【摘 要】
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为了提高路径智能识别的准确性,针对当前路径识别方法性能差的不足,本文提出一种基于激光传感器的路径智能识别算法。首先采用激光传感器对路径的状态信息进行采集,并进行相应的预处理,然后从状态信息中提取有用的特征,并对特征进行归一化处理,最后采用支持向量机对路径进行智能、自动识别,并通过仿真测试对其可行性进行验证。结果表明,激光传感器的路径智能识别算法可以获得理想的路径识别结果,解决了当前路径智能识别方法
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为了提高路径智能识别的准确性,针对当前路径识别方法性能差的不足,本文提出一种基于激光传感器的路径智能识别算法。首先采用激光传感器对路径的状态信息进行采集,并进行相应的预处理,然后从状态信息中提取有用的特征,并对特征进行归一化处理,最后采用支持向量机对路径进行智能、自动识别,并通过仿真测试对其可行性进行验证。结果表明,激光传感器的路径智能识别算法可以获得理想的路径识别结果,解决了当前路径智能识别方法存在的难题,为路径智能识别提供了一种新的研究工具。
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目的:基于视觉的人体行为识别是一个非常活跃的研究领域。它在智能监控、感知接口和基于内容的视频检索等领域具有广泛的应用前景。然而,一些现实应用场景仍然阻碍行为识别技术的发展,比如现实场景中的动作往往是从任意角度拍摄的。因此与视点无关的行为识别显得十分重要。大量研究者开始致力于行为识别的视点无关性。本文提出一种基于多视角学习的视点无关人体行为识别方法。创新点:针对现有多视角学习算法在构建近邻图时缺乏数
激光医学图像检索一直是激光技术应用中的重点研究内容,在分析当前激光医学图像检索的现状基础上,提出一种基于特征优化的激光医学图像检索方法。首先对激光医学图像进行去噪处理,并提取出激光医学图像的颜色和纹理特征;然后利用和声搜索算法对提取的特征对进行优化,选择对检索结果有重要影响的关键特征;最后根据用户反馈结果对检索结果进行优化,得到激光医学图像检索结果。实验结果表明,本文方法提高了激光医学图像检索正确
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