数据融合的精确极大似然配准算法在六自由度DPS中的应用

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ds融合算法

ds融合算法

ds融合算法
DS融合算法(Dempster-Shafer Fusion Algorithm)是一种用于将多个证据或信息源进行融合的算法,它基于Dempster-Shafer理论,目的是通过综合各种证据来得出更准确的结论。

Dempster-Shafer理论是一种概率推理框架,用于处理不确定性和不完全信息。

它通过对证据进行数学建模来推断和合并不同的证据,以得出最终的推断结果。

DS融合算法根据证据的可信度和冲突程度,计算出每个可能的假设或情况的置信度,并对这些置信度进行组合,得出最终的融合结果。

DS融合算法的步骤如下:
1. 收集多个不同的证据或信息源,每个信息源都有一个对应的置信度,用于表示该信息源的可信度。

2. 根据Dempster规则计算每个假设或情况的置信度,这个过程称为证据的组合。

3. 对于存在冲突的证据,使用Shafer规则解决冲突,通过分配冲突系数来调整置信度。

4. 根据最终的置信度,确定推断结果。

DS融合算法在许多领域中都有应用,特别是在模式识别、决策支持系统、传感器融合等方面。

它能够有效地处理不确定性和多源信息的问题,并提供可靠的推断结果。

需要注意的是,DS融合算法需要合理选择证据的可信度和进行冲突处理,以及对问题进行适当的建模,才能得到准确和可靠的融合结果。

此外,算法的计算复杂度较高,对于大规模问题可能会受到限制,因此需要根据具体情况进行权衡和优化。

联合极大似然关联算法

联合极大似然关联算法

联合极大似然关联算法摘要:一、引言二、联合极大似然关联算法介绍1.算法原理2.参数设置三、算法应用1.推荐系统2.自然语言处理四、与其他关联算法的比较五、总结正文:一、引言随着互联网的快速发展,数据量呈现出爆炸式的增长。

如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息,成为了当前研究的热点问题。

关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘方法,它可以找出数据集中各项之间的关联关系,从而为数据分析和决策提供支持。

联合极大似然关联算法是关联规则挖掘中的一种经典算法,具有良好的性能和广泛的应用。

二、联合极大似然关联算法介绍1.算法原理联合极大似然关联算法(Joint Maximum Likelihood Association RuleMining,简称JML)是一种基于极大似然估计的关联规则挖掘算法。

它通过优化关联规则的似然函数,寻找使得联合概率分布最大的关联规则。

2.参数设置联合极大似然关联算法的主要参数包括最小支持度、最小置信度和最小提升度。

这些参数需要根据实际问题和数据特点进行设置,以获得较好的关联规则。

三、算法应用1.推荐系统推荐系统是联合极大似然关联算法的一个典型应用。

通过对用户行为数据的分析,推荐系统可以发现用户的兴趣偏好,从而为用户推荐可能感兴趣的内容。

JML算法在推荐系统中可以有效地挖掘出用户和项目之间的隐含关联关系,提高推荐的准确性和满意度。

2.自然语言处理自然语言处理是另一个重要的应用领域。

在文本分析中,联合极大似然关联算法可以挖掘出词汇之间的关联关系,为词义消歧、词语搭配抽取等任务提供依据。

此外,JML算法还可以应用于情感分析,通过对文本的情感倾向进行分析,挖掘出与情感相关的词汇和表达模式。

四、与其他关联算法的比较联合极大似然关联算法在挖掘关联规则时,能够考虑不同项之间的条件概率分布,具有较强的概率解释性。

与Apriori算法相比,JML算法在挖掘关联规则时具有更高的性能,尤其在处理稀疏数据和挖掘长关联规则时具有明显优势。

数据融合中的时间配准方法探究

数据融合中的时间配准方法探究

数据融合中的时间配准方法探究
杨炳君
【期刊名称】《内蒙古财经学院学报(综合版)》
【年(卷),期】2013(011)005
【摘要】时间配准是指应用内插、外推、拟合等算法对各传感器的观测序列进行处理,使得各传感器能在同一时刻提供对同一目标的观测数据.时间配准是数据融合中不可缺少的一个环节,本文主要概述了两种常用的时间配准法并列举了三次样条插值实例.
【总页数】3页(P143-145)
【作者】杨炳君
【作者单位】内蒙古化工职业学院基础部,内蒙古呼和浩特010070
【正文语种】中文
【中图分类】O17
【相关文献】
1.多传感器数据融合中的数据配准研究 [J], 贺席兵;敬忠良;王安
2.ADS与多雷达数据融合中的系统误差配准法 [J], 蒋乃欣;张军;罗喜伶;刘伟
3.多传感器数据融合系统中时间配准算法分析 [J], 彭焱;徐毓;金宏斌
4.ADS与多雷达数据融合中的系统误差配准法探讨 [J], 周东民;
5.数据融合的精确极大似然配准算法在六自由度DPS中的应用 [J], 严浙平;边信黔;戴学丰;施小成
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不同融合算法在IRS—P6影像水域面积信息提取中的比较研究

