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湖北省教育厅青年基金(Q20111504)

作品数:5 被引量:24H指数:2
相关作者:刘军李娜胡浩陈鹏阮松更多>>
相关机构:武汉工程大学更多>>
发文基金:湖北省教育厅青年基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 1篇电信号
  • 1篇深度图
  • 1篇深度图像
  • 1篇视频
  • 1篇数据传输
  • 1篇双目
  • 1篇双目视觉
  • 1篇图像
  • 1篇自增强
  • 1篇网络
  • 1篇无线传感
  • 1篇无线传感网
  • 1篇无线传感网络
  • 1篇消失点
  • 1篇模式识别
  • 1篇机械臂
  • 1篇肌电
  • 1篇肌电信号
  • 1篇架构
  • 1篇角点

机构

  • 5篇武汉工程大学

作者

  • 4篇刘军
  • 2篇陈鹏
  • 2篇李娜
  • 2篇胡浩
  • 1篇杨辉
  • 1篇刘海丰
  • 1篇阮松
  • 1篇宋玉峰
  • 1篇刘鹏

传媒

  • 3篇湖北工程学院...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇武汉工程大学...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 2篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
无线传感网下的认知节点架构研究被引量:2
2015年
在大数据时代,利用无线网络中的认知理念,在传感网的节点级通过对协议栈的优化与创新,建立与传统无线传感网络不同的认知节点架构具有重要意义。该节点架构利用无线传感网的认知性和传感网的自组织性,进一步优化无线传感网络的数据传输性能,以适应大数据时代下处理无交互能力对象的数据传输要求。在基于Zigbee协议栈的基础上引入了认知节点架构,对该节点架构的结构、作用及设计理念进行了深入阐述,为适应大数据时代的无线数据传输技术提出了一种可供选择的新理念与新途径。
陈鹏刘军胡浩
关键词:大数据数据传输无线传感网络ZIGBEE
基于Mean Shift算法视频跟踪研究被引量:16
2013年
为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进。Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失败问题。Surf算法则具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,检测和匹配速度快等优点,能辅助Mean Shift算法在帧速过快情况下解决跟踪失败问题。提出了融合Harris角点和Surf算法的改进型Mean Shift算法。实验表明改进后的算法改善了Mean Shift算法在背景复杂以及帧速过快情况下的跟踪性能。
杨辉刘军阮松
关键词:SHIFT算法HARRIS角点SURF算法
双目视觉立体标定方法的改进被引量:7
2013年
为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.
刘军李娜刘鹏
关键词:双目视觉消失点
基于LDA与QDA的自增强分类器在肌电模式识别中的应用
2015年
为使分类器适应肌电模式识别中肌电信号的时变性,提出了一种新的具有自适应能力的自增强分类方法,该方法在传统的静态分类器(LDA分类器和QDA分类器)的基础上,引入了一个新的参数更新算法,通过更新方差矩阵和均值向量实现参数求解,使其能在测试阶段对分类器参数进行动态更新。实验结果表明,该方法不仅降低了计算复杂度,而且显著提高了分类器的识别性能。
李娜刘军夏干夫胡浩宋玉峰
关键词:肌电信号
基于RGB-D图像的机械臂关节角度检测的研究
2016年
针对机械臂各个关节的角度值,提出了一种利用RGB-D图像的计算方法。首先通过Kinect获取彩色图像和深度图像并做对齐处理;接着利用阈值分割的方法提取机械臂目标,用细化算法提取出机械臂轮廓骨架;然后结合机械臂各刚体部件的位置关系对其关节点定位;最后利用向量的性质计算机械臂关节角度。该方法能够有效地计算出机械臂各关节角度,具有较高的准确性和较强的鲁棒性。
刘海丰陈鹏
关键词:机械臂深度图像关节角度
共1页<1>
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