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特征点识别

  • 使用小波_ICA对图像进行特征提取

    利用小波和ICA结合方式对图像进行特征提取和识别。

    标签: ICA feature identification

    上传时间: 2016-03-29

    上传用户:2084592

  • 基于MATLAB的特定人语音识别算法设计

    通过MATLAB平台建立一个GUI界面,接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测,提取特征参数(MFCC),形成参考模块。然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块,与参考模块进行DTW算法进行匹配,输出匹配后的识别结果。

    标签: MATLAB 语音识别 算法设计

    上传时间: 2016-06-15

    上传用户:sjr88

  • stip 特征

    提供了详细的兴趣点特征的提取,c++版 windows

    标签: stip 特征

    上传时间: 2016-08-14

    上传用户:matlab

  • 七种调制信号瞬时特征提取

    七种通信信号瞬时特征提取,构建多维特征向量,为后期做信号分类识别做准备

    标签: 调制信号 瞬时 特征提取

    上传时间: 2017-05-21

    上传用户:xiaoyu3415

  • 官厅水库消落带土壤有机质空间分布特征 宫

    :消落带土壤由于在水陆交替的特殊生境和复杂的地球化学共同作用下形成,具有独特的理化性质和生态功能。各营养盐 含量在时间和空间上具有较高的变异性,土壤中有机质的分布及迁移和转化均受到复杂的影响。针对官厅水库流域上游妫水 河段消落带,选择典型消落带落水区,对该区土壤有机质含量的时空分布特征进行研究。结果表明:1)研究区消落带土壤有机 质含量较为贫瘠,变化范围在1.64—26∥蝇之间,平均值仅为13.169/kg,变异系数达50.59%。说明消落带由于季节性干湿交 替的特殊水文条件的影响,土壤养分的分布具有较高的空间异质性。淹水频繁区有机质含量平均值为15.74∥妇,高于长期出 露区的10.12∥k,且变异系数为41.38%,小于长期出露区的54.98%。说明淹水频繁区对土壤养分的持留能力更强,且周期性 的淹水条件使得研究区近岸具有相似的生境类型,不同采样点土壤有机质含量的差异相对较小。2)不同植物群落下.芦苇和 香蒲群落土壤有机质含量最高,平均值为17.089/kg;含量最低的是以小叶杨和白羊草为主的中旱生植物带,平均值为9.12,∥ kg;其次是酸模叶蓼、大刺儿菜为优势物种的湿生植物带,土壤有机质含量平均值为15.499/kg。3)不同土壤层次有机质含量差 异较大,总体变化趋势均由表层向下逐渐减少,各层之间体现出显著差异性(P<0.05)。研究区土壤C/N变化范围在1.64— 18.95,平均值为8.95。说明研究区土壤碳氮比相对较低,有机质的腐殖化程度较高,且长期出露区土壤有机质更容易发生分 解,C的累积速度远小于N。土壤C/N垂直分布大致呈先增大后减小趋势,在30cm处达到最大值,而后随着土壤深度的增加逐 渐减小。4)消落带土壤有机质分布的影响因素分析中,土壤有机质与全磷呈极显著正相关,相关系数为0.62(P<0.01):与土壤 全氮和C/N呈显著正相关(R=0.57,O.60;P<0.05)。这说明研究区土壤全磷、全氮、C/N和有机质明显具有相同的变化趋势.和 有机质存在相互影响。其次,土壤有机质和湿度在呈显著负相关(R=一O.51;P<0.05),表明研究区土壤湿度对有机质含量具有 显著的影响。气候因子中,温度对研究区土壤有机质的分布具有显著的影响,相关系数为一0.51(P<0.05)。植被因子中.植被 覆盖度和土壤有机质含量呈显著正相关,相关系数为0.64,表明植被因子也是影响土壤有机质分布的重要因素之一。

