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基于深度信念网络的端信息跳变系统自适应策略研究
【机 构】
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中国石油大学(华东)
【出 处】
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中国石油大学(华东)
【发表日期】
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2019年01期
【基金项目】
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深度数据在计算机图形学、三维重建等领域有着至关重要的意义,深度相机的出现使得用户能够更加便捷地获取深度数据,使得三维重建更加简单、快捷,然而深度相机在采集深度图像时,往往出现错误或丢失的深度数据,尤其是采集植株物体的深度图像时,在枝、叶等细节处易出现深度数据丢失的情况,且往往含有大面积缺失深度数据的区域,而利用常见的深度图像修复方法对植株深度图像进行修复的效果并不是很理想。针对植株深度图像的深度数
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