PKE 匹配方法
PKE的安装极其简单,主要就是把基站安装到汽车上, 基站只有3条线, 其中红线接火线, 黑线接地线, 绿色的是信号线, 接到ACC线上, 如果ACC线找不到,就直接把它接到地线上.
A基站和智能发射器的匹配.
安装好基站后,用笔尖或者牙签按住基站的匹配按钮2秒钟左右放开, 此时基站处于待匹配状态.（下一步骤要在20秒之内完成）
按住智能发射器的锁车键,这时候LED灯闪烁红色光, 再同时按住开门键, 这个时候LED 灯会由闪烁变成长亮，此时松手，智能发射器就进入匹配状态，匹配结束后LED灯还会闪烁两次然后熄灭。这个时候就表示基站和智能发射器已经匹配成功了.
注意:在出厂的时候,我们已经帮用户对基站和智能发射器进行了匹配,所以实际上您并不需要再次匹配,只有当您有需要多配一把智能发射器的时候,才有必要进行上述匹配.
B 智能发射器和汽车的匹配
方法和原厂普通发射器匹配方法相同, 详情咨询当地锁匠/大众经销商/改装商/配件商/汽车爱好者.
功能说明
1.随身携带智能发射器,走进汽车0.5米左右, 自动开门.
离开汽车1.5-2米左右,自动锁门
对明锐速腾途安开迪来说按住锁车键,可以实现关窗功能,按住开门键,可以降下车窗
通过vag-com 5053 5052 等工具可以设置感应单独开驾驶室的门或者感应开4个门.
常见问题
智能遥控器和基站会很耗电吗?
答: 因为采用了奔驰奥迪等相同的节电措施,并采购了国外先进的芯片, 智能发射器的电池耗电量并不比常规发射器大多少, 可以正常使用1年左右.
基站端由于是接在车上,当车主连续3天没有使用汽车的时候,基站会自动进入休眠模式（自行关闭感应功能）,当您再次使用汽车的时候, 您将无法使用无钥匙进入功能,但是您可以通过按智能遥控器的开门键来打开门锁, 当您再次发动汽车后, 基站又会自动切换为感应模式,那么您下次再使用的时候,感应功能自动生效.
1.我能再增加一把感应钥匙吗?
答: 是的,一个汽车最多可以增加到4把智能发射器.
2.这个系统的安全性(可靠性)如何?
答: 可靠性和原厂的普通遥控器一样, 甚至更强,因为它是自动锁门的. 杜绝了人为忘记锁门的可能性.
3.我能自己安装吗?
答: 完全可以, 当然我们推荐您到专业的汽车改装店/4S/锁匠等相关场所进行正规的安装.
4.安装了该系统后,影响保修吗?
答: 这个系统安装后,不影响保修, 不涉及到复杂的线路改装.
5.目前有哪些车系能用这个系统
速腾明锐开迪途安帕萨特老宝来老golf 菠萝
F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍 ( 2 0 2 0 )
图像特征描述子之FREAK ?在前【给力追-女生资-源】面的博文中，介绍的BRIEF、ORB、BRISK 算法都是基于特征点周围邻域像素点对之间的比较，形成二进制编码串作为特征【ＱＱ】描述子，这种描述方法计算速度快，且占用内存小，满足一些实时【⒈】应用场景的需求。对于这类特征描述子，关键是确定邻域哪些像【０】素点对进行比较，以及如何匹配。BRIEF算法中特征点邻域的像素【１】点对是随机采样生成的，ORB算法是通过贪婪穷举的方法，在所有【６】可能的像素点对中选取相关性较小的若干点对，BRISK则是采用平【9】均采样的方法生成若干采样点。特征匹配方法通常都是采样Ham【⒌】ming距离来进行度量，由于是二进制编码方式，可通过异或操作快速计【２】算。 特征点检【б】测 ?FAST算法可实现快速检测图像特征点，而且对应有一个加速版本AGAST，因此在诸多特征描述子中，都是首先通过FAST算法搜索定位特征点，再加以描述。FREAK同BRISK算法类似，也是建立多尺度空间，在不同尺度的图像上使用FAST算法检测特征点。 采样模式 ?FREAK算法中采样模式接近于人眼视网膜接收图像信息的采样模型，如下图所示，人眼视网膜中，Fovea区域主要对高精度的图像信息进行处理，而Para区域则主要对低精度的图像信息进行处理。
在FREAK的采样模式中，图中每一个黑点代表一个采样点，每个圆圈代表一个感受野，每个采样点需进行高斯模糊处理，以降低噪声影响，感受野的半径表示高斯模糊的标准差。这种采样模式与BRISK的不同之处在于，感受野之间存在重叠的区域；与BRIEF和ORB算法的不同之处在于，FREAK的采样点根据与特征点的距离远近，采用了不同大小的高斯核函数进行平滑处理。不同大小的感受野在人眼视网膜中也存在类似的结构，通过重叠的感受野，可以获得更多的信息，使最终的描述符更具独特性和可区分性。最终FREAK算法的采样结构为6、6、6、6、6、6、6、1，6代表每层中有6个采样点并且这6个采样点在一个同心圆上，一共有7个同心圆，最后的1表示特征点。 特征描述 ?FREAK算法同样采用二进制编码描述特征点，用FF表示编码特征 F=Σ0≤aN2aT(Pa) F=Sigma_{0 leq a < N} 2^a T(P_a) T(Pa)={1,I(Pr1a)I(Pr2a) 0,otherwise T(P_a) = begin{cases} 1,I(P_a^{r_1}) > I(P_a^{r_2}) 0,otherwise end{cases} 式中，I(Pr1a)I(P_a^{r_1})表示采样点经过高斯模糊后的灰度值。 ?FREAK的采样模式中一共有43个采样点，可以产生N=43(43?1)-2=903N = 43(43 - 1)-2 = 903个采样点对，有些采样点对的编码值对特征描述并没有实际作用，反而会造成特征冗余，因此需要对特征的描述向量进行筛选，也就是降维。原论文中采用与ORB中类似的贪婪
