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一種基于代價(jià)矩陣的多重軟約束立體匹配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于代價(jià)矩陣的多重軟約束立體匹配方法，首先計(jì)算一個(gè)三維匹配代價(jià)矩陣并對(duì) 其進(jìn)行多尺度降采樣，構(gòu)成代價(jià)矩陣金字塔；同時(shí)對(duì)影像也進(jìn)行相應(yīng)的多尺度降采樣，構(gòu)成影像金字塔， 并對(duì)其各層影像分別進(jìn)行圖像分割；然后逐層進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重的代價(jià)積聚和―投票式‖分割約束下的代價(jià) 積聚，并通過(guò)將上層代價(jià)積聚結(jié)果傳遞給下層代價(jià)矩陣，實(shí)現(xiàn)多尺度約束下的代價(jià)積聚；最后在底層代 價(jià)矩陣中結(jié)合可靠點(diǎn)代價(jià)擴(kuò)散方法實(shí)現(xiàn)立體匹配。本發(fā)明增強(qiáng)了匹配結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性，大大改善 了弱紋理和重復(fù)紋理區(qū)域以及視差不連續(xù)處的匹配問(wèn)題，可用于改進(jìn)基于圖像的建模等涉及立體匹配的 工程應(yīng)用問(wèn)題。
武漢大學(xué)
2021-04-13
基于聲學(xué)多普勒計(jì)程儀的水下地形匹配導(dǎo)航系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聲學(xué)多普勒計(jì)程儀的水下地形匹配導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：多波束綜合多普勒計(jì)程 儀、差分全球定位系統(tǒng)、平臺(tái)羅經(jīng)、數(shù)據(jù)采集模塊和海底地形匹配模塊，多波束綜合多普勒計(jì)程儀、差 分全球定位系統(tǒng)、平臺(tái)羅經(jīng)、海底地形匹配模塊均與數(shù)據(jù)采集模塊相連。本發(fā)明多波束綜合多普勒計(jì)程 儀具有更多測(cè)點(diǎn)、全覆蓋、高精度的優(yōu)點(diǎn)，能更準(zhǔn)確全面地反映水下地形的起伏變化情況。將多波束綜 合多普勒計(jì)程儀與海底地形匹配模塊結(jié)合，形成本發(fā)明基于聲學(xué)多普勒計(jì)程儀的水下地形匹配導(dǎo)航系統(tǒng)。 相比于傳統(tǒng)的水下地形導(dǎo)航系統(tǒng)，本發(fā)明不受時(shí)間限制，在長(zhǎng)時(shí)間航行過(guò)程中也可保證實(shí)時(shí)導(dǎo)航信息的 精確性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種基于模板匹配技術(shù)的知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模板匹配技術(shù)的知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)和方法。該系統(tǒng)包括離線模塊和在線模塊，離線模塊主要用于離線數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，在線模塊主要用于系統(tǒng)服務(wù)。本發(fā)明的系統(tǒng)可支持用戶友好的自然語(yǔ)言問(wèn)句為查詢，通過(guò)對(duì)用戶的問(wèn)句進(jìn)行語(yǔ)法分析，將語(yǔ)法分析后的結(jié)果到離線定義的手工模板庫(kù)中尋找匹配的問(wèn)句模板，根據(jù)所述的實(shí)體匹配方法和關(guān)系匹配方法，生成最終的結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜查詢
浙江大學(xué)
2021-01-12
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復(fù)雜曲面零件非接觸式三維匹配檢測(cè)優(yōu)化方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜曲面零件非接觸式三維匹配檢測(cè)優(yōu)化方 法，包括：對(duì)待檢測(cè)的復(fù)雜曲面零件 CAD 模型與掃描模型執(zhí)行采樣； 將復(fù)雜曲面零件 CAD 模型與掃描模型執(zhí)行重心對(duì)齊；計(jì)算復(fù)雜曲面 CAD模型與掃描模型之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)；基于布谷鳥(niǎo)算法得到轉(zhuǎn)換矩陣； 根據(jù)轉(zhuǎn)換矩陣更新復(fù)雜曲面零件的掃描模型；復(fù)雜曲面零件掃描模型 與 CAD 模型之間執(zhí)行匹配誤差計(jì)算，并執(zhí)行迭代更新。通過(guò)本發(fā)明， 能夠有效解決現(xiàn)有技術(shù)中計(jì)算收斂速度慢、且易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題， 并尤其適用于大型復(fù)雜曲面零件如航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片的高精度質(zhì)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種結(jié)合點(diǎn)特征和線特征的圖像匹配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合點(diǎn)特征和線特征描述子的圖像匹配算法，包括：(1)分別對(duì)模板圖和實(shí)時(shí)圖在多尺度下提取角點(diǎn)；(2)獲得實(shí)時(shí)圖和模板圖角點(diǎn)周?chē)倪吘壖希?3)計(jì)算步驟(1)獲得的最終選定的實(shí)時(shí)圖與模板圖角點(diǎn)的類(lèi)ORB點(diǎn)特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距離描述步驟(2)獲得的實(shí)時(shí)圖和模板圖的邊緣集合的匹配相似度；(5)計(jì)算步驟(3)中獲得的實(shí)時(shí)圖與模板圖角點(diǎn)的類(lèi) ORB 點(diǎn)特征描述子的匹配相似度；(6
