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一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法
本發(fā)明公開了一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法，其包括步驟：（1）確定兩幅初始圖像中車輛大致區(qū)域圖像；（2）提取兩幅車輛大致區(qū)域圖像的特征點，獲得兩組不變量特征點的集合；（3）在兩組特征點集合中進行特征匹配，得到兩幅車輛大致區(qū)域圖像的匹配特征點集合；（4）計算每一對匹配特征點在車輛縱向方向上的相對距離；（5）對所有匹配特征點進行聚類，聚類中心處的相對距離即為車輛在圖像中的移動距離；（6）將圖像距離轉(zhuǎn)化為車輛實際的行駛距離，除以獲取兩幀圖像的時間差得到車輛速度。本發(fā)明解決了運動物體在圖像中的精確定位
安徽建筑大學
2021-01-12
一種基于輪詢自匹配的網(wǎng)絡監(jiān)測方法及裝置
本發(fā)明公開了一種基于輪詢自匹配的網(wǎng)絡監(jiān)測方法及裝置，由可調(diào)光源為待監(jiān)測的鏈路內(nèi)調(diào)制并出射一個與待監(jiān)測鏈路相對應的監(jiān)測脈沖序列，利用接收處理及控制單元發(fā)出的指令逐個完成對待監(jiān)測的鏈路狀態(tài)識別。本發(fā)明方法能夠有效地對無源光網(wǎng)絡中各分支光纖鏈路實現(xiàn)監(jiān)測，在接收端，通過監(jiān)測脈沖序列與終端編碼器匹配時形成的獨有信號特征來判別各分支光纖鏈路的狀態(tài)。同時，該裝置具有結(jié)構(gòu)簡單，能有效降低系統(tǒng)及用戶成本。
東南大學
2021-04-14
一種基于決策判斷 Hausdorff 距離的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于決策判斷 Hausdorff 距離的圖像匹配方法，包括：（a）讀取模板圖像和待匹配圖像，并獲取相應的有限像素點集；（b）設定匹配閾值和搜索閾值，然后將模板圖像在待匹配圖像中執(zhí)行平移搜索，在此過程中：當兩者之間對應點的最小距離均小于匹配閾值時，則取所有最小距離的平均值作為兩者之間的 Hausdorff 距離；反之，則取最小距離中的最大值作為兩者之間的 Hausdorff 距離；（c）對所有搜索點的 Hausdorff 距離取其最小值并與匹配閾值相比較，由
華中科技大學
2021-04-14
一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法
本發(fā)明公開了一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構(gòu)建測量模型點云和帶法矢的設計模型點云：(2) 尋找最近點點集及最近點法矢集合；(3)根據(jù)余量要求，建構(gòu)基于距離 方差的目標函數(shù)：(4)通過目標函數(shù)求解測量模型與設計模型間的剛體 變換參數(shù)，并利用剛體變化參數(shù)更新測量點云，實現(xiàn)點云匹配。本發(fā) 明中的基于距離方差最小的點云匹配算法，對于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關系，均能較好 的得到點云匹配的結(jié)果，迭代效率高、匹配準確性好。
華中科技大學
2021-04-14
機械零件的動態(tài)特性設計和 NVH 匹配設計
機械零件的動態(tài)特性設計和 NVH 匹配設計
上海理工大學
2021-01-12
一種基于機器學習的空間數(shù)據(jù)匹配方法
本發(fā)明涉及一種基于機器學習的空間數(shù)據(jù)匹配方法，包括四個步驟:1)自動生成匹配訓練樣本，2) 通過機器學習建立分類器模型及其參數(shù)，3)應用分類器模型對輸入空間數(shù)據(jù)進行目標匹配，4)顧及邏 輯和領域約束對匹配結(jié)果的過濾和改善。其中機器學習采用以空間目標的位置、大小、形狀和方位等多 種指標作為特征提取。具有如下優(yōu)點:可避免量綱標準化和多指標加權(quán)中的主觀任意性，匹配精度較加 權(quán)平均方法更高;匹配模型基于樣本數(shù)據(jù)學習建立，數(shù)據(jù)的自適應性較高;建立模型的典型樣本數(shù)量少， 可大規(guī)模應用;利用空間數(shù)據(jù)的內(nèi)在幾何信息，無需額外屬性信息，使用準入性低。
武漢大學
2021-04-13
基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)
一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當前層的 視差圖相應確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。
武漢大學
2021-04-13
基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)，包括對待匹配光譜和光譜庫中 的所有光譜分別進行歸一化處理，分別獲取歸一化后的待匹配光譜和光譜庫中所有光譜的抽樣直方圖， 計算待匹配光譜的抽樣直方圖與光譜庫中所有光譜的抽樣直方圖的歐氏距離，在光譜庫中選取與待匹配 光譜抽樣直方圖歐氏距離最小的一條光譜作為匹配對象。本發(fā)明通過對歸一化后的光譜使用等間距的窄 帶進行抽樣，從而獲得維數(shù)遠小于原始光譜的抽樣直方圖，完成了光譜的降維，然后使用降維后的抽樣 直方圖代替原始光譜進行匹配，顯著降低了后續(xù)匹配時的運算量，同時在抽樣時利用分段提取的方法保 留了光譜圖中的相對位置信息，提高了匹配的精度。
武漢大學
2021-04-13
一種基于等距邊緣點匹配的多車道線檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于等距邊緣點匹配的多車道線檢測方法，包括：采集汽車前方道路圖像，利用世界坐標系、相機坐標系和圖像坐標系之間的相互關系，對采集到的汽車前方道路圖像做逆透視投影變化，以得到道路圖像的鳥瞰圖，對鳥瞰圖進行邊緣檢測，并對檢測到的邊緣圖進行預處理，對預處理后的邊緣圖中所有的邊緣點進行局部區(qū)域匹配，保留匹配成功的邊緣點對，并通過這些邊緣點對得到特征點圖，在特征點圖中，依照特征點的分布對圖像進行分塊，并提取
華中科技大學
2021-04-14
匹配層前端帶金屬保護膜結(jié)構(gòu)的氣體超聲波換能器
本發(fā)明公開了一種匹配層前端帶金屬保護膜結(jié)構(gòu)的氣體超聲波換能器。金屬殼內(nèi)從下至上依次裝有塑料殼、金屬壓板和硬質(zhì)密封膠層，導線中的兩根線芯分別焊接在壓電片的正極面和負極面的邊緣。壓電片的上端面與塑料殼中心的凸臺連接，下端面嵌入匹配層上端面中心的定位槽內(nèi)，壓電片、匹配層和塑料殼之間填充軟膠填充層，帽狀金屬保護膜套在塑料殼的下端面，帽狀金屬保護膜與匹配層下端面連接，帽狀金屬保護膜的帽沿與金屬殼間裝有密封圈。本發(fā)明具有極好的耐高壓、抗腐蝕能力，適宜安裝在可對含有微量固體微粒和微量液體雜質(zhì)的高壓氣體介質(zhì)的體積流量進行計量、使用低電壓電源供電的氣體超聲波流量計中。
浙江大學
2021-04-13