资源配置的方式
资源配置的方式 前面的同学给我们讲了资源的配置，我们现在来具体谈一谈资源配置的方式，我们把资源的配置方式分为三种： 1 传统的社会习惯 人们在社会活动中长期形成普遍准守和接受的惯例。这些惯例通常是由法律和社会道德所约束的。比如收长子继承，技艺传儿媳妇不传女儿之类的。在这种传统配置资源的方式中习惯作为一中稳定的社会力量保证了经济活动的秩序和延续。但是很明显，在习惯带来稳定的同时也会窒息社会的创新，使社会的发展缓慢。处在一个相对静止的状态。 2 命令（政府）机制 这种配置方式指的就是由政府来分配资源。政府的决定可以是明主的，也可以是独裁的。在社会动荡或者经济危机的时候，这种分配方式是解决社会问题的有效方法。但是在经济发展的正常时期使用这种方式就会带来很多问题，因为这种方式会导致经济活动服从上层阶层人的偏好与利益，不利于曾进社会福利。 案例一 我们举个例子苏俄在1918-1921年由于国家的内忧外患，执行了战时共产主义政策，苏维埃政府强制把仅有的资源集中起来用于对抗敌人。他的措施包括余粮收集，工业国有化，还有取消自由贸易。这意味着政府成为了资源配置的唯一方式。下面我们来看列宁的一段话，从中我们知道战时共产主义政策，保证了战争的胜利，但是在1920年战争基本结束的时候，苏联仍然继续实行该政策，从1920年苏俄百姓中流行的一段话中我们看到了这种资源配置方式的缺点，政府的分配造成了百姓极大的不满，同时也抑制了生产者的劳动积极性。也因此我们来看，从1913-1921年，苏俄的国名生产总值出现下滑，1921年苏联已经陷入严重的经济危机之中。在1921年以后我们来看，苏俄的经济出现了显著的增长，这是为什么呢？就是我们熟知的新经济政策的实行。所谓在的新经济政策中，资源配置另一种方式进行，从图中我们已经看到了它的优越性，这就是市场机制。 3 市场机制 市场机制就是指资源配置是通过价格竞争来决定。越来越多的国家承认它在资源配置中发挥基础性作用。 下面我们来具体看看市场机制的运行。一种产品的需求量增加，卖方为了分配有限的资源就会提高价格，而价格的提高就会导致有更多的商家来提供这种商品，使产品数量增加，而产品的数量增加到超过人们需求量时，又会导致导致价格的下降，在较低的价格下，人们的需求又会增加，同时未来这种产品的供给将减少，市场平衡被恢复。在这样一个过程中，市场机制解决了一个产品需求增加的问题。因此我们说，市场机制通过市场价格信息来反映供求关系，并通过这种市场价格信息来调节生产和流通，从而达到资源配置。 在这个过程中我们看到市场机制解决了经济学的几个基本问题： 生产者生产什么：取决于消费者的货币投票，也就是消费者所需求的，愿意买的东西 生产者怎么生产：在刚才的例子中，生产效率高，即生产成本低的生产者，就会有更多的利润空间，为了获得更多的利润，生产者唯一的办法就是提高效率，压缩成本。 为谁生产：
基于谱图理论的特征匹配方法研究
基于谱图理论的特征匹配方法研究 【摘要】：特征匹配是计算机视觉和模式识别中的一个基本问题,是三维重建,图像配准,图像检索,目标识别与分类等很多具体应用中必不可少的重要环节。作为特征匹配中的一类代表性方法,基于谱图理论的匹配方法的基本思想是将特征匹配问题转化图匹配问题,其中特征之间的关系采用矩阵形式来描述,通过分析这些矩阵的谱特性,从而达到特征匹配的目的。基于谱图理论的匹配方法,为复杂变形情况下的特征匹配问题提供了一种较好的解决途径,而且计算简单,有效地克服了图匹配中的组合爆炸问题。本文围绕基于谱图理论的特征匹配方法做了一些相关研究,主要研究内容和研究成果如下：1.对基于谱图理论的特征匹配算法进行了较为系统的探索,在总结以往文献中典型算法的基础上,以数学理论为依据,对典型算法中所用谱方法的原理和本质进行了研究。2.在对文献中两种经典算法分析的基础上,给出了一种新邻接谱图像特征点匹配算法。该方法构造的亲和矩阵不仅考虑了同一幅图像内和不同图像之间特征的几何相似性,另外还加入了特征之间的纹理相似性权重因子。实验结果表明,该方法在图像发生旋转、平移、缩放变换和扭曲的情况下要优于文献中的方法。3.给出了一种边缘相似性加权方法。基本思想是,对辨别能力较强的边缘给予更大的权重系数,而对重复比较多,辨别能力较弱的边缘降低权重系数,这样,亲和矩阵的谱特性能更可靠地反应特征之间的匹配关系。实验结果表明,这种加权方法能有效改善谱匹配方法的性能。【关键词】：谱图理