    标签: 水库 分布 特征

    上传时间: 2018-08-13

    上传用户:闽外莯莯

  • 用python进行图片处理和特征提取

    图片处理和图片特征提取一直是图像识别的重点研究方向,采用python进行图片处理和图片特征提取非常有效方便

    标签: python 图片处理 特征提取

    上传时间: 2018-11-01

    上传用户:mm135134

  • SVM识别车辆行驶状态

    通过陀螺仪、加速度计数据提取特征,采用SVM识别车辆行驶状态

    标签: SVM 识别 状态 车辆行驶

    上传时间: 2020-02-16

    上传用户:wryn

  • 论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页

    论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像,引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型,同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下: (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现, 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O.34~0.68),其中, 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优,预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0.66和0.420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果,RP和RMSEP分别为0.76和O.370C。此外,应用特征选择方法LARS. Lasso确定了7个重要特征建立简化模型,其校正集和预测集的R分别为0.80和 0.80,RMSEs分别为0.30和0.350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN.8s、U.Net一3和U. Net.4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能,结果表明U-Net.4网络结构的分割 效果最优,平均区域重合度最高为78.75%。然而,当计算设备的计算力不够时,可 以选用U.Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法,将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A.E,得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0.6时模型效果最好,验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1.96%和2.65%。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5% 和10%的比例分别为89.5%和97.4%。模型能够很好的定位猪脸关键点,用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度,通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法,同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法,有助于实现母猪体温测量自动化,为生猪健康管理提供参考。

    标签: 红外热成像技术

    上传时间: 2022-02-13

    上传用户:jiabin

  • 基于多源测量数据融合的三维建模技术研究

    本文以某油田数字化改造项目为背景,研究内容主要分为如下四个部分(1)三维激光扫描仪在扫描作业中会产生精度不符合项目要求的问题,导致后续的维模型精度无法达到要求。本文系统分析了扫描仪的误差来源,采用单边法和交叉双边法的标定实验方案,可以较快、较准确的检验三维激光扫描仪的精度,为后续数据获取奠定了良好的基础(2)传统的纹理图片采集方法没有规则,拍摄的图片较多,数据量较大,且有时会遗漏部分场景信息。通过对比分析研究前后几次采集的大量纹理图片数据,提出了一种快速、全面的纹理采集方法,提高了采集效率,降低了数据量。通过研究降噪、增强特征等算法,对纹理图片进行处理,获取了较好的模型显示细腻感。最后,通过对比实验分析了上种不同理贴图方法在模型真实度、内存占用量和操作易程度等力面的影响,得出各个贴图方法的优缺点及适用范围,为后续的高质量、快速度的纹理贴图提供了理论依据(3)针对地面激光扫描仪在点云拼接时出现无法识别标靶球的问题,分析研究了大量其它站扫描的点云数据和标靶摆放位置,提出了相应的摆放规则,提高了识别标靶的成功率和点云拼接效率。复杂的曲面类模型在正向建模软件中的操作难度较大,且操作复杂,作者通过转换格式将点云放置在逆向软件中使用曲面拟合建模方法进行三维建模,提高了建模效率。非规則类模型在通过交集、并集和差集操作时会出现模型消失的问题,经过实验和研究,详细提出了其建模步骤,减少了该类问题的出现。团队协同作业的模型整合阶段容易出现材质和模型重复问题,结合项目的建模技术要求提出了相关的模型建模规范,提高了模型整合效率

    标签: 数据融合

    上传时间: 2022-03-17

    上传用户:XuVshu

  • 基于语音识别的智能蓝牙音箱

    1.LD3320语音识别方案,利用非特定人语音识别(ASR)技术,调试语音模块识别本课题所需要的特定词汇。采用主控芯片STM32F103C8T6与LD3320语音识别模块进行串口通信,主控芯片接收到串口关键字拼音后处理该消息命令。本课题需要的关键字包括:唤醒词、下一首、上一首、大声点、小声点、静音。2.按键控制:在不方便语音的情况下,可以采用按键来控制音箱。本课题选用PAM8403,该芯片支持双声道功放,支持蓝牙接收模块。PAM8403接上典型电路即可正常工作。音箱部分采用市面上在售的小音箱,拆除外壳,接入本课题的音频电路。

    标签: 语音识别 智能蓝牙 音箱

    上传时间: 2022-07-01

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