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電子發(fā)燒友網(wǎng)>MEMS/傳感技術(shù)>多傳感器特征融合—匈牙利匹配算法原理

多傳感器特征融合—匈牙利匹配算法原理

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2023-12-15 10:28:05647

深度解析傳感器信息融合技術(shù)

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2012-04-06 22:54:19

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理和電氣性能方面經(jīng)歷了革命性改變,同時(shí)引發(fā)了傳感器集成方面的新思想——范圍從傳感器融合到應(yīng)用在類似霧計(jì)算的架構(gòu)中的基于AI的傳感器處理算法的生成。
2020-05-19 08:12:53

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2018-11-19 15:06:53

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。當(dāng)多個(gè)傳感器位于同一位置時(shí),可以創(chuàng)建令人興奮的新功能,并且可以交換和增強(qiáng)單個(gè)測(cè)量。在這些類型的設(shè)計(jì)中,傳感器可以實(shí)現(xiàn)高級(jí)功能,通常被稱為傳感器融合”,提供新的和創(chuàng)新的功能?! ?b class="flag-6" style="color: red">傳感器融合算法已經(jīng)在
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2024-01-06 12:18:08

[分享]傳感器數(shù)據(jù)融合理論及應(yīng)用

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2015-12-07 22:52:50

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2023-12-26 20:59:02

中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng):全景掃描MEMS運(yùn)動(dòng)傳感器

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2020-03-30 07:15:57

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2020-04-07 06:56:34

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合路由算法分析

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2023-09-21 08:29:44

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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有什么組成?

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是一種RGS系統(tǒng)(遠(yuǎn)程地面傳感器系統(tǒng)),它是一種利用多種傳感器作為綜合情報(bào)采集元件,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、編碼等處理后,發(fā)送給指揮中心,處理還原后在監(jiān)控平臺(tái)顯示出來(lái)的探測(cè)系統(tǒng)。它集傳感器技術(shù)
2019-10-31 08:30:04

求助,是否有在LSM6DSV16X中使用傳感器融合低功耗算法的示例

你好我想知道是否有在 LSM6DSV16X 中使用傳感器融合低功耗算法的示例。我想檢索當(dāng)前的 Heading、Pitch 和 Roll 信息?;蛘呶乙埠芨吲d有一個(gè)例子解釋如何從 SFLP 中獲取四元
2023-02-03 09:12:21

汽車傳感器融合系統(tǒng)淺析

EyeQ4、EyeQ5產(chǎn)品計(jì)劃已發(fā)布,其中EyeQ4將開始使用攝像頭方案。預(yù)計(jì)未來(lái)通過芯片升級(jí)和算法優(yōu)化,Mobileye的芯片算法融合更多傳感器,將推出目攝像頭+毫米波雷達(dá)+激光雷達(dá)的解決方案
2020-07-31 06:35:12

波形特征匹配算法

一段作為模板2,計(jì)算波形與模板的差的平方和,當(dāng)值最小時(shí),即找到與模板特征匹配的起點(diǎn)索引3,計(jì)算波形與模板的差的平方和的值,產(chǎn)生如下波形,取出波谷所在索引即為所有匹配到的位置以下是代碼實(shí)現(xiàn)演示附上源碼`
2019-03-04 13:36:21

火焰傳感器特征及應(yīng)用

本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:03 編輯 火焰傳感器是機(jī)器人專門用來(lái)搜尋火源的傳感器,火焰傳感器也同樣可以用來(lái)檢測(cè)光線的亮度,只是火焰傳感器對(duì)火焰特別靈敏?;鹧?b class="flag-6" style="color: red">傳感器
2012-04-18 14:55:27

磁性傳感器有什么特性,特征和使用方法?