不同融合算法在IRS—P6影像水域面积信息提取中的比较研究
2 1年第 2 0 1 N
不 同融 合算 法 在IS 6 R —P 影像 水 域 面积 信息 提 取 中的 比较 研 究
不 同融合算 法在 IS P 影像水域 面积 —6 N 信 息提取 中的比较研 究
蔡晓凤 刘有才
002 ) 5 0 1 ( 河北省地矿局水文工程地质勘查 院,河北 石家庄

个刀 的线性变换矩阵 n l Zn -,
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根据 主成份变换 的数学原理 ,A , 是,
(. ) 2 3
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的协 方差矩 阵的特 征 向量矩阵 的转置矩 阵,即
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其 中 :. 示 明度 , 为色 度 , 为 饱 和 度 , , 表 是为计算H 所使用 的中间变量 。 ,S
河 北遥 感
2 1 年第 2 0 1 期
公式 [] : 1为


多光 谱 图像 。其表达式为 :




g=A Xj
X l l G
『 (1 R 2) ] .
厂=f ) z , .( ] It, , ( ) ( f ,
2 3 主 成 分 变 换 .
主 成分 变 换 又称 K L 换 或P A 。主成 分 变 -变 C法
对高分辨 波段影像进行 模拟 。利 用模拟 的高分辨率 波段 影像 作为G 变 换第 1 S 个分量 来对 模拟 的高 分辨
率波段 影像和低分辨 率波段影像进 行G 变 换 。通过 S 调整高 分辨率波段影像 的统计值 来匹配G 变换后 的 S

