【摘 要】
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为了提升源点云和模板点云在初始相对偏转角度过大时的配准精度，提出了一种结合方向包围框的改进PointNetLK 算法PointNetLK-OBB。该算法用三维点云的方向包围框表示源点云和模板点云的宏观特征，在最近点迭代算法的引导下，对齐源点云和模板点云的方向包围框，并在源点云和模板点云间产生镜面对称效应；根据源点云和模板点云的拟合度探测镜面对称的对称面，得到源点云自身的最佳旋转和平移，完成三维点云
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为了提升源点云和模板点云在初始相对偏转角度过大时的配准精度，提出了一种结合方向包围框的改进PointNetLK 算法PointNetLK-OBB。该算法用三维点云的方向包围框表示源点云和模板点云的宏观特征，在最近点迭代算法的引导下，对齐源点云和模板点云的方向包围框，并在源点云和模板点云间产生镜面对称效应；根据源点云和模板点云的拟合度探测镜面对称的对称面，得到源点云自身的最佳旋转和平移，完成三维点云配准任务。为了验证算法的有效性，在公开数据集ModelNet40上进行对比实验，实验结果显示，Point
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为了进一步提高图像描述生成文本的精度，本文提出一种结合全局-局部特征和注意力机制的图像描述方法。该方法在传统的编码器-解码器模型上进行改进，从整体角度来看，编码器阶段使用残差网络ResNet101提取图像的全局特征和局部特征，以避免对象丢失或对象预测错误问题，在解码器阶段采用嵌入改进后的注意力机制的双向GRU生成文本序列。从局部角度来看，本模型提出的注意力机制是一种独立的循环结构，通过计算图像局部
目的用于CT图像肝脏分割及肝脏肿瘤的分割，临床与人工智能肝癌的筛查、诊断。由于肝脏肿瘤的数量、位置、大小和形状存在显著差异，肿瘤与周围组织之间的对比度较低，因此，肝脏肿瘤分割准确率受到一定限制。为此，本文提出改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法。方法第一阶段：采用分步式分割方法对肝脏进行分割，(1)采用阈值处理、形态学方法、自适应区域生长方法进行肝脏的粗分割；(2)采用数学形态对分割结果进行优
白浆土是我国东北地区主要耕作土壤之一，因其酸、粘、厚、重等问题影响作物产量。本文分析了施不同量生物炭（C_(0)、C_(1)、C_(2)、C_(3)）及有机肥（OM）对白浆土理化性质及玉米产量的影响。两年的试验结果表明：与常规对照（C_(0)）相比，施15000 kg/hm~(2)生物炭（C_(1)）对玉米增产不显著，施用高量生物炭（C_(2)、C_(3)）和有机肥均增产，最高增产31.3%，但C
在眼底图像自动分析中，视盘与黄斑的定位是实现利用计算机辅助诊断或筛查糖尿病视网膜病变的先决条件。本文提出一种实现眼底图像中视盘与黄斑同时定位检测的新方法，首先使用YOLOv4-tiny算法定位检测，接着将该算法移植到现场可编程逻辑门阵列（FieldProgrammableGateArray，FPGA）。与传统方法相比，该方法不仅可以快速准确地同时定位眼底图像中视盘和黄斑的位置，而且也是利用高层综合
年龄变化是影响人脸识别模型性能的主要原因之一，为解决年龄变化所带来的模型识别率低的问题，提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别模型（CA-CNN）。首先，利用卷积神经网络提取人脸图像中的深度人脸特征，提出一种高效的卷积注意力模块从深度人脸特征中获取年龄特征，结合多层感知机和多任务监督学习，将深度人脸特征非线性分解为年龄特征和身份特征，为使身份特征和年龄特征更好的区分开来，提出批核典型相关性分析模块对
人体行为识别一直是计算机视觉研究中的热点，随着近几年人体行为识别在虚拟现实、短视频等方面的广泛应用，深度学习算法的快速发展，基于深度学习的行为识别算法层出不穷。相较于传统方法，基于深度学习的行为识别算法具有鲁棒性强、准确率高的优点。基于此，本文对近年来提出的基于深度学习的行为识别算法进行了梳理，并对由双流卷积网络和3D卷积网络两个网络结构发展而来的行为识别的系列算法进行了重点介绍，并总结了各个模型
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运用物联网云平台技术设计了一套TIG/MIG焊接过程的智能化控制系统，对焊接过程中的主要工艺参数及各工艺流程进行集中智能化控制。该智能控制系统主要包括生产管理上位机、云端服务器、数据监控系统、4G智能控制模块、主从站模块、伺服运动系统、焊接过程控制系统。该智能控制系统的应用，可以解决以前离散不易获取的现场设备数据，并可以对数据实时远程监控与处理。经过现场应用，该智能控制系统稳定性好，可靠性高，能准