以磁性開關(guān)傳感器IC(AS系列)為例,來(lái)分析磁性傳感器有什么特性,特征和使用方法?
2021-04-07 06:21:34

獲得傳感器融合設(shè)計(jì)的捷徑

傳感器無(wú)法得出的結(jié)果。 方向和慣性導(dǎo)航專家采用為特定類別的應(yīng)用設(shè)計(jì)的一系列傳感器融合算法。 這些算法的細(xì)節(jié)不在本文的探討范圍內(nèi),但每種算法都力求優(yōu)化原始傳感器數(shù)據(jù)的合并,這些數(shù)據(jù)經(jīng)傳感器噪聲和精度等各種
2017-04-07 15:13:53

超低空分布式傳感器探測(cè)節(jié)點(diǎn)有什么優(yōu)點(diǎn)?

到的信息實(shí)時(shí)、有效地匯集在一起,實(shí)現(xiàn)超遠(yuǎn)距離的傳感器信息融合,實(shí)時(shí)進(jìn)行目標(biāo)發(fā)現(xiàn),可彌補(bǔ)雷達(dá)防御系統(tǒng)存在的漏洞,有效地杜絕雷達(dá)防御系統(tǒng)存在的安全隱患。
2020-04-14 07:50:24

采用LabVIEW實(shí)現(xiàn)傳感器信息采集平臺(tái)

同步機(jī)制原理傳感器信息融合中,要使誤差最小,兩個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間應(yīng)該相匹配。 然而在實(shí)際的傳送到車輛中的基本定位信息只需要有限的時(shí)間信息,只要為傳感器信息確定數(shù)據(jù)起始時(shí)間,然后可以根據(jù)傳送的數(shù)據(jù)量以及
2019-06-03 07:40:04

基于SIFT的三視圖像特征匹配算法

提出一種基于SIFT的三視圖像特征匹配算法。采用SIFT算法對(duì)三視圖像進(jìn)行特征匹配,引入計(jì)算機(jī)視覺中的三線性關(guān)系和基于三焦張量的像素轉(zhuǎn)移誤差計(jì)算方法,對(duì)SIFT算法匹配結(jié)果
2009-04-18 09:49:4824

基于多信息融合算法提高傳感器穩(wěn)定性

該文提出了改善傳感器測(cè)量穩(wěn)定性的一種新方法。該方法的基本思路是將影響傳感器輸出穩(wěn)定性的因子作為傳感器融合系統(tǒng)的輸入模式,基于系統(tǒng)辨識(shí)理論實(shí)現(xiàn)融合算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2009-06-19 15:11:3318

傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法

針對(duì)多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問題, 提出了一種多傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法Z該算法依據(jù)估計(jì)的各傳感器的方差的變化, 及時(shí)調(diào)整參與融合的各傳感器的權(quán)系數(shù), 使融合系統(tǒng)
2009-07-04 08:54:4516

傳感器單目標(biāo)位置融合算法

本文提出了一種多傳感器單目標(biāo)空間位置融合處理算法, 利用該算法可以獲取飛行目標(biāo)的最佳運(yùn)動(dòng)軌跡1 經(jīng)模擬計(jì)算, 表明該算法是對(duì)飛行目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理的一種較為理
2009-07-13 11:27:4221

傳感器靜態(tài)數(shù)據(jù)分配問題的匈牙利解法

多目標(biāo)多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中的分配問題一直是數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問題, 眾多的研究者都提出了一系列不同的方法來(lái)解決這個(gè)N P2hard 問題。本文提出了用2 維分配問題的匈牙利
2009-07-14 10:28:1321

傳感器異步航跡融合算法與仿真

針對(duì)分布式多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),提出了一種多傳感器異步航跡融合算法。由于不同傳感器的采樣時(shí)間各不相同,融合算法首先利用最小二乘法將局部航跡統(tǒng)一到融合中心的融合
2009-08-07 09:47:5812

基于特征像素統(tǒng)計(jì)的圖像相關(guān)匹配算法

以電視跟蹤為應(yīng)用背景,對(duì)圖像相關(guān)匹配算法進(jìn)行了研究。并以特征像素統(tǒng)計(jì)為基本手段,提出了基于MCD 距離相關(guān)匹配法的改進(jìn)算法,降低了匹配計(jì)算量,改善了跟蹤實(shí)時(shí)性。由
2009-08-07 09:51:5614

一種基于SIFT描述子的特征匹配算法

為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足,提出了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算子的特征匹配算法。該算法首先采用類似Harris
2009-12-07 11:03:3029