一种3d模型配准算法

一种3d模型配准算法

一种3d模型配准算法一种3D模型的配准算法J摘要本篇文章描述精确和有效计算包含自由形态曲线和自由形态平面的3D模型的通用、独立表示的方法该方法基于算法处理“全六自由度”,需要一个给定的点的几何实体发现最近点的程序算法总是对均方差度量的局部最小值单调收敛,实验表明在第一次迭代中收敛的比例加快因此,通过测试每一次最初的配准为一个复杂模型的详细数据给出一个适当的初始旋转和转化能最小化“全六自由度”距离度量的均方差例如,一个已知的“”模型和一个“”模型代表着一个模型的主要部分通过一个最初变换还有一个相对较小的一系列旋转能在几分钟内配准这个算法的一个主要应用就是在模型检查之前使用一个理想的几何模型记录读出数据这个方法适用于决定基本问题上,比如不同几何体表达式的全等还有估算一致性不确定的点集的轨迹实验的结果证明了这个配准算法在点集、曲线和曲面上的性能关键字自由形态曲线配准、自由形态曲面配准、运动估计、位姿估算、四元数、3D配准1 介绍自由形态曲线、曲面、点集的全局和部分模型匹配度量在“几何建模与计算机视觉”中已经被描述出来,试图在计算机视觉中形式化和统一这个关键问题的描述:在一个传感器坐标系中已知3D数据,描述了一个可能和模型形状一致的数据模型,已知模型坐标系中的模型形状,估算最理想的旋转变换,对齐或者配准模型形状和数据模型,最小化两个形状的距离,经由一个均方差度量最终决定等价模型许多应用主要关注一下几个问题:一个深度图像的分割区域和在一个模型中的B样条曲面子集匹配吗?本文为自由曲面匹配问题(该问题已经在“几何建模与计算机视觉”中定义,“自由形态曲面匹配问题” 作为一个特例)提供了一个简单的、一般的、统一的方法,这个解决方法已经推及到n维度已经为以下问题提供了解决方案:1) 无一致性的点集匹配问题; 2) 自由形态曲线匹配问题该算法要求无提取特征,无曲线或平面派生,还有无3-D数据预处理此次提出的方法主要应用于在模型检查前使用几何模型从移动的精确装置中记录数位化资料当使用高精确无触点的测量设备在一个浅深度区域检查模型时,不同的感测点所得的数据并没有太大的变化因此,出于简化的目的还有存在基于与检测应用相关的大量数据,在大量数据之中的不相等的点集并不在考虑之中相似的,排除异常值被视为进程的一个步骤,同样的,同样的这个步骤可能会是一个最好的手段,也可能不会被处理在检测应用的环境中,假定一个有能够排除明显误差的感应器、高精准、无触点的检测设备,没有产生不良数据,数据合理这个模型配准算法可以通过下列几个几何数据表达式应用:1) 点集;2) 线段集;3) 隐性曲线:;4) 参数曲线:; 5) 三角形集合; 6) 隐性曲面:; 7) 参数曲面:,,;这些包含了大多数应用将要利用一个方法匹配3D模型,其它的表达式通过一个估算已知模型到已知数字化点的最近点的程序处理本文结构如下:首先回顾数个相关的论文;接下来会提及计算包含上文的集合表达式的一个模型到一个已知点的最近点的数学初步;然后介绍迭代最近点算法,一个证明关于其单调收敛性质的定理初次配准的问题会在接下来提到最后,从提供的点集、曲线、曲面集展示迭代最近点算法的性能2 文献回顾相关的一些工作已经被发表在3D自由形态模型的配准领域目前有关于整体形状匹配或者配准的大部分的文献资料局限于特定的类型或者形状,也就是说1) 多面模型;2) 分段-二次曲面模型; 3) 一致性已知的点集;读者可能会查阅XX年以前的相关资料为而来的其它最近的相关采集工作在下文中不会介绍,读者请阅读以下文章从历史的观点上来说,使用3D数据匹配自由形态模型的工作早已经被还有他在法国国家信息与自动化研究所的团队完成,早在XX年,他们就有效的匹配了法国雷诺公司的汽车配件这个工作使得在计算机视觉团队中为3D点集的一致性使用四元数进行最小二乘法配准变得非常普及选择性的使用算法在这个时间范围内并不被世人所周知这个工作的初始限制就是它依赖在自由形态模型中合理的大型2D区域中可能的存在XX年,和对没有抽取特征的自由形态空间曲线匹配问题开发了一个解决方法他们使用一个非四元数近似处理最小二乘法旋转矩阵这个方法适用于处理质量合理的曲线数据,但是不适用面对有噪声的曲线数据,因为这个方法对曲线使用弧长抽样法获得一致点集et al发表了3D点集位置估算问题使用鲁棒性方法结合最小二乘法配准方法,提供了一个鲁棒性统计量,选择性的最小二乘法或点集进行匹配这个算法能够处理统计的离群值而且只要标准正交矩阵的行列式为正就能够理论上被四元数算法取代一个最近的会议议程里就包涵这个领域的贡献根据的最小二乘法四元数匹配提出了一个选择性使用4x4矩阵最大特征值代替最小特征值的构想和也发展了扩展高斯图像方法允许曲线匹配还有基于曲面正常直方图的非凸模型的受限制集合的匹配···以上都是一些专家的研究简单介绍,不必深究3 数学初步在这一部分,描述了在不同的几何表达式上计算一个已知点的最近点的方法首先,内容包括基础几何实体、参数实体、隐性实体读者可能需要查阅的相关知识以扩充知识框架欧式距离:,,设A是点集中的一个点表示为;点到点A的欧氏距离就是:(1)A的最近点满足公式设L为连接点与点的线段点到线段L的欧式距离为:(2) , & ,这个要求直接进行闭型计算设L属于线段集合表示为,再令点到线段集L的欧氏距离为:(3)在线段集L上的最近点满足等式令t是被三个点、、定义的三角形点和三角形t的欧式距离为:, & ,& , (4) 要求直接进行闭型计算令T是三角形集合的一个元素表示为,T={ }i=1…… 点和三角形集T的欧式距离为:(5)在三角形集合T上的最近点满足等式A 点对参数实体的距离在这部分,一条参数曲线和一个参数曲面被视为一个单独的参数实体,当时代替参数曲线,当时应该代替参数曲面曲线的评估区域是一个区间,但是这个评估区域对于曲面可以是在平面上的一个任意的闭合区域对于更多的参数实体的信息,例如,和B抽样曲线/曲面,可以参考其他的文章从一个给定的点到一个参数实体E的距离为(6) 对于距离的估算不是闭型是相对涉及下面介绍一个对计算点对曲线还有点对曲面距离的方法一旦对单独实体的距离度量,参数实体的集合直接进行闭型运算令F属于参数实体集合表示为,再令;i=1…点到这个参数实体F的距离为:(7)最近点在参数实体集合F上,满足等式我们第一步先创造一个计算从一个点到一个参数实体的距离的单行体几何学近似值对一个参数空间曲线C={ },能够计算一个多段线L(C )比如分段线性近似值绝不脱离空间曲线预先设立的距离,通过相应的参数曲线的论证值u标记多线段的每一点,这能够获得一个估值,这个值就是线段集合的最近点的论证值相似的,对一个参数曲面一个能计算三角形集合T(S ),这个分段三角形的近似值绝不脱离曲面预先设立的距离通过相应的参数曲面论证值标记每一个三角形的顶点,能获得一个估值( ,即三角形集的最近点估值作为这些曲线和曲面的程序的结果,假定一个有效的初值能致的值非常接近参数实体最近点当一个可信赖的开始的点是可用的时候,点对参数实体的距离问题对使用一个纯牛顿的最小值方法来说是理想的标量的客观功能最小化为(8)令为向量不同倾斜度操作数当 f=0时最小值产生当这个参数实体是曲面时,2D倾斜度向量为,2D海塞矩阵为:(9) 当客观功能的局部派生为以下:(10) (11)(12)(13)(14) 曲线要求仅计算和对每位实体,牛顿校正公式为:(15)当使用初始点选择方法描述以上基于一个理性小值的单一方法时,牛顿计算最近点在迭代一至五下分成三次的一般收敛方法这个计算牛顿方法在对比寻找最好初始点时费时较少B 点对隐性实体的距离一个定义为空集的隐性参数实体满足从一个给定点到一个隐性实体的距离I为(16) 计算距离的估值不是闭型的,是相对涉及下面是一个对计算点对曲线还有点对曲面距离方法的概述一旦实施对独立实体的距离度量那么隐性实体的集合直接进行闭型运算令J属于参数实体集合表示为J={ }k=1…… 点到一个隐性实体集合J的距离为(17)在隐性实体上的最近点满足等式我们第一步先通过计算从一个点到一个隐性实体的距离为完成参数实体创造一个单行体几何学近似值计算点到线集合或者是点到三角形集合的距离产生一个近似最近点,这个近似值能被用来计算精确距离参数实体达到无约束的最优化就足够了,隐性实体距离问题与其完全不同为了寻找在一个定义为的隐性实体上的最近点,一定要解决在最小化二次的客观功能项目、一个非线性受约束最小化方面受约束的最优化问题(18) 一个解决这个问题的方法是去构建增强的拉格朗日乘数法系统方程式:+ =0 (19)当,经由数字方法解决这个系统非线性方程式方程式还有未知的非线性系统的数字为三个2D曲线、四个曲面、还有五个定义好的参数空间曲线连续方法能用来解决此类代数实体问题,但是一个好的初始点会允许使用更快的方法,比如多维的牛顿寻根方法从数字的观点,参数方法更容易解决从应用的观点,没有工业系统存储在隐性结构下的自由形态曲线或曲面因为这个原因,用我们的工具系统或者经由特殊数学事件或经由参数架构处理隐性曲面的利益当然,如果这里有一个必要去处理在隐形架构中自由形态隐性实体的申请,以上算法能够实现使用一个近似距离算法,该算法蕴含了为曲面和2D曲线简单升级的公式当g 接近为零时:(20)此方法仅在起始点为、方向为的无限线与隐性实体交叉在一点,而这一点向量与无限线同向时精确在一般情况下并不正确,这个近似值通常更远离隐性实体的点因此,如果需要精确结果的话不能使用其结果C.相对点集配准所有的最近点算法都提到扩展到N维一个更必要的程序就是评估产生的最小二乘旋转与变换对我们的目的来说,在2D和3D中,只要不要求映射,四元数算法比方法更好方法,基于两点分布的互协方差矩阵,容易推广至n维,当维度大于3为时,此算法可能会成为我们的选择的解决方法如下,尽管等价于方法我们简要的陈述一下互协方差矩阵的重要作用组成四元数的是四个向量,要求,3是3x3单独矩阵与特征向量单元在本部分的末尾,你会发现,可以由一个相应的是最大化特征向量矩阵单元旋转四元数产生一个3 的旋转矩阵I令为一个变换向量完成配准状态的向量被表示为令P={ }为测试数据点集,与一个模型点集X={ }对齐,当还有每个点和与之对应的点有相同的指数均方差客观的功能的最小化为被测试的点集P的质量的重心还有相对的点集X的质心由下列公式给出:点集P与X的互协方差矩阵为:反对称矩阵=(…)的循环部分被用来构建列向量这个向量接下来被用于构建对称4x4矩阵Q:Q(上式)被选为理想的旋转理想的变换向量为:最小二乘四元数运算是O(Np)表示为:是最小二乘法点匹配误差符号 (P)是被用来表示点集P在通过配准向量变换之后的形式4 迭代最近点算法()既然已经概述了从一个给定的点计算几何形状最近点的方法还有计算最小二乘法配准向量,算法能够依照一个抽象的几何体X描述下来因此,被很好的应用于一下几个部分:1、点集;2、线段集;3、参数曲线集;4、隐性曲线集;5、三角形集;6、参数曲面集;7、隐性曲面集在算法的描述中,一个模型P移动到对齐的模型X中还有模型可能被表示在任何允许的形式中对于我们的目的来说,如果模型没有在点集形式中的话,那么此模型必须被分解为点集幸运的是,这个很简单;点被三角形集合还有线段集合作为起始点与末尾点使用,如果模型在曲面或者曲线形式中,那么则使用三角形/线段的起始点和末尾点的近似值点的数量在模型中被表示为Np令Nx为模型包含的点、线段、或者三角形的数量如上文说到,曲线与曲面最近点估算实现了我们的系统要求一个线或三角形框架去产出牛顿迭代的初始参数值,因此,Nx的数量仍然与这些平滑实体相关但是根据估值的精确性有所不同单独数据点与模型X之间的距离度量d被描述为在X中的最近点产生的最小距离表示为,致d( )=d( X)y属于X标记计算最近点为O(Nx)最坏事件与期望事件(Nx)当最近点计算被表示为每一个在P中的点时,程序是最坏事件O()令Y表示最近点的结果集,然后令C为最近点操作数:Y=C(PX) (29)给结果一个相关的点集Y,最小二乘法配准为计算以上描述的:( d)=Q(PY) (30)模型点集的位置经由P= 校正A 算法声明算法陈述如下: 点集P同Np点{ }从模型和模型X中获取迭代是通过设置P0=P =,k=0初始化配准向量被定义为与初始数据集P0相关,为了使得最后的配准代表完全变换步骤1、2、3、4被应用,直到公差r收敛计算需要的每个操作数已经在方括号中给出a) 计算最近点Yk=C(PkX)( 消耗:O())最坏事件,O()平均) b) 计算配准:( dk)=Q(P0Yk)( 消耗:O(Np)) c) 应用配准:Pk+1= (P0)(消耗:O(Np))d) 当变化在方差误差下降到一个预先设。

