【摘 要】
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传统的激光跟踪仪高精度位姿数据提取方法受到激光跟踪仪自身误差的影响,提取精度严重不足。为此,提出基于深度卷积神经网络的激光跟踪仪高精度位姿数据提取方法。设计数据采集电路,采集目标二维坐标、光线长度、角度数据等原始数据,为不同位姿数据传输要求,设计LVDS通信接口,确保数据的稳定传输,将获得的数据输入到经过训练后的神经网络中,其卷积核通过损失函数计算得到,卷积神经网络最终输出的结果即为高精度位姿数据
【机 构】
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重庆工商大学融智学院,重庆401320
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传统的激光跟踪仪高精度位姿数据提取方法受到激光跟踪仪自身误差的影响,提取精度严重不足。为此,提出基于深度卷积神经网络的激光跟踪仪高精度位姿数据提取方法。设计数据采集电路,采集目标二维坐标、光线长度、角度数据等原始数据,为不同位姿数据传输要求,设计LVDS通信接口,确保数据的稳定传输,将获得的数据输入到经过训练后的神经网络中,其卷积核通过损失函数计算得到,卷积神经网络最终输出的结果即为高精度位姿数据。实验结果表明:所提方法变量之间线性度好、位姿数据误差极小,数量级达到0.000 1,该方法的提取精度能
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针对传统光纤网络数据分类方法中由于未考虑到对大规模光纤网络数据流进行降维,导致数据流分类执行时间较长、准确率较低的问题,提出大规模光纤网络数据流的自动分类方法.利用多项式拟合算法结合滑动窗口技术,预处理初始光纤网络数据中异常数据;通过特征向量投影对大规模光纤网络数据流进行降维处理.针对规模光纤网络数据流的动态性,利用概念相似度方法,组建规模光纤网络数据流半监督分类模型.通过模型对数据流进行划分,利用划分后数据集的概念相似性进行分类器训练.同时结合概念相似度选择合适的分类器进行数据流分类.实验结果表明,所提
为提高光通路状态感知的实时性,提出了一种光网络的光通路状态实时感知方法.首先对光通路态势要素进行提取,然后对提取出的态势要素进行量化处理,最后采用神经网络的方法对光网络的光通路状态进一步感知,以此完成光网络的光通路状态实时感知.实验结果表明,此次研究的光网络的光通路状态实时感知方法不仅减少了光通路状态获取时间,保持在2 min内,还减少了随机异常事件定位时间,仅为0.75 min,并提高了随机异常事件定位准确性,达到91％,满足光网络的光通路状态实时感知方法的设计需求.
为了提高弱光照图像处理后的成像质量,提出基于视觉传达的弱光照图像增强技术。采用背景先验知识信息检测的方法实现对弱光照图像的视觉特征检测,对提取的弱光照图像视觉传达信息实现模糊度融合和辨识处理,采用模型结构参数分析的方法实现对弱光照图像的分割和边缘灰度信息重组,采用多尺度分解的方法,构建弱光照图像的斑块视觉信息检测模型,实现对弱光照图像的视觉传达设计,根据视觉传达效果实现弱光照图像增强处理。仿真结果
传统室内环境设计图像重建结果缺乏立体性和直观性,为了获得更优的室内环境设计图像重建结果,提出基于激光三维虚拟技术的室内环境设计图像重建方法。该方法首先结合三维激光扫描仪和移动机器人搭建采集装置,采集室内图像的点云数据,然后对采集到的点云数据进行预处理,包括稀疏离群点剔除、点云数据简化、点云配准三个方面,最后利用Delaunay三角化方法重构室内环境三维立体图像,并通过虚拟现实工具OpenGL显示出
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