一種改進(jìn)的多傳感器加權(quán)融合算法

一種改進(jìn)的多傳感器加權(quán)融合算法  引言   多傳感器數(shù)據(jù)融合是近幾年迅速發(fā)展的一門信息綜合處理技術(shù),它將來(lái)自多傳感器或是多源的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合
2009-12-12 10:32:351983

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中多傳感器特征融合算法

Particle Swarm Optimization, BPSO)方法的多傳感器特 征融合算法。利用新的基于概率密度估計(jì)的相對(duì)微
2011-02-25 15:32:1938

改進(jìn)的特征點(diǎn)匹配算法

特征點(diǎn)匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵步驟,在很多領(lǐng)域中都有著的重要應(yīng)用。通過對(duì)當(dāng)前圖像特征點(diǎn)匹配方法的研究,提取一種基于特征點(diǎn)的灰度量和幾何特征量相結(jié)合的匹配方法。該方
2011-05-19 17:20:170

目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)匹配特征融合算法研究

基于特征融合的目標(biāo)跟蹤中,目標(biāo)的特征由于某些干擾導(dǎo)致準(zhǔn)確度較低?;谪惾~斯框架的特征融合算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí),不能達(dá)到最佳的跟蹤效果。為了更好地融合目標(biāo)的不同特征來(lái)
2013-07-25 15:15:390

基于傳感器融合算法溫度檢測(cè)

傳感器
sda12138發(fā)布于 2023-05-09 15:47:18

基于傳感器融合算法溫度檢測(cè)(二)

傳感器
sda12138發(fā)布于 2023-05-09 15:53:36

基于顏色和SURF特征的混合匹配算法研究

針對(duì)傳統(tǒng)的SURF算法未使用圖像的顏色信息,提出了一種基于顏色信息和SURF特征相結(jié)合的混合圖像匹配算法,算法通過提取目標(biāo)圖像的顏色信息,從源圖像中定位出一個(gè)區(qū)域,該區(qū)域就是目標(biāo)圖像在源圖像中的模糊
2015-12-24 16:05:2515

基于改進(jìn)SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法研究

基于改進(jìn)SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法研究_張勇
2017-01-03 17:41:321

一種改進(jìn)的多傳感器信息融合算法

一種改進(jìn)的多傳感器信息融合算法_夏菽蘭
2017-01-03 15:24:450

基于蟻群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法

基于蟻群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法_李麗
2017-01-07 19:00:392

基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法彭會(huì)萍

基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法_彭會(huì)萍
2017-03-16 08:00:001

非線性Contourlet變換和區(qū)域特征匹配的圖像融合_蔣炯輝

非線性Contourlet變換和區(qū)域特征匹配的圖像融合_蔣炯輝
2017-03-19 11:41:390

基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶

基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶
2017-03-22 09:06:400

基于層次匹配下多種特征融合的蕾絲花邊檢索方法

針對(duì)基于圖像紋理特征的蕾絲花邊檢索方法效率低下問題,為提高蕾絲花邊檢索效率,提出一種基于層次匹配下多種特征融合的蕾絲花邊檢索方法。通過運(yùn)用圖像紋理特征標(biāo)識(shí)圖像,利用Canny算子處理紋理圖像,得到
2017-11-17 14:24:498

海明空間的二進(jìn)制特征快速匹配算法

器,提高特征描述能力;針對(duì)特征匹配時(shí)最近鄰算法運(yùn)行較慢的缺點(diǎn),改進(jìn)LSH算法,減少候選集列表空間,提出了海明空間的二進(jìn)制特征快速匹配算法MLSH。實(shí)驗(yàn)表明,MPFREAK描述器描述能力優(yōu)于其他算法,特征匹配算法效果明顯、速度更快。
2017-11-23 17:21:376

基于幾何約束的視頻幀間線段特征匹配算法

針對(duì)線段因遮擋、斷裂以及端點(diǎn)提取不準(zhǔn)確等原因造成的線段特征匹配困難問題,特別是現(xiàn)有匹配算法匹配過程中出現(xiàn)多配多時(shí)直接采取最相似匹配而導(dǎo)致丟失大量真實(shí)匹配的問題,提出了一種基于多重幾何約束及0-1
2017-11-29 10:20:420

指紋傳感器的工作原理是什么?有什么方法可以提高匹配性能?