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法

第33卷第4期电子与信息学报Vol.33No.4 2011年4月 Journal of Electronics & Information Technology Apr. 2011基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法徐振华* 黄建国 张群飞(西北工业大学航海学院西安 710072)摘要:该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。

该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。

仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。

关键词:水下目标探测;期望极大化(EM)算法;估计融合;极大似然中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-5896(2011)-04-0977-05 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2010.00599New Method for Distributed and Quantitative EstimationFusion of Multi-sensor Based on EM AlgorithmXu Zhen-hua Huang Jian-guo Zhang Qun-fei(College of Marine, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)Abstract: For multi-sensor distributed and quantitative estimation fusion problem of underwater target detection,a model of distributed and quantitative estimation fusion is established. The channel noise and its statisticalproperty which is not fully known to fusion center is considered, The superiority of Expectation Maximization (EM) algorithm completely is used in parameter estimation problem when the observation data is missing. A new algorithm of distributed and quantitative estimation fusion is proposed based on EM algorithm. In this method, the unknown parameters of underwater acoustic channel noise and the quantization probability of local quantizer are modeled as the binary Gaussian mixture model parameters. Then, the invariance of the maximum likelihood estimation is used to get the result of the estimation fusion. Simulation results show that the estimation performance of the new algorithm is comparable to the methods which need ideal channel condition when the number of local sensors samples is larger than 5000 and the signal to noise ratio is higher than 6 dB. This new algorithm provides a theoretical basis for realizing the distributed and quantitative estimation fusion system of underwater target detection.Key words: Underwater target detection;Expectation Maximization (EM) algorithm; Estimation fusion;Maximum Likelihood (ML)1 引言信息融合技术最初来源于军事领域的C3I (Communication, Command, Control and Intelligence Systems)系统的需要。

高精度立体匹配的快速算法及其应用

高精度立体匹配的快速算法及其应用随着科技的不断进步和发展,计算机视觉技术越来越成熟,应用场景也越来越广泛。

其中,立体匹配技术在计算机视觉领域扮演着非常重要的角色。

立体匹配技术是指通过计算机分析图像中特定物体在左右两眼视野中的视差,进而还原出该物体在三维空间中的位置和形状。

而高精度立体匹配则是指对立体匹配算法的一种改进,旨在提高匹配精度和匹配速度。

本文将会深入探讨高精度立体匹配的快速算法及其应用。

一、高精度立体匹配的概念及意义在计算机视觉领域中,高精度立体匹配是指通过多种复杂算法实现对立体匹配技术的改进,旨在提高匹配结果的准确性和可靠性。

高精度立体匹配技术的出现,不仅使得计算机视觉应用范围更加广泛,而且也对各行各业的信息化建设起到了很大推动作用。

高精度立体匹配的意义主要表现在以下几个方面:1. 提高计算机视觉的应用效果立体匹配技术广泛应用于计算机视觉领域中的三维建模、虚拟现实、机器人视觉、安防监控等众多应用场景。