论特征匹配亲和矩阵计算机视觉模式识别 【学位授予单位】：山西大学 【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：TP391.41 【目录】：中文摘要8-9ABSTRACT9-11第一章绪论11-151.1研究背景及选题意义11-121.2国内外研究现状12-131.3图像特征匹配13-141.4本文主要内容及结构安排14-15第二章谱图理论相关知识15-242.1谱图理论15-182.2奇异值分解(SVD)18-212.3特征值分解21-222.4Raleigh’sration理论和Perron-Frobenius理论22-24第三章基于一种新邻接谱的图像特征匹配算法24-423.1算法回顾24-293.1.1Scott和Longuet-Higgins算法24-273.1.2Shapiro和Brady算法27-293.2基于一种新邻接谱的图像特征匹配算法29-313.2.1算法描述29-313.2.2算法原理分析313.3实验结果及分析31-413.4本章小结41-42第四章基于谱方法的特征点对匹配算法研究42-594.1算法回顾42-444.1.1Leordeanu和Hebert算法42-444.2基于谱方法的特征点对匹配算法44-484.2.1算法描述45-474.2.2算法原理分析47-484.3实验结果及分析48-574.4本章小结57-59第五章全文总结59-61参考文献61-65攻读学位期间取得的研究成果65-66致谢66-67个人简况及联
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帕萨特B5轿车防盗钥匙匹配方法 汽车解码器|拦截器|开锁工具|开锁123网络商店/ 2009-08-22 点火钥匙(点火开关钥匙)的匹配说明： 如果需要新的或附加点火钥匙的话，那么就必须使它们与防盗装置的控制单元相匹配。 在更换锁装置和组合仪表时注意操作方法。 始终必须使所有的钥匙重新匹配。 已匹配的钥匙数量在适配功能的选择之后加以显示出来。 使用V.A.G1551的C按钮可以中断匹配。 前提：使所有的点火钥匙都在手边。如果旧的点火钥匙不是全部在手边，则参见“钥匙遗失时的操作方法”。带有密码(被盖住)的钥匙挂件必须在手边，如果不在，则参见“查明秘密号码”。 -把齿形相配的点火钥匙插入到点火开关中。 -接通V.A.G 1551故障诊断仪，选择“快速数据传输”操作状态－打开点火开关，输入“组合仪表”地址字17。在防盗装置的识别数显示之后： -按下“→”按钮。 显示屏显示： 快速数据传输
选择功能XX帮助 -两次按下按钮1。(使用11选择“注册过程”功能。) 显示屏显示： 快速数据传输 11-注册-过程Q -使用Q按钮确认输入。 显示屏显示： 注册-过程输入 代码编号XXXXX -输入密码，与此同时，在4位(数)号码之前置位一个0(例如01915)。 密码在代码信息标号上；密码通过刮开防护层就可以看见了。 -使用Q按钮确认输入。 显示屏显示:
快速数据传输 选择功能XX帮助 显示屏显示： 测试器发送地址字17 说明： 在显示屏上短时间地加以显示： 不接受密码。重复输入。 密码输入允许试两次，若要第三次输入密码，必须等35分钟以后，并且不能关闭点火开关，同时通过功能06退出诊断方式。 -按下按钮1和0(使用10选择“匹配”功能)。 显示屏显示： 快速数据传输 10-匹配Q -使用Q按钮确定输入。 显示屏显示： 适配
图像中角点(特征点)提取与匹配算法
角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述 一、地图匹配：现有算法 车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。 1.1地图匹配问题介绍 利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。下面我们通过具体的数学模型
遥控器匹配方法
沈阳澳华城汽车电子产品 汽车遥控器手工匹配步骤 丰田系列：佳美，霸道，锐志，皇冠，凯美瑞等等 1、将所有车门关闭，插入钥匙，打开主车门，拔出钥匙； 2、将钥匙插入点火开关并拔出两次； 3、关闭并打开侧车门两次； 4、将钥匙插入点火开关并拔出一次； 5、关闭并打开侧车门两次； 6、插入钥匙到点火开关，然后将车门关闭； 7、点火开关ON-OFF一次为添加模式：ON-OFF两次为重设模式： 8、从点火锁里拔出钥匙，此时门锁应该动作2次， 同时压下“LOCK”和“UNLOCK”键1秒后松开，1秒内再重复一次。 此时中控锁会自动开锁和锁一次。动作1次则成功，动作2次则失败 9、设定其他遥控器，重复步骤8 陆地巡洋舰4500，4700等03年前等（凌志） 1 将司机车门打开，其他车门关闭并锁上。 2将钥匙插入点火开关再拔出，不要打开。 3按主车门上中控开关锁---开5次。 4将司机车门关闭再打开。 5再按主车门上中控开关锁---开5次。 6将钥匙插入点火开关ON---OFF2次并拔出，此时门锁应动作2次。 7按住遥控器的锁键和开键保持1秒，再按其中一个按键1下，门锁动作设定成功。 8设定其他遥控器，重复步骤7，将车门关闭退出编程。 威驰与花冠 1打开司机车门，其它车门关闭。 2将点火开关打开并关闭5次，此时安全灯应该亮。 3按遥控器任意键，灯应该熄灭。 4再按任意键，灯再次点亮，遥控器设定完成。 5关闭车门，检查遥控器功能。 佳美2.2 1 司机车门打开，其它车门关闭。 2 钥匙插入点火开关并拔出1次。 3 司机车门关闭并打开3次，最后保持打开。 4 钥匙插入点火开关并拔出1次。 5 司机车门关闭并打开3次，最后保持关闭。 6 钥匙插入点火开关，（ON-OFF1次，为添加）（ON-OFF2次，为重设），拔出钥匙，中央门锁应该动作。 7 按住LOCK与UNLOCK按键保持1秒，再按任意按键一下，门锁动作一次，匹配成功。