圖1為提出的多傳感器指紋驗(yàn)證系統(tǒng)框架圖。首先,通過光學(xué)和電容傳感器采集用戶的指紋圖像。然后,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和分別提取兩類傳感器采集的指紋圖像的特征,基于細(xì)節(jié)點(diǎn)的匹配算法被分別應(yīng)用到光學(xué)和電容細(xì)節(jié)點(diǎn)集,因此,有2個(gè)匹配分?jǐn)?shù),并使用融合規(guī)則融合這些分?jǐn)?shù)。
2018-07-18 10:30:0015979

一種改進(jìn)的雙向SIFT特征匹配算法

以基于圖像序列攝像機(jī)自標(biāo)定為基礎(chǔ),針對(duì)尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法匹配率高且運(yùn)行效率低的問題,提出一種改進(jìn)的雙向SIFT特征匹配算法。在去除誤匹配方面,首先采用雙向匹配消除部分誤匹配點(diǎn)對(duì),然后結(jié)合
2017-12-06 15:00:471

改進(jìn)ORB的特征點(diǎn)匹配算法

尺度不變性;然后,用ORB生成特征描述子;接著采用K近鄰算法進(jìn)行粗匹配;最后,通過比率測(cè)試、對(duì)稱測(cè)試、最小平方中值( LMedS)定理進(jìn)行提純。尺度變化時(shí),該算法比ORB的匹配精度提高了74.3個(gè)百分點(diǎn),比SURF的匹配精度提高了4.8個(gè)百分點(diǎn);旋轉(zhuǎn)變化時(shí),該算法
2017-12-15 17:15:1121

為什么選擇傳感器融合?

傳感器融合的目的是將每個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)作為輸入,然后應(yīng)用數(shù)字濾波算法來(lái)相互補(bǔ)償,并輸出準(zhǔn)確且響應(yīng)迅速的動(dòng)態(tài)姿態(tài)(俯仰/側(cè)傾/偏航)結(jié)果。
2021-05-06 08:28:002111

基于慣性傳感器融合控制算法的手語(yǔ)識(shí)別方案

計(jì)算方法進(jìn)行融合,減少了環(huán)境對(duì)傳感器的影響,可以準(zhǔn)確獲取被測(cè)對(duì)象在瞬時(shí)狀態(tài)下的姿態(tài)信息。該算法通過對(duì)自采的聾啞手語(yǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取等處理,利用攴持向量機(jī)、K-近鄰法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器自
2021-04-14 14:21:054

融合邊緣特征的立體匹配算法Edge-Gray

為保證SAD算法的立體匹配效率,提高匹配精度,提出一種融合邊緣特征的立體匹配算法 Edge-gray。通過邊緣計(jì)算得到邊緣特征圖,在進(jìn)行匹配的過程中,根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)與領(lǐng)域點(diǎn)的差值確定匹配窗口大小和匹配
2021-04-29 11:06:568

基于概率運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征匹配的單目視覺SLAM算法

在單目視覺同步定位與建圖(SLAM)過程中,由于特征匹配階段存在誤匹配且耗時(shí)長(zhǎng),使得機(jī)器人初始化速度慢、定位精度不髙。針對(duì)此問題,基于概率運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征匹配,提出一種單目視覺SLAM算法。通過設(shè)置
2021-05-27 14:25:546

傳感器數(shù)據(jù)融合算法最關(guān)鍵的是

傳感器數(shù)據(jù)融合是一個(gè)綜合處理多傳感器數(shù)據(jù)的過程,以提高對(duì)環(huán)境或目標(biāo)的感知和解釋能力。在這個(gè)過程中,各種數(shù)據(jù)融合算法起著至關(guān)重要的作用。本文將深入探討多傳感器數(shù)據(jù)融合算法中最關(guān)鍵的方面。 一、傳感器
2023-12-13 11:00:01262

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