通过高精度立体匹配技术的改进,可以提高计算机对物体的识别和还原能力,进而提高计算机视觉应用的效果。

2. 降低应用成本相对于传统的立体匹配技术,高精度立体匹配技术更加准确、稳定和快速,可以大大降低应用成本。

同时,高精度立体匹配技术还通过对图像中特征点的提取和优化,能够提高图像压缩比率,从而更加节约存储空间和带宽资源。

3. 推动科学技术发展重建等。

这些领域的持续发展,不仅可以促进社会经济发展,还可以推动科学技术的发展和进步,使人类社会更为智能化和便捷化。

二、高精度立体匹配的算法及其优缺点尽管高精度立体匹配技术已经得到了广泛应用,但是其算法的研究仍然是一个热点领域。

目前,多种高精度立体匹配算法被提出,例如基于灰度信息的算法、基于特征点的算法、基于全局优化的算法等。

这里将重点介绍一下高精度立体匹配算法的特点和优缺点。

1. 基于灰度信息的算法基于灰度信息的算法是立体匹配算法中的一种经典方式。

该算法通过分析图像中特定物体在两张图像中的灰度特性(例如亮度、对比度等),进而计算出该物体在三维空间中的位置和形状。

极大似然估计算法及其在数据分析中的应用

极大似然估计算法及其在数据分析中的应用随着信息技术的快速发展,数据分析已成为各行各业必不可少的工具。

在数据分析中,估计是其中重要的一个步骤。

估计的主要目标是通过已知的数据样本来推断总体的某些未知参数。

其中,极大似然估计算法在估计过程中被广泛应用。

一、极大似然估计算法的基本定义极大似然估计算法首先由高斯、费舍尔等数学家提出。

其定义非常简单,即给定样本数据和一个参数模型,通过调整模型的参数值,使得该模型发生的概率最大。

在实际中,极大似然估计算法是一种常用的参数估计方法,广泛应用于各种领域,比如生物学、物理学、统计学等。

举个例子,假设我们要对一批硬币进行检验,检验其是否为真正的硬币(一面头,一面花)。

我们可以用一个二项分布的概率模型,其中头的概率为p,花的概率为1-p,这样就可以计算出样本中出现头或花的概率了。

通过极大似然估计,我们可以通过样本数据推断出p的值,从而判断这批硬币的真伪。

二、极大似然估计的性质和假设在实际应用中,极大似然估计算法具有以下性质:1. 一致性:随着样本量的增加,极大似然估计的误差将不断减小,最终收敛于真实值。

2. 无偏性:若数据满足一些假设条件,极大似然估计的期望将等于真实值,即其期望不会偏差。

3. 高效性:极大似然估计是一种高效的参数估计方法,其算法简单,计算量小,通常只需要解一个方程即可。

但是,在应用极大似然估计算法时,需要注意以下假设条件:1. 可能性假设:假设该数据满足所应用模型的概率分布。

2. 独立性假设:假设该样本中的每个数据点是独立的。

3. 随机性假设:假设该样本是从一个总体中随机选取的。

三、极大似然估计的优缺点极大似然估计算法在实际应用中具有以下优点:1. 基于统计学原理,理论基础扎实。

2. 算法简单,易于实现。

3. 结果基于样本数据,具有较高的可信度。

但是,极大似然估计算法也有一些缺点:1. 该算法需要预设模型概率分布的形式,如果模型概率分布模型不准确,结果将产生偏差。

rms融合算子-概述说明以及解释

rms融合算子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下角度展开:【引入背景】在当前信息时代,数据量呈爆炸式增长,特别是在图像、音频、视频等多媒体数据领域,传统的算法和方法已经难以满足对大规模数据处理和分析的需求。

因此,研究和发展新的数据融合算法成为当今科学研究的热点之一。

【定义RMS融合算子】RMS融合算子是一种常用的数据融合算法,它是将多个数据源的信息进行混合,并根据每个数据源的权重值对其进行加权平均的一种方法。

这种算子可以有效地提高数据融合的精度和效率,广泛应用于多媒体数据处理、人工智能等领域。

【特点和优势】RMS融合算子具有如下特点和优势:首先,它能够充分利用各个数据源的特点和优势,提高数据融合结果的准确性和全面性;其次,它能够根据数据源的权重值,对各个数据源进行加权平均,使得每个数据源的贡献度得到合理的反映;此外,RMS融合算子的计算过程简单高效,适用于处理大规模数据和实时数据的场景。

【应用领域】RMS融合算子在多媒体数据处理、图像识别、语音合成、机器学习等领域都有广泛的应用。

例如,在图像识别中,可以通过RMS 融合算子将多个不同角度、不同光照条件下的图像进行融合,从而得到更准确的识别结果;在语音合成中,可以结合多个语音合成模型的输出,使用RMS融合算子得到更自然流畅的语音合成效果。

综上所述,RMS融合算子是一种常用的数据融合算法,具有高效简单、准确全面的特点和优势,在多媒体数据处理和人工智能领域有广泛应用前景。

本篇文章将对RMS融合算子的定义和应用进行深入探讨,并总结该算子的优势和局限性,以及未来的发展方向。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以如下所示:文章结构的设计对于整篇文章的逻辑和条理性非常重要。

本文按照以下结构进行组织和呈现:1. 引言:在本部分,将对RMS融合算子进行简要介绍和概述,说明其在实际应用中的重要性和研究背景。

同时,介绍文章的目的和意义。

2. 正文:本部分将分为两个小节,主要介绍RMS融合算子的定义和应用。

《基于多模态特征融合的物体识别和6D位姿估计》范文

《基于多模态特征融合的物体识别和6D位姿估计》篇一基于多模态特征融合的物体识别与6D位姿估计一、引言物体识别和位姿估计是计算机视觉领域的两个关键任务。

在众多应用中,如机器人抓取、自主导航、增强现实等,对物体进行精确的识别和位姿估计是实现系统高效、准确运行的关键。

近年来,随着深度学习和多模态信息处理技术的发展,基于多模态特征融合的物体识别和6D位姿估计方法逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于多模态特征融合的物体识别和6D位姿估计的方法,并对其性能进行深入分析。

