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《中国科技信息》2020,(14)
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。 相似文献
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为了实现对提取边界后剩余数据对象的聚类,提出一种由图像边缘出发进行聚类的算法。该算法首先采用深度优先搜索的策略将已知的边界对象进行分类,并计算各边界曲线的最小外包矩形区域;然后运用夹角和法去除内边界类;最后依据近邻原则对每一个核心对象进行归类。实验结果表明,对于含有噪声、密度均匀的数据集,算法可以识别出各种形状的聚类,且聚类质量和时间性能较好。 相似文献
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文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法，该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中，通过构建最小生成树来实现法向量重定向，一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性，随后对初选特征点进行细化和删减，得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明，该算法原理简单，能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征，是一种有效的三维点云特征线提取算法。 相似文献
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基于种子点增长的SAR图像海岸线自动提取算法 总被引：9，自引：0，他引：9
SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单的阈值分割技术对其进行海岸线提取，而很多基于复杂数学模型的提取算法又常常由于较慢的检测速度限制了它们的应用。本文基于种子点增长的思想，给出了一种快速的海岸线自动提取算法。首先该算法利用象素值统计信息自动定位一个初始种子点区域，并计算初始均值M与初始阈值T。然后基于不断更新的M和T进行海域点增长。增长结束后，对得到的连通海域进行轮廓边界跟踪从而确定出具体的海岸线位置。将其应用于真实的SAR图像，证明了该算法的有效性和实时性。 相似文献
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提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
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从激光点云滤波的定义、常用激光点云滤波算法、旧路面激光点云滤波三方面对激光点云滤波的相关内容进行了阐述,并根据公路带状地物空间形态特征以及激光扫描系统对带状地物数据采集的特点,利用相邻两条扫描线数据构建三角网而完成整个带状地物表面的快速建模。 相似文献
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云系统中的漂移数据作为大量冗余数据的一种,对其有效及时的删除能保证云存储系统的稳定与运行。传统的云系统漂移数据删除技术采用全文件静态分块策略,由于操作粒度较小,对漂移数据的删除率不高。提出一种基于垂直分层布隆过滤的云系统漂移数据删除算法,设计基于客户端/服务器的云存储系统漂移数据删除机制体系构架,采用布隆过滤技术进行数据源端处理,引入热度垂直索引热度来衡量数据块边界偏移所造成用户的访问集中热点损失,文件根据内容划分成可变长度的数据块,进行垂直分层,得到备份集中数据对象的粒度,采用奇异值分解的方式对漂移数据序列的细节信号展示,根据矩阵奇异值分解矢量的唯一性,避免一些数据块边界偏移造成的误删和漏删。仿真实验表明采用该算法进行云系统的漂移数据删除,性能较好,执行效率和精度优越于传统算法。 相似文献
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伊力哈木·亚尔买买提 《科技通报》2013,(9)
针对传统蚁群算法在维吾尔文字图像分割时容易产生缺陷和干扰的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法首先利用区域蚁群通过聚类中心对图像进行初步搜索和分割;然后再引入边界蚁群通过不同的路径选择信息素和策略更新手法来对图像进行边界补偿搜索;最后利用两种蚁群分别采用不同的路径选择信息素和筻略更新,共同实现对维吾尔文字图像精确分割的目标。实验结果表明,该算法准确分割出维吾尔文字区域,提高了其识别精度。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
混合云存储系统的大数据部署和管理过程中,出现大量冗余数据,需要对冗余数据合理删除,获取想要云端的数据,提高系统稳定性。传统的冗余数据删除算法会在分数阶Fourier域出现伪峰峰值,不能有效地对冗余数据进行检测滤波和删除处理,提出一种基于压缩特征码的混合云冗余数据删除算法。预测出不同时间片内混合云的任务执行期望完成时间,对混合云数据冗余主成分进行特征编码,表征为校验信息存储子集对部分冗余数据的块层结构,提高冗余数据删除性能,实现算法改进。仿真结果得出,该算法对云存储系统中冗余数据的检测性能较好,有效避免数据信息流的干扰特征造成的误删和漏删,冗余数据删除准确性高,具有较好的应用价值。 相似文献
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一种基于活动围道的纹理图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合，提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数，各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑，获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失，限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息，我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像，同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间，来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。 相似文献