广义立体像对匹配方法研究
广义立体像对匹配方法研究 王赫１徐克红２王永富１ 沈阳金土科技有限公司，辽宁沈阳１１００３２辽宁省国土资源厅信息中心，辽宁沈阳１１００３２ 摘要：遥感影像匹配是遥感技术中的热点和难点问题，是三维重建、导航、模式识别、ＤＥＭ自动提取等工作的基础。传统的匹配方法通常是针对同源数据的，文中研究基于广义立体像对的匹配方法，设计并实现了基于小波变换的特征匹配和灰度匹配相结合的匹配方法，并结合现有的遥感数据，人工选取４０对同名控制点对匹配点的精度进行检验，实验结果表明该算法具有较快的运行速度和较好的匹配精度。 广义立体像对；特征匹配；金字塔分层；角点；小波 Ｐ２３７Ａ１００６－７９４９（２０１１）０４－００２６－０５ Ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｓｔｅｒｅｏｐａｉｒ ＷＡＮＧ ＨｅＸＵ Ｋｅ－ｈｏｎｇＷＡＮＧ Ｙｏｎｇ－ｆｕ ２０１０－０４－１３ 王赫（１９８２－），男，硕士研究生．
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学，１９９９． ＠＠［２］王伟玺．基于广义立体像对的三维重建方法研究［Ｄ］．阜 新：辽宁工程技术大学，２００７． ＠＠［３］张祖勋，张剑清．数字摄影测量学［Ｍ］．武汉：武汉大学出 版社，２０１０． ＠＠［４］李峰，周源华．采用金字塔分解的最小二乘匹配算法［Ｊ］． 上海交通大学学报，１９９９，３３（５）：５１３－５１５． ＠＠［５］范永宏．立体影像匹配和ＤＴＭ自动生成技术的研究与 实践［Ｄ］．郑州：信息工程大学，２０００． ＠＠［６］姜挺，江刚武．基于小波变换的分层影像匹配［Ｊ］．测绘学 报，２００４，３３（３）：２４４－２４８． ＠＠［７］ＡＰ ＡＰＨＡＮＴ ＰＡＫＯＭ， ＢＥＴＨＥＬ ＪＡＭＥＳ． Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｂｊｅｃｔ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｏｂｊｅｃｔ ｓｕｒｆａｃｅ－ｅｘｔｒａｃ ｔｉｏｎ［Ｊ］． ＸＩ Ｘｔｈ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ （ＩＳＰＲＳ）， Ｊｕｌｙ， ２０００． ＠＠［１］李峰．关于立体匹配技术的研究［Ｄ］．上海：上海交通大 程中的应用［Ｍ］．武汉：长江出版社，２００９． ＠＠［２］李征航，黄劲松．ＧＰＳ测量与数据处理［Ｍ］．武汉：武汉大 学出版社，２００５． ＠＠［３］卢献健，任超．ＧＰＳ数据处理科研软件与商业软件对比分 析［Ｊ］．全球定位系统，２００７（５）：２９－３２． ＠＠［４］ Ｔｒｉｍｂｌｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ． Ｔｒｉｍｂｌｅ Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ Ｏｆｆｉｃｅ Ｕｓｅｒ Ｇｕｉｄｅ Ｖｅｒｓｉｏｎ １．６［Ｒ］． ２００２ ＠＠［５］ＬＯＵＩＳ Ｈ． ＥＳＴＥＹ， ＣＨＡＲＬＥＳ Ｍ． ＭＥＥＲＴＥＮＳ． ＴＥ ＱＣ：Ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ－ｐｕｒｐｏｓｅ ｔｏｏｌｋｉｔ ｆｏｒ ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ ｄａｔａ ［Ｊ］． ＧＰＳ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ， １９９９，３ （１） ： ４２－４９ ＠＠［６］中国标准出版社．ＧＢ／Ｔ １８３１４－２００９全球定位系统 （ＧＰＳ）测量规范［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００９． ＠＠［７］张兵，赵瑞．ＧＰＳ控制网起算点兼容性分析方法研究与实 践［Ｊ］．测绘科学，２０１０，３５（５）：６５－６７． ＠＠［８］中华人民共和国铁道部．ＴＢ １０１０１－２００９／Ｊ９６１－２００９铁路 工程测量规范［Ｓ］．北京：中国铁道出版社，２００９． ＠＠［１］田雪冬，郭际明，郭麒麟，等．ＧＰＳ定位技术在水利水电工