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于局部不變幾何特征的廣義霍夫變換圖像匹配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部不變幾何特征的廣義霍夫變換圖像 匹配方法，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)具有任意旋轉(zhuǎn)角度的目標(biāo)圖像的匹配，其特征 在于，該方法包括對(duì)模板圖像進(jìn)行預(yù)處理的步驟和利用該模板圖像的 處理結(jié)果對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行匹配的步驟，其中，模板圖像處理步驟中包括提取圖像各邊緣點(diǎn)并建立邊緣點(diǎn)匹配特征關(guān)系，所述目標(biāo)圖像進(jìn)行 匹配時(shí)先提取目標(biāo)圖像的各邊緣點(diǎn)，再利用上述建立的邊緣點(diǎn)匹配特 征關(guān)系對(duì)提取的圖像進(jìn)行匹配，從而獲得匹配位置點(diǎn)和相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角 度，完成目標(biāo)圖像匹配。本發(fā)明的方法通過(guò)改進(jìn)傳統(tǒng)的廣義霍夫變換， 建立改進(jìn)的參考表，能夠?qū)θ我饨嵌刃D(zhuǎn)的目標(biāo)圖像進(jìn)行匹配，具有 很高的匹配速度和匹配精度。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
基于視覺(jué)特征的視頻指紋檢測(cè)及視頻序列匹配方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提出一種基于視覺(jué)特征的視頻指紋檢測(cè)方法，具體為：按照幀間相關(guān)性對(duì)視頻序列分段，在分段中提取關(guān)鍵幀；在各關(guān)鍵幀中提取視頻特征；利用像素點(diǎn)特征字典對(duì)像素點(diǎn)分類(lèi)；對(duì)各關(guān)鍵幀分別進(jìn)行多次不同數(shù)量的分塊，在各子塊中依據(jù)像素點(diǎn)的分類(lèi)結(jié)果統(tǒng)計(jì)像素點(diǎn)特征字典各元素的出現(xiàn)次數(shù)，得到該子塊的特征向量；將所有子塊的特征向量拼接得到關(guān)鍵幀的高維視頻指紋；對(duì)各高維視頻指紋進(jìn)行降維；將各視頻片段關(guān)鍵幀的低維視頻指紋按照時(shí)間先后順序連成關(guān)鍵幀視頻指紋串。本發(fā)明還提供了基于上述指紋檢測(cè)方法的視頻匹配方法。本發(fā)明通過(guò)對(duì)視頻內(nèi)容的關(guān)鍵信息進(jìn)行有效描述，在不影響匹配率的情況下，大大降低了算法的復(fù)雜度，有效提高了檢測(cè)效率。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
一種 APD 像元塊輸出電壓四通道選擇電路及其輸出方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種 2×2APD 像元塊四通道選擇電路，每個(gè)獨(dú)立 的 APD 單元包括地址選擇控制電路和四通道選擇電路，地址選擇控制 電路通過(guò)光檢測(cè)產(chǎn)生的控制信號(hào)，與四通道選擇電路開(kāi)關(guān)相連，其中， 每個(gè)單元的控制信號(hào)與自身的通道 1 連接，并分別連到 2×2 像元塊中 另外三個(gè) APD 單元的通道 2、通道 3 和通道 4 上。每次光照，只有像 元塊首地址輸出控制信號(hào)有效，從而保證像元塊電壓依次從四個(gè)通道 輸出
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于電場(chǎng)性質(zhì)的復(fù)雜曲面零件尺寸三維匹配檢測(cè)方法
本發(fā)明屬于零件加工誤差檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種基于電 場(chǎng)性質(zhì)的復(fù)雜曲面零件尺寸三維匹配檢測(cè)方法，包括：對(duì)待測(cè)零件執(zhí) 行掃描測(cè)量獲得測(cè)量點(diǎn)云，并將設(shè)計(jì)模型與測(cè)量模型統(tǒng)一到同一坐標(biāo) 系內(nèi)；將兩個(gè)點(diǎn)云定義于帶電體電場(chǎng)，并賦予一定量的電荷；以坐標(biāo)原點(diǎn)作為試探電荷，分別計(jì)算設(shè)計(jì)模型和掃描模型在試探電荷處的電 勢(shì)大?。煌ㄟ^(guò)計(jì)算兩片電子云重心鄰域內(nèi)各點(diǎn)的電場(chǎng)強(qiáng)度，并根據(jù)奇 異值分解求得剛體轉(zhuǎn)換矩陣；以此更新測(cè)量電子云，并循環(huán)計(jì)算兩片 電子云在原點(diǎn)處的電勢(shì)差，直至滿足終止條件。通過(guò)本發(fā)明，能夠有 效解決現(xiàn)有匹配技
華中科技大學(xué)
2021-01-12
一種氣體超聲波換能器壓電片與匹配層的壓制夾具
本實(shí)用新型公開(kāi)了一種氣體超聲波換能器壓電片與匹配層的壓制夾具。底座安裝下壓板，底座上部安裝氣缸，上壓板與氣缸連接，上壓板下端面中間縱向設(shè)有滑槽，二塊固定V型塊固定在滑槽內(nèi)，上端放有壓電片的真空吸盤(pán)安裝在上壓板孔中，并對(duì)真空吸盤(pán)和壓電片的定位與夾緊；下壓板上端面設(shè)有與上壓板滑槽對(duì)稱(chēng)布置的滑槽，固定V型塊固定在滑槽內(nèi)，上端放有匹配層的真空吸盤(pán)安裝在下壓板孔中，活動(dòng)V型塊推動(dòng)在滑槽內(nèi)移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)真空吸盤(pán)和匹配層的定位與夾緊；二個(gè)真空吸盤(pán)開(kāi)有中心孔，分別經(jīng)上、下壓板上的氣孔、氣管與各自真空發(fā)生器連接。本實(shí)用新型采用負(fù)壓吸附裝卸壓電片和匹配層方便；使用V型塊定位和夾緊實(shí)現(xiàn)壓電片和匹配層對(duì)中，同軸度較高。
浙江大學(xué)
2021-04-13