【摘 要】
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在机械摆动的运动分割及视觉测量中,针对传统以块状轨迹群为单位的谱聚类运动分割因摆杆光流轨迹中断及线速度分布差异所导致的碎片化与过分割的局限性,提出一种以曲率为相似度度量的弧状轨迹群为单位的谱聚类分割算法,并结合点云配准完成转速图像测量。算法先用活动子集的稀疏高斯回归学习出弧状轨迹群的平均轨迹,将此平均轨迹作为稀疏子空间聚类的种子样本一次性完成运动分割,最后将非种子样本重新归入其被代理的种子样本聚类
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,泉州黎明职业大学智能制造工程学院,数字电视智能化技术国家地方联合工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.U1505251,No.61871132),福建省高职院校智能制造协同创新中心项目资助(No.2016071),福建省政府招标采购交通执法信息系统运维服务项目资助(No.3500FRGK2017008-1),服务项目资助(No.3500FRGK2017008-1)。
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在机械摆动的运动分割及视觉测量中,针对传统以块状轨迹群为单位的谱聚类运动分割因摆杆光流轨迹中断及线速度分布差异所导致的碎片化与过分割的局限性,提出一种以曲率为相似度度量的弧状轨迹群为单位的谱聚类分割算法,并结合点云配准完成转速图像测量。算法先用活动子集的稀疏高斯回归学习出弧状轨迹群的平均轨迹,将此平均轨迹作为稀疏子空间聚类的种子样本一次性完成运动分割,最后将非种子样本重新归入其被代理的种子样本聚类中以获得每帧最大稠密度的分割点云。在各帧点云基础上,通过条件期望点云配准算法求取帧间点云变换矩阵,并提取
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