SIFT特征点提取与匹配算法
二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
东风日产汽车遥控器手工匹配步骤
汽车遥控器手工匹配步骤 十二：东风日产-蓝鸟遥控钥匙手工匹配操作方法 操作方法一: 1、将钥匙插在点火开关内，不用打开 2、把主驾驶员门关掉→打开，重复3次 3、然后打开点火开关至仪表指示灯亮，点火开关开关3次，直到听到“哔”的一声声音，以上动作应在10秒内完成 4、再把门开关三次，点火关开关三次，又听到“哔”的一声 5、把门关掉，把钥匙拔出来 6、将遥控器对准仪表盘下方，按一下匹配完成 操作方法二: 1、室内灯开关设为自动档，关闭所有车门，10秒内将左前门（驾驶侧）打开再关闭再打开2010年10月20日
丰田系列：佳美，霸道，锐志，皇冠，凯美瑞等等 1、将所有车门关闭，插入钥匙，打开主车门，拔出钥匙； 2、将钥匙插入点火开关并拔出两次； 3、关闭并打开侧车门两次； 4、将钥匙插入点火开关并拔出一次； 5、关闭并打开侧车门两次； 6、插入钥匙到点火开关，然后将车门关闭； 7、点火开关ON-OFF一次为添加模式：ON-OFF两次为重设模式： 8、从点火锁里拔出钥匙，此时门锁应该动作2次， 同时压下“LOCK”和“UNLOCK”键1秒后松开，1秒内再重复一次此时中控锁会自动开锁和锁一次动作1次则成功，动作2次则失败9、设定其他遥控器，重复步骤8 陆地巡洋舰4500，4700等03年前等（凌志）
1 将司机车门打开，其他车门关闭并锁上 2将钥匙插入点火开关再拔出，不要打开 3按主车门上中控开关锁---开5次 4将司机车门关闭再打开 5再按主车门上中控开关锁---开5次 6将钥匙插入点火开关ON---OFF2次并拔出，此时门锁应动作2次 7按住遥控器的锁键和开键保持1秒，再按其中一个按键1下，门锁动作设定成功 8设定其他遥控器，重复步骤7，将车门关闭退出编程 威驰与花冠 1打开司机车门，其它车门关闭 2将点火开关打开并关闭5次，此时安全灯应该亮 3按遥控器任意键，灯应该熄灭
F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍 ( 2 0 2 0 )
三个描述符的比较：SURF，FREAK和BRISK =================分割线================= 我认为从事对象识别，图像注册和使用关键点提取的其他领域的开发人员和研究人员可以发现这个帖子很有用。最近（从2.4.2），一个新的特征描述符算法被添加到OpenCV库中。据称FREAK描述符优于ORB和SURF描述符，但速度非常快（与ORB相当）。也有人在我的博客上的评论提到BRISK描述符，这是比SURF更新，更高效。那么，最后我找到一个时间来比较他们，并发表我的研究成果。 这篇文章与我过去的OpenCV比较报告非常相似。虽然这些报告是多年前发表的，但它们还是有些实际的。对于这个测试，我决定从头开始重写整个测试框架。源代码即将可用。但现在，让我解释我做了什么来找到最好的三种算法。将图像转换为描述符的主要目标是什么？从像素域移动到更紧凑的表示形式相同的数据。此外，我们希望我们的表示是旋转和比例不变的（例如，当源图像旋转或缩放时，表示保持不变或略微变化）。SURF，FREAK和BRISK描述符宣称它们是旋转和尺度不变的。 ========================分割线============================== 就像在OpenCV比较报告中一样，测试应用程序与测试模式图像一起工作。我们有四个基本的转换：旋转，缩放，模糊和亮度调整。这里是如何旋转转换类看起来像：
class ImageRotationTransformation : public ImageTransformation ImageRotationTransformation(float startAngleInDeg, float endAngleInDeg, float step, cv::Point2f rotationCenterInUnitSpace) : ImageTransformation("Rotation") , m_startAngleInDeg(startAngleInDeg) , m_endAngleInDeg(endAngleInDeg) , m_step(step) , m_rotationCenterInUnitSpace(rotationCenterInUnitSpace) -- Fill the arguments for (float arg = startAngleInDeg; arg = endAngleInDeg; arg += step) m_args.push_back(arg); virtual std::vector getX() const return m_args; virtual void transform(float t, const cv::Mat source, cv::Mat result) const cv::Point2f center(source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.x, source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.y);
