【摘 要】
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激光雷达(LiDAR)作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,被广泛应用于分类研究中。针对传统卷积神经网络中标量神经元无法表达特征位置信息,以及图像经过连续池化和降采样后出现空间分辨率下降、细节信息丢失这两个问题,提出胶囊网络和空洞卷积相结合的LiDAR数据分类算法。该算法以残差网络架构为基础,首先将LiDAR数据输入深度卷积神经网络中进行特征粗提取,然后采用奇偶混合扩张率的空洞卷积增大训练中特征
【机 构】
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哈尔滨理工大学黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室,黑龙江哈尔滨150080;中部大学计算机科学学院,日本爱知487-8501
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激光雷达(LiDAR)作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,被广泛应用于分类研究中。针对传统卷积神经网络中标量神经元无法表达特征位置信息,以及图像经过连续池化和降采样后出现空间分辨率下降、细节信息丢失这两个问题,提出胶囊网络和空洞卷积相结合的LiDAR数据分类算法。该算法以残差网络架构为基础,首先将LiDAR数据输入深度卷积神经网络中进行特征粗提取,然后采用奇偶混合扩张率的空洞卷积增大训练中特征图的感受野,同时捕获精细特征,最后通过胶囊网络进一步提取更详细的空间特征信息并进行分类输出。实验结果表明
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高亮度、高功率半导体激光尾纤模块中的光束准直是保证高亮度输出的关键因素,光束准直的实现除了需要准直发散角小,还需要极好的光轴指向性,从而保证光束的精密耦合.在半导体激光直接应用中,依靠机械对准保证光轴的指向是有限的,并需要进一步采用光学校正的方法来保证光轴可调.基于光在介质中的折射原理,研究了异形慢轴准直镜对快轴方向激光光轴指向性的校正作用,当慢轴准直镜的倾斜角约为0.23°时,原有的快轴指向偏差约为2.1 mrad,校正后的光轴偏差降低到约290 μrad,这使得光纤前的光能够精密对准,极大地提高了耦合
线结构光三维测量系统被广泛应用在物体测量、目标检测和焊接等众多领域,而激光光条中心的提取是该系统的关键技术之一。鉴于此,提出一种新的自适应阈值光条中心提取算法,即内部推进算法。所提算法不仅提取速度快,而且具有较好的精度和鲁棒性。所提算法根据激光光条在图像中的分布特点,通过所提的内部推进方法在光条内部沿光条中心向前或向后推进,避免对图像内不含光条区域的访问,从而提高算法速度。所提算法通过改进的Ots
与传统的核磁共振、脑电图等脑功能成像方法相比,功能性近红外光谱(fNIRS)技术具有抗电磁干扰和可直接检测血氧代谢信号等优势.本团队基于锁相光子计数技术发展了一套面向脑机接口(BCI)应用的便携式fNIRS拓扑成像系统,并开展了一系列仿体和在体实验,以评估该系统的性能.具体来说,仿体实验结果表明该系统具有良好的稳定性、线性度和抗串扰能力.在体实验采用了屏息和心算两种刺激范式,系统以4 Hz的采样频率进行同步测量,结果表明,该系统可以准确跟踪全局兴奋(屏息刺激)和局部兴奋(心算刺激)的时间变化曲线.本团队进
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