二、相关工作在过去的几十年里,物体识别和位姿估计方法主要依赖于单一模态的信息,如RGB图像或深度图像。

然而,这些方法往往受限于光照条件、遮挡和噪声等因素的影响。

随着多模态信息的广泛应用,基于多模态特征融合的方法逐渐受到关注。

多模态特征融合能够综合利用不同模态的信息,提高物体识别的准确性和位姿估计的鲁棒性。

三、方法本文提出了一种基于多模态特征融合的物体识别和6D位姿估计方法。

该方法主要包括以下步骤:1. 数据采集与预处理:通过RGB相机、深度相机等设备采集物体在不同视角、不同光照条件下的多模态数据。

对采集到的数据进行预处理,包括去噪、归一化等操作。

2. 特征提取:利用深度学习网络提取RGB图像和深度图像的特征。

采用卷积神经网络(CNN)提取RGB图像的视觉特征,采用点云处理网络提取深度图像的几何特征。

3. 多模态特征融合:将提取的视觉特征和几何特征进行融合,形成多模态特征。

采用特征融合网络对多模态特征进行进一步学习和融合,提高特征的表达能力。

4. 物体识别:利用融合后的多模态特征进行物体识别。

通过训练分类器对物体进行分类,实现物体的准确识别。

5. 6D位姿估计:采用基于深度学习的位姿估计方法,利用融合后的多模态特征对物体的6D位姿进行估计。

通过优化算法对位姿进行精细调整,提高位姿估计的准确性。

四、实验与分析为了验证本文方法的性能,我们进行了大量的实验。

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( 3)
在 这 种 意 义 上 , 方 法 更 普 遍 , 它 根 据 传 感 器 的 噪 837 声 方 差 对 量 测 加 权 。 但 实 际 上 人 们 发 现 , 方 法 837 比 37 方 法 并 没 有 显 著 的 改 进 , 尤 其 在 工 程 的 实 际 应 用 中 。 因 此 在 文 中 用 37 配 准 方 法 与 9:3 方 法 进 行 比 较 。 ,;. 精 确 极 大 似 然 9:3 配 准 算 法 一 般 的 配 准 公 式 没 有 考 虑 量 测 噪 声 的 影 响 , 并 把 系 统 平 面 内 源 自 各 传 感 器 量 测 的 偏 差 统 统 归 咎 于
作 者 简 介 : 严 浙 平 ( +,-./) , 男 , 讲 师 , 现 从 事 非 线 性 系 统 辨 识 、 多 传 感 器 数 据 融 合 和 智 能 控 制 技 术 研 究 。 万方数据
救 生 艇 在 海 洋 中 具 有 六 个 自 由 度 的 运 动 , 即 刚 体 在 空 间 中 的 三 个 位 置 自 由 度 ( 纵 荡 、 横 荡 和 垂 荡 ) 和 三 个 姿 态 自 由 度 ( 转 艏 、 纵 摇 和 横 摇 ) 。 潜 器 在 海 洋 中 运 动 或 作 业 时 会 受 到 海 浪 、 海 流 等 海 洋 环 境 力 的 扰 动 , 这 些 扰 动 对 于 潜 器 的 操 纵 性 和 控 制 是 不 利 的 。 由 于 特 殊 作 业 时 要 求 潜 器 停 留 在 海 洋 中 的 某 一
& { 分 别 表 示 传 感 器 ! (& ", !"} & 次 量 测 。 用{ ( & 和 !, !! }
图 !
配 准 误 差 的 几 何 关 系
器 ! 和 " 间 的 位 置 连 线 把 量 测 方 程 分 成 两 组 , 对 每 组 的 量 测 求 平 均 , 它 得 到 每 组 量 测 的 两 个 方 程 。 配 准 误 差 向 量 可 以 通 过 求 解 一 个 0 2 0 矩 阵 来 求 # 就 得 。 另 一 方 面 , 方 法 通 过 求 基 于 & 个 量 测 集 的 最 37 小 二 乘 值 来 解 得# , 即 3 # + ") 其 中
・ ,/ ・ 从 而 使 多 传 感 器 数 据 处 理 产 生 目 标 的 误 差 ( 虚 象 ) 。 配 准 可 分 为 两 步 处 理 : 传 感 器 初 始 化 和 相 对 校 准 。 传 感 器 初 始 化 使 每 个 传 感 器 相 对 于 系 统 坐 标 系 分 别 对 准 。 一 旦 完 成 传 感 器 初 始 化 , 就 可 以 用 共 同 目 标 来 开 始 有 关 传 感 器 的 校 准 过 程 。 在 有 关 的 传 感 器 的 校 准 过 程 中 , 必 须 收 集 足 够 多 的 数 据 点 来 计 算 系 统 偏 移 , 并 借 此 来 调 整 后 续 输 入 的 传 感 器 数 据 , 以 便 进 一 步 处 理 。 目 前 的 配 准 算 法 有 !"#$% "&’ 研 制 的 实 时 质 量 控 制 程 序 %#(’、 最 小 二 乘 算 法 )* 和 广 义 最 小 二 乘 算 法 +)*。 %#(’ 程 序 把 来 自 每 个 传 感 器 的 量 测 进 行 平 均 以 计 算 配 准 误 差 , 而 )* 方 法 把 配 准 过 程 表 述 为 一 个 普 通 的 或 均 权 的 最 小 二 乘 问 题 。 法 是 +)* 方 法 的 推 广 , 它 根 据 量 测 误 差 方 差 对 量 测 加 权 。 )* 方 然 而 , 由 于 上 述 方 法 都 没 有 考 虑 传 感 器 量 测 噪 声 的 影 响 , 并 认 为 公 共 坐 标 系 中 的 偏 差 完 全 由 传 感 器 配 准 误 差 引 起 , 所 以 只 有 在 量 测 噪 声 比 较 小 时 , 它 们 才 有 理 想 的 性 能 。 当 量 测 噪 声 比 较 大 时 , 其 性 能 变 差 。 ,-, 配 准 问 题 的 一 般 描 述 它 们 测 量 同 一 目 标 的 考 虑 两 个 传 感 器 ! 和 " , 距 离 和 方 位 。 配 准 几 何 原 理 如 图 . 所 示 。 为 讨 论 问 , 传 感 器 " 位 于 题 的 方 便 , 假 定 传 感 器 ! 位 于 原 点 。 %& 表 示 第 ’ 位 置 ( # , $ )