计算机视觉中的图匹配方法研究
无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 计算机视觉中的图匹配方法研究 张新强 (大连东软信息学院智能与电子工程学院，辽宁大连116023) 摘要：计算机视觉在各行各业得到广泛的运用，在图片转化中常常会使用到图匹配的方式来降低误差，提升视觉效果。通过将两张或两张以上的图进行对比分析，来提高计算机视觉分析的精密度和准确性。在长期的研究过程中出现了多种图匹配的方法，文章就不同的匹配方法进行综合论述，以期从中找到一些共同之处和创新点，为计算机的图匹配领域提供新的理论资料。 关键词：计算机视觉；图匹配方法；计算机 现阶段，计算机视觉要求的精密度和智能化水平越来越高。影响计算机视觉效果的因素有很多，既有硬件方面的，也有软件方面的问题。就硬件水平而言，目前,专业摄像头的像素己经达到一个很高的标准，因此，想要实现视觉效果的提升就必须在软件上下功夫，即在算法、系统和图匹配方式上进行优化升级。本文重点就图匹配的方式进行详细论述，在此之前，关于匹配方式的问题少有论述，本文将弥补图匹配方面理论研究的不足，丰富相关科研资料。 1匹配方式对计算机视觉效果的影响 1.1矢量特征描述法 矢量特征描述法简而言之就是对线条的描述和刻画，这种技术被广泛地运用于零件制造行业。这种描述方式更适合对线性指标进行处理，在对色彩丰富、图形复杂的图片进行处理时其精确度就会明显下降。这是由其工作原理所导致的，不同的工作原理决定了它独有的服务对象和工作效率。在使用矢量特征描述的方式对现实生活中的图片进行处理时，常常会出现失误率高、系统运行负荷过大等情况。矢量描述的方法更适合传统的零件加工行业，在节约成本的同时，也能够满足零件生产过程中的基本要求。对于精密度高、较为复杂的图纸，使用矢量特征表述的方法缺乏专业性，尤其是对产品的精度要求严格的企业，这时就需要使用更为立体、全面的图模型方法。 1.2图模型法 图模型法是现阶段最常用的图匹配方法，通过对图片进行精细化处理，对图片的内容进行建模，通过对两种模型具体情况的对比来提高匹配的准确性。图模型法能够将平面的照片立体化、层次化，使图片不局限于平面上，使用批次对照的方式，使图片对比更加细致化，即使用图模型的方式能够细化像素、曝光、白平衡等因素对照片质量的影响，通过数字化智能处理的方式，让图形中的内容“活起来”。这种方式适用于多个领域对图片进行匹配的要求。第一步通过智能化程序快速对图片内容进行扫描；第二步进行建模；第三步根据层次化的模型分层对比或匹配，通过科学合理的匹配方案让图匹配更加高效、便捷 2计算机视觉中图匹配方法的组成要点 2.1特征空间 在图片的拍摄过程中，极易受到人为因素的影响，导致图片的质量存在误差，在构图、亮度、对比度、光照等各个方面，任何一个环节的参数变动都会导致照片存在或多或少的差异，导致匹配过程难度提升。所谓特征空间就是指在图片匹配环节，图片的具体参数及情况。不同的图片有不同的参数，在处理时，把握不同图片参数之间的关系，通过电脑进行整体性分析，既要凸显相同点、相似率，更要明确不同点。图片特征问题是对图片进行处理的第一步，在匹配时，为匹配对象确定一个大致的特征区间，是区间内图片的各项参数保持相对平均的基本方法。 2.2相似性度量 在匹配的过程中，依据的是相似度的高低。相似度既是衡量相似性也是衡量匹配准确性的重要表现形式之一。在匹配时，应当通过随机的方式，保证不同组都有分工，保证每一组内的图片在特征上的相似度大致满足。通过数字化的结果保证相似性度量。通过函数进行相似度的分析，将复杂的数据使用函数表现出来。相似性的度量方式是建立在函数相似性基础上的，因此，在这一过程中，选择正确的函数公式和回归方程是基础，也是相似性匹配的基本保障0。 2.3搜索空间 搜索空间即带估计参数组成的空间。对参数内容进行初步归纳，从而形成一个一定范围的空间，最后将不同图的参数区间进行匹配。这种匹配方式使匹配过程更加直观、更富有科学依据。根据参数的不同，能够反映的不仅是图片的质量，更包含了图片的色彩、内容等因素。随着互联网技术的发展和计算机成像技术的成熟，电脑显示器也存在失真的情况，因此，使用参数进行匹配的方式更符合计算机的运行特点。通过细微参数的匹配方式能够反应出肉眼所无法直观看到的差异。使用参数作为搜索更适合计算机的工作模 作者简介：张新强(1980—),男，山东德州人，讲师，硕士；研究方向：智能机器人与自主系统，嵌入式智能系统。 -115-
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图像局部特征（一）--概述 本文根据下面这篇文章，做下简单修改。 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3?M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，
