论文部分内容阅读
基于目标特征的植株深度图像修复研究
【摘 要】
：
深度数据在计算机图形学、三维重建等领域有着至关重要的意义,深度相机的出现使得用户能够更加便捷地获取深度数据,使得三维重建更加简单、快捷,然而深度相机在采集深度图像时,往往出现错误或丢失的深度数据,尤其是采集植株物体的深度图像时,在枝、叶等细节处易出现深度数据丢失的情况,且往往含有大面积缺失深度数据的区域,而利用常见的深度图像修复方法对植株深度图像进行修复的效果并不是很理想。针对植株深度图像的深度数
【机 构】
：
中国石油大学(华东)
【出 处】
：
中国石油大学(华东)
【发表日期】
：
2021年09期
【基金项目】
：
其他文献
图像哈希算法是多媒体内容安全领域研究的一项热门课题。它根据输入图像的视觉内容生成一串短小的数字或者字符序列，即图像哈希。在实际应用中，利用图像哈希来代替图像本身，可以有效地降低图像存储代价和图像相似计算的复杂度。由于这些优点，目前图像哈希算法已经被广泛应用到数字水印、图像认证、图像拷贝检测、图像质量评价等方面。通常，图像哈希算法需要具备两个基本性质：鲁棒性和唯一性。鲁棒性是指哈希算法需要具备抵抗图
学位
网络广告能以较低的成本将商品和服务信息传播到世界的各个角落，逐渐形成了一个以计算和技术驱动为特征的网络广告市场。作为广告系统关键部分，点击率预测建模需要处理广告、上下文、用户三方复杂的信息，识别其中潜在的模式和规律，是行业中具有相当难度的问题，引起了工业界与学术界的广泛兴趣。研究广告点击率预测，对于降低广告投放成本、提升用户体验和提高媒体金融收益，都有重要的理论和实际意义。 近年来，国内外关于点
学位
拥堵已成为我国交通领域亟待解决的问题之一。为缓解该问题，我国已在多个城市建立了浮动车监控调度平台。浮动车系统具有低成本、高覆盖率、实时性强等特点，可实时反馈交通状态，该系统的建立在一定程度上缓解了交通拥堵。本文面向交通状态辨识建立浮动车数据的时空语义模型，将其划分为时空位置语义、道路几何语义和道路场景语义3个层面，并针对每个层面目前存在的问题提出相应的解决方案。本文主要研究工作及贡献体现在以下几个
学位
随着终端接入数目和种类日益增加，越来越复杂的物联网应用难以被实时高效的处理已成为制约其业务发展的瓶颈。一方面，由于物联网(IoT)在一些应用领域，比如虚拟现实，增强现实(VR/AR)，超高清视频直播以及智能制造等提出了复杂、多样、实时等新的业务需求。另一方面，目前的物联网终端设备存在处理能力不足且电池容量有限等缺点，难以为复杂多样的物联网应用提供实时处理。边缘计算服务的出现，为这些应用提供了有效的
学位
认知协作网络是一种基于协作通信技术的认知无线电网络,不仅解决了不同网络在特定的时间与空间中频谱资源分配不均的问题,而且可以通过主次用户间的协作提高网络性能。但随着各种无线技术和移动应用日益丰富,由于无线信道的固有特性,服务质量不仅会因信道衰落与频谱竞争引起传输性能下降,也会因安全问题造成性能损失与波动。因此,如何提升认知协作网络的传输效率,保证传输的安全稳定是传输机制的研究中首要解决的问题。本文从
学位
随着信息技术的飞速发展，模式识别受到越来越多的关注，并在不同的领域得到广泛应用。聚类是模式识别的重要组成部分，其依据给定的相似性度量将数据划分成若干个类，使得同一类内的数据相似度较高，而不同类之间的数据相似度较低，从而发现隐藏在数据中的规律与关联信息。尽管聚类算法的研究已经取得了丰硕的成果，但是在处理大数据时，仍然受到时间、空间和CPU等资源的限制，面临聚类效率低下的境况。如何研究设计出新的聚类算
学位
作为互联网的延伸和拓展，物联网带来了再一次的信息产业浪潮，在各行各业得到了普遍关注，应用遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业检测、农业栽培、食品溯源等多个领域。从课题规划到产业政策，国内外相关产业均积极投入到紧锣密鼓的研究之中。可以连接到物联网上的节点包括人和其它各种物品，其数目具有海量的特征，远远超过目前互联网中节点数量。为了实现这些事物之间的有效通讯，并实现人与
学位
情绪分析是一种细粒度的情感分析任务。基于机器学习方法的情绪分析任务旨在训练机器学习模型，将输入文本自动标注以预先定义好的情绪类别(即情绪分类任务)，或是将输入文本自动标注以情绪分数(即情绪回归任务)。异构文本是指包含两个或多个不同语言、不同领域、或拥有不同标注体系语料的集合。传统的情绪分析任务若要取得良好的效果，需要利用大规模的单语、单领域、单一标注体系的语料库来进行模型的训练，而这样的语料往往难
学位
测井信息是地层岩石物理性质的反映,而沉积是地层岩石物理性质的重要控制因素。测井资料是油气储层沉积学研究中基础而重要的信息来源,测井相则是测井信息与储层沉积学特征之间的桥梁。但是测井相的研究方法或是使用全人工的方式,手动对比测井曲线图进行识别分析,或是针对某一研究区域建立数学模型,这就带来了测井相识别过程的效率低、精度低和泛化能力差等问题。由于实际测井勘探过程中存在不可避免的系统误差,导致测井数据存
学位
如今,汽车为人们出行带来便利的同时,也存在交安全隐患。驾驶员因注意力不集中、疲劳驾驶等常导致交通事故,因此,研究车载安全辅助驾驶系统极具研究价值。而在这些技术实现过程中,车载平台环境下的车辆目标检测与跟踪是重要的研究内容之一。首先传统检测方法存在过于依赖手工调参、目标检测效果差等弊端;其次传统的跟踪方法在目标自身变化剧烈或被遮挡时易产生漂移。最后虽然深度学习在在视频领域取得了突破性进展,研究员总能
学位