简介:针对传统尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransformation,SIFT)和加速鲁棒特征(Speed-UpRobustFeature,SURF)算法在视觉同步定位与建图(SimultaneousLocalizationAndMapping,SLAM)系统中耗时严重的问题,基于ORB(ORientedBRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures))算法提出了一种改进的图像匹配算法。针对FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)特征检测算子易受图像模糊和距离变化影响的缺点,建立了多尺度空间金字塔;针对BRIEF特征描述算子效率不高的问题,采用精简后的快速视网膜特征描述算子构建了特征向量;通过最邻近的交叉匹配对特征向量进行了提纯,采用顺序采样一致性算法剔除了错误匹配对。最后,通过与SIFT、SURF和ORB算法进行对比验证了改进算法的有效性。
简介:为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。
简介:一、让学员变“辅”为“主”,增强课堂学习的主动性利用多媒体技术制作的课件,把文字、图形、图像、声音、音乐、动画、色彩、视频图像等多媒体信息集合于一体,使枯燥抽象的学习内容变得富有趣味性和吸引力,较好调动起了学员的眼、耳、手、脑等感觉器官,丰富了感性认识,开阔了视野,引发了学员的学习兴趣。但是仅仅通过多媒体课件播放的教学过程,仍然是以教员讲解为主,只是在表现形式上实现了多样化,这样是很不够的。从实践情况看,网络多媒体教学改变了常规呆板的教学格局,能给学员提供更多的参与机会,使学员乐于学,善于想,勤于动手,积极主动地学习,较好发挥了学员的主体作用。
简介:院校多媒体教学工作是一项需要不断研究探索的实践性较强的系统工程。包括设备设施建设的整体规划,教学应用场所和环境的建立,多媒体教学工作组织机构的建立和完善,专业技术人员、兼职教员队伍,教学管理研究人员的多媒体知识技术的普及提高,多媒体教学软件的开发、引进和计划性、规范性,教学实验的组织、教育技术理论的研究,教学应用的实施与管理,教学成果的评判、总结和推广等多方面。其理论研究、技术进步、硬件发展、实践应用相当紧密。所以,院校多媒体教学工作的开展和如何进行院校多媒体教学工作的研究,应同步进行,互相促进,从而健康发展。本文就如何开展院校多媒体教学工作,谈一些粗浅的看法。