下均可在李群上进行有效地数据融合,确保全局估计的一致性;最后,通过仿真和实验验证所提出方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 位姿跟踪 矩阵李群 不变误差 序列无关融合 一致性
原文传递
一种轻量且旋转不变的激光雷达位置识别网络
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作者 张正华 陈国良 《测绘学报》 北大核心 2025年第1期90-103,共14页
激光雷达位置识别技术是自动驾驶、机器人导航等领域实现全局定位的关键技术,现有方法注重提升模型特征表达能力,但忽视保持位置识别过程对点云旋转的不变性,且存在参数量大、依赖复杂预处理流程等问题。对此,本文提出一种名为RIP-Net... 激光雷达位置识别技术是自动驾驶、机器人导航等领域实现全局定位的关键技术,现有方法注重提升模型特征表达能力,但忽视保持位置识别过程对点云旋转的不变性,且存在参数量大、依赖复杂预处理流程等问题。对此,本文提出一种名为RIP-Net的超轻量级位置识别深度学习网络。首先,快速获取场景局部区域点簇并构建底层旋转不变特征;然后,使用残差结构与注意力机制,融合多尺度信息实现局部区域的增强感知;最后,利用广义平均池化函数聚合场景全局特征,并基于特征距离实现位置识别与定位。在4个大规模场景点云数据集上的试验结果表明:RIP-Net不仅可实现对点云旋转的不变性,各项精度指标均优于现有方法,且模型参数量仅为30万,相比现有方法显著降低;此外,RIP-Net可无须数据预处理,直接使用原始点云实现精准位置识别定位,具备良好的实用性。 展开更多
关键词 激光雷达位置识别 轻量化模型 旋转不变 全局定位 深度学习
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