图 ! 水 池 试 验 潜 器 模 型
级 处 理 为 威 胁 估 计 。 而 对 于 !"# 而 言 , 需 要 重 点 考 虑 的 是 一 级 处 理 , 特 别 是 配 准 问 题 。 配 准 是 指 为 确 保 多 传 感 器 数 据 进 行 必 要 的 无 差 错 转 换 的 过 程 。 当 传 感 器 测 量 没 有 正 确 的 目 标 或 出 错 时 , 就 需 要 进 行 数 据 融 合 的 配 准 处 理 。 配 准 误 差 主 要 来 源 包 括 公 共 参 考 系 的 方 位 偏 移 误 差 和 各 传 感 器 的 距 离 偏 移 误 差 。 配 准 误 差 属 于 系 统 误 差 , 它 们 给 融 合 引 入 偏 差 ,
.=== 年
第 > 期
数 据 融 合 的 精 确 极 大 似 然 配 准 算 法 在 六 自 由 度 !"# 中 的 应 用
哈 尔 滨 工 程 大 学 严 浙 平 边 信 黔 戴 学 丰 施 小 成
摘 要 文 章 阐 述 了 潜 器 六 自 由 度 动 力 定 位 的 基 本 原 理 和 多 传 感 器 数 据 融 合 的 基 本 概 念 , 着 重 研 究 了 配 准 的 极 大 似 然 算 法 $%&。 该 算 法 通 过 两 步 递 归 最 优 化 方 法 来 实 现 , 并 采 用 改 进 的 高 斯 — 牛 顿 法 来 确 保 算 法 的 快 速 收 敛 性 。 最 后 结 合 ’#()— * 潜 器 模 型 水 池 实 验 的 实 时 数 据 给 出 了 仿 真 算 例 , 证 实 了 $%& 算 法 在 实 际 环 境 中 的 有 效 性 。 关 键 词 数 据 融 合 动 力 定 位 系 统 配 准
和 " 对 目 标 第 & 次 测 量
的 距 离 和 方 位 。 相 应 的 传 感 器 偏 差 表 示 为 { (! , "
& & 和 { 。 假 定{ ) ’ , } 是 在 公 共 直 角 坐 * ’ " !! } "(" , " !" } 标 系 中 的 真 实 位 置 。 则 有 & [ ( & [ & ) ’ -./ + ! , "(! ] ! ," ! !! ] & & [ ( & [ * ’ 01+! ] & [ ( & [ & ) ’ -./ + 2 # " , "(" ] " ," ! !" ] & & [ ( & [ 01* ’ + 2 $ " , "(" ] !" , " !" ] & & 使 用 一 阶 近 似 对 ) ’ , 列 出 相 应 的 方 程 , 可 得 * ’ & 3# + ")&
图 %
有 融 合 功 能 的 "#$ 原 理
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数 据 融 合 的 配 准 算 法
数 据 融 合 及 配 准 概 念 数 据 融 合 定 义 为 一 个 对 来 自 多 源 的 数 据 和 信 息
进 行 互 联 、 相 关 、 组 合 处 理 以 求 得 精 确 位 置 和 识 别 估 计 的 过 程 。 数 据 融 合 通 常 被 分 为 三 级 : 一 级 处 理 包 括 配 准 、 互 联 、 滤 波 和 识 别 ; 二 级 处 理 为 态 势 估 计 ; 三
为 了 进 行 潜 器 六 自 由 度 动 力 定 位 ( !012345 "2/ 技 术 的 研 究 , 我 们 参 照 某 型 艇 的 647481419 #067:3 !"#) 尺 寸 制 造 了 缩 尺 度 的 水 池 试 验 潜 器 模 型 ’#()— * ( 参 见 图 +) , 它 长 约 ; < +3, 艇 体 宽 = < -3, 最 大 高 度 + < 带 有 五 台 推 进 电 机 、 纵 横 倾 调 节 装 置 , 艇 上 还 装 +3, 有 . 台 深 度 传 感 器 、 短 基 线 定 位 声 纳 、 测 高 声 纳 、 罗 经 和 纵 横 倾 传 感 器 等 传 感 器 件 。
% % % % , , … , ] ( 3 +[ 3( /) 3( ,) 3 ( & ) 4) % % % % , , … , )( & ) ] ( /) ,) 5) ") +[ ")( ")( " 因 此 式 ( 3) 的 37 解 为 % ,/ % ( 6) #37 +( 3 3 ) 3 ") 可 见 这 种 做 法 对 传 感 器 量 测 都 加 了 相 等 的 权 。
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潜 器 模 型 简 介 及 "#$ 原 理
位 置 并 保 持 一 定 的 姿 态 , 就 必 须 在 船 上 安 装 动 力 定 位 控 制 系 统 以 提 供 反 抗 海 洋 扰 动 的 反 力 和 反 力 矩 , 其 作 用 原 理 图 见 图 .。 它 与 传 统 的 !"# 相 比 , 主 要 是 增 加 了 融 合 中 心 这 一 环 节 , 控 制 中 心 使 用 的 检 测 数 据 是 经 过 融 合 处 理 的 。
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