所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵： H(L)=[L?xx?L?xy?L?xy?L?yy?]?H(L)=[LxxLxyLxyLyy] 以及它的行列式的值DoH(Determinant of Hessian): det=σ?4?(L?xx?(x,y,σ)L?yy?(x,y,σ)?L?2?xy?(x,y,σ))?de t=σ4(Lxx(x,y,σ)Lyy(x,y,σ)?Lxy2(x,y,σ)) Hessian矩阵行列式的值，同样也反映了图像局部的结构信息。与LoG相比，DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑制作用。 无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步： 1）使用不同的σ?σ生成(?2?g?x?2?+?2?g?y?2?)?(?2g?x2+?2g?y2) 或?2?g?x?2?,?2?g?y?2?,?2?g?x?y?2g?x2,?2g?y2,?2g?x?y模板，并
一种有效的解图匹配问题的核方法研究 2
一种有效的解图匹配问题的核方法研究 摘要：随着计算机技术与网络技术的高速发展，大量的数据充斥着我们周围的世界。面对这些复杂的海量数据，如何才能准确无误地对它们进行辨别与分析，这对于人们来说是一个非常具有挑战性的问题。在计算机领域，图是一种非常灵活的数据结构，对图等含有结构化信息数据的进行学习，是模式识别和机器学习领域的一种重要问题。本文主要研究了通过核方法来解决这些识别问题，并且实例化了两种特殊的解决图匹配的核方法。在此基础上，分析了其解决这类问题的算法复杂度。实验结果表明，本文所提出的方法是一种解决图匹配的非常有效技术。 关键词：模式识别；图数据；图匹配；核方法 1 引言 模式识别伴随着计算机技术和网络技术的快速发展，在许多领域得到了成功应用如数据挖掘、文献分类、财政、多媒体数据库的组织和检索、生物（比如根据人的物理特征，如人脸、指纹等识别人）、医学（医学图像分析）。其中图的顶点表示对象的各个组成部分，图的边表示各组成部分之间的关系，以这样的表达方式图就可以很容易地捕捉到物体的关系与结构信息。因此，基于图的描述是一种非常有效的表达方式。而当前模式识别领域中大多数工具却不能直接以图为其处理对象，这严重影响了基于图方法的发展。研究复杂模式分析和分类方法是有必要而且有意义的。其中基于核方法的学习方法是一种比较新的学习方法，它是从统计学习理论中发展出来的，并且有效地克服了传统模式识别方法的局部极小化和不完全统计分析的缺点。 现实世界中的数据往往具有数据量多、高维、动态、不完全（缺值）、不确定（包含噪声）以及稀疏性等特性。对于从事模式识别、信号处理以及数据挖掘的研究者来说，核方法是一个强有力的分析工具。本文主要研究并实例化了一种核方法来模式识别中的图匹配问题，也就是通过在一个图中匹配另一个图中的某个相似的子结构来计算两个图的相似性的过程。 2 核方法 在近几年的机器学习和数据挖掘领域中，核方法成为一种非线性数据处理的新方法。它避免了神经网络和决策树中典型的局部极小化问题和过拟合问题。因此，它可以看成是经典线性方法的扩展，也可以认为它等效于使用非线性映射将样本变换到希尔伯特特征空间，随后在该空间中实施线性特征抽取的方案。 定义2.1（图核）图G1和G2间的核函数K (G1, G2)称为图核。映射?将原始空间中的图映射到高维甚至无穷维向量空间（特征空间）中去，使得 K (G1, G2) =
各种汽车遥控器的匹配方法
各种汽车遥控器的匹配方法 各种汽车遥控器的匹配方法 一、丰田"霸道"遥控器匹配 丰田"霸道"遥控器匹配打开驾驶侧车门，关闭门锁开关unlock。将钥匙插入后拔出，手动操作中控开关做"开-关"五个循环（lock—unlock 为一个循环，一个循环时间为2秒）。 驾驶侧门再打开，再进行手动操作中控开关5个循环。 匙key on—key off两个循环，在此过程中车身电脑会让中控自动地lock—unlock两次，此表示重写模式被选定。 按住遥控发射器上的“lock" “unlock"两个按键，然后按住“lock”键，此时门锁会自动地上锁和开锁1次，表示已经登录成功，若两次表示失
败，须重新登录。 二、丰田佳美2、4遥控器设定程序 1、驾驶侧车门上锁和开锁，拔出点火钥匙; 2、在5s内插入和取出遥控钥匙两次； 3、在40s内关闭和打开驾驶侧车门两次； 4、插入点火钥匙并取出； 5、在40s内关闭 和打开驾驶侧车门两次; 6、插入点火钥匙； 7、关闭所有车门； 8、以1s的间隔，转动点火开关，根据点火开关位置从“ LOCK ”到“ON”次数，来选择遥控钥匙设定模式： a)LOCK —ON 1次，增加模式； b)LOCK —ON2次，重新编程模式； c)LOCK —ON3次，确认模式； d)LOCK —ON5次，保护模式； 9、取出点火钥匙； 10、确认所选择的设定模式，可通过中央 门锁上锁和开锁的循环反应次数来确认，因为中央反应次数与第8步的次数是----- 对应的。注意，确认模式和保护模式已经选择，打开车门将退出程序。
