基于流形学习的无线室内定位技术研究

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhi911
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图像分类作为计算机视觉和模式识别领域的研究热点,具有重要的应用价值。虽然目前研究人员已经提出了许多分类算法,但是对于类内差异大、类间差异小的细粒度图像,或者在不同的拍摄光照、拍摄角度及不同的季节等条件下获得的图像,如遥感图像,往往会造成分类和识别错误。针对这些特定条件下获取的图像,本文从多尺度视角、多数据视角以及多类别视角出发,基于协同表示和机器学习理论对细粒度图像和遥感图像的表达和分类方法进行了
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地震勘探是当前全球油气勘探的主要技术,其通过人工激发并记录地震波,利用计算机对所采集的地震记录进行加工、改造,以获取地下介质的构造分布信息。野外采集的地震记录中存在大量随机噪声,噪声导致地震记录分辨率降低,也使后续数据处理无法实现保真。因此,必须采取有效的处理手段减弱地震记录中的随机噪声,恢复出原始的“干净”的地质构造,同时尽可能多地保留地质构造的断层、尖灭等细节特征。滤波技术能够滤除噪声,常规的
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随钻成像技术可用于识别地层界面变化、进行地质导向作业等。随钻成像仪器可获取大量的井下数据,受限于当前井下存储器较低的容量及常规泥浆脉冲遥测系统很低的数据传输速率,无法实现大量随钻成像数据的长时存储和实时传输,制约了随钻成像技术的发展。数据压缩技术为随钻成像数据的高效存储与传输提供了一条新的途径。结合井下随钻成像数据特点和面向地质导向工程应用,以提高数据压缩效率为目标,论文深入研究了井下随钻成像数据
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变压器在电力系统中占有重要地位,能否正常工作直接关系到供电系统的可靠性和稳定性。绕组参数作为变压器的重要技术参数,是判断绕组发生变形的依据,而且在变压器经济运行、继电保护整定值的计算等方面也发挥着突出作用。目前对于变压器原、副边绕组参数的测量仍然以传统的离线测量为主,这种方法既影响了供电可靠性,又无法实现对绕组参数变化的实时监控。本文在研究单相变压器工作原理的基础上,构建了变压器等效模型,分析了变
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海浪是一种海表面海水起伏的随机现象。通过一定方法对海浪有效波高进行精确预测,实现极端海浪天气的提前预警,对于保障海洋运输、海洋油气勘探、海洋渔业生产、海洋军事活动的安全进行具有重要的意义。传统的业务化海浪有效波高预报多是基于海浪的数值模式(即符合物理海洋规律的海洋动力学微分方程)。然而,基于数值模式的海浪有效波高预报方法具有预报精度有限、运行速度慢的局限。一方面,由于人类认知水平、计算方法和误差累
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安全帽是各行各业施工现场工作者和高空作业人员必不可少的一种安全防护工具。进入施工现场前通常要求工人必须佩戴安全帽,但是每年都有因未佩戴安全帽的违规操作而酿成的事故。智能检测工人是否按照要求佩戴安全帽,在很多应用场合具有重要的意义。本文采用视频处理的方式,针对安全帽佩戴智能检测系统进行了大量的探索。主要研究工作如下:首先,本文采用深度学习的方法构建了深度卷积神经网络模型。为减少模型参数,减轻计算机的
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目标跟踪在军事和民用领域都有很重要的应用。目前,已经涌现出了许多的跟踪算法,比如TLD、Struck、OAB和CT等等。但由于实际场景的复杂多样性,这些算法在精度和速度上并不能很好地满足人们的需求。2014年提出的Kernelized Correlation Filter(KCF)算法以其出色的性能和高帧率的特点而备受关注。在此基础上,2017年提出的Context-Aware Correlati