11、在40s时间确认进入到增加模式和重新编程模式： a)同时压下遥控器钥匙“ LOCK ”和 “ UNLOCK ”按键，1s或1、5s释放按键； b)在3s内重复步骤A，同时压下遥控器钥匙“LOCK ”和“ UNLOCK ”按键1s以上，后释放按键； c）遥控器设定成功，中央门锁会上锁和开锁一次。如有问题或程序到了这一步后，中央门锁循环两次，当这种情况发生后，确保遥控器是否正确，然后重做以上两步骤的程序； 12、多个遥控器要设定，重复步骤以上三个程序； 13、打开驾驶侧车门，程序完成。 三、现代酷派摇控器设定 现代酷派摇控器设定钥匙打到ON档不到，在中间的位置，仪表灯不亮，空调面板灯亮时，按开或锁键一下，双跳灯闪动即可。 四、别克GL8遥控器编程 别克GL8遥控器编程重要注意事项：需要遥控门锁接收器（RCDLR ）识别的所有发射器，必须按单一编程顺序编程，如果将系统置于编程模式，在
A遥控钥匙匹配方法
A遥控钥匙匹配方法 奥迪A6遥控钥匙匹配手工操作方法 1、用副钥匙将点火开关打开，将所有车门关闭； 2、在门外用钥匙向锁的方向拧住并保持； 3、按遥控器开锁键一下，此时侧门灯应闪烁一次； 4、五秒后再按一下开锁键，此时门锁应自动打开，第一把钥匙设定完毕； 5、设定第二把钥匙，用副钥匙将点火开关打开，将所有车门关闭； 6、在门外用第二把钥匙向锁的方向拧住并保持； 7、连续按第二把遥控器开锁键两下，此时侧门灯应闪烁两次； 8、五秒后再按一下开锁键，此时门锁应自动打开，第二把钥匙设定完毕； （设定第三把在步骤3中连续按三下开锁键，第四把连续按四下开锁键） 2000款一汽奥迪（Ｃ5）A6轿车遥控钥匙适配方法遥控钥匙的重新
设定程序（复制遥控器） 通报内容： 1、C5A6随车一般带有2把遥控的钥匙。如果想另外加遥控钥匙，那么这些钥匙必须与中央门锁控制单元进行适配。 2、如果显示故障代码00955-00958及更换遥控钥匙电池时，也要适配钥匙。适配新的遥控钥匙程序： a.打开点火开关(用副钥匙)。 b.在测量数据块007中检查已适配了几把钥匙。 c.在车外用将要适配的车钥匙锁上司机车门锁，5s内按下遥控钥匙上的“offnen”键，直到达到下一个存储位置，每次按下由警报闪光灯认可，等待5s，再次按下键“offnen”，车门打开。 d.关闭点火开关，拔下点火钥匙。检查新遥控钥匙的功能。 必须注意：新钥匙必须使用未占用的存储位置来适配，如果使用已占用的存储位置(标记为一个“1”)来适配，那么先前已在该位置适配
的车钥匙将失效。 已有遥控钥匙的再适配：说明：只有更换遥控钥匙电池及显示故障代码00955－00958时，才进行此步操作。按下遥控钥匙上的一个键，如果车门没有打开或锁上：a.在30秒内打开关并锁上司机车门锁。 b.检查遥控钥匙再适配功能是否正常。 金奔腾解码器奥迪A6遥控钥匙的匹配方法 第一把钥匙的适配： ①将要匹配的点火钥匙插入点火开关，打到ON档； ②连接金奔腾电脑解码器，选择大众车系，进入中央门锁系统； ③选择自适应匹配，输入组号21，按确定键，屏幕右上角（第二组数据）显示：Learn(学习)； ④按确定键，屏幕显示：匹配值，输入00001（即匹配的第一把钥匙）；
长安CS35钥匙匹配方法
打开关闭点火开关2次6秒内完成拔出锁匙然后同时按遥控锁键和开锁键 关闭所有车门，用尚未匹配的遥控器钥匙打开关闭点火开关2次(就是让仪表都有电) （6秒内完成,快一点没问题,但至少要看着仪表盘点亮和黑屏）拔出锁匙然后同时按遥控锁键和开锁键(不局限于5秒,要看到转向灯闪动) 方向灯闪一次表示成功开完按一个遥控器再迅速按(这里动作要快)另一个遥控器(一个成功了赶紧按另一个遥控器)最后打开关闭点火结束匹配程序.(是有个细节.就是开关点火可以快一点,之后按开关锁键要长一点时间.等它闪灯.闪灯后快点按另一个开关锁键.最后用首次匹配的锁匙开关一下结束匹配.)成功的关键是学习和尝试. 莲花汽车遥控器匹配方法 1.插入钥匙 2.按重置（就是中控台那一排中间有个小圆点的那个）按钮，并持续到第4步 3.拔出钥匙 4.重新插入钥匙，转到ON的位置 5.释放重置按钮 6.再按重置按钮，直到第8步 7.按遥控器上第一个LOCK按钮两次，然后听到beep一声 8.按第二个遥控器上LOCK按钮两次，然后听到beep一声(到此结束 吉利熊猫遥控器设定吉利熊猫遥控器设定爱车一族 1.插入原车钥匙，在7秒内，在ACC和ON之间快速拧动开关3次，第3次时将点火开关置于ON位置。 2.观察防盗指示灯会快速闪3秒，3秒后会顿停1秒,当LED再次亮起并熄灭后将钥匙从ON 到ACC再到ON,此时喇叭会鸣叫2声，表示解码成功。 3.然后按住要匹配的遥控器任意按键（大于2秒）喇叭会鸣叫一声，表示学习已完成。放下这个，再换剩下的几个遥控（包含老遥控）依次仅仅重复这里第三步操作，也就是按住键学习新频率即可，不用再开关解码，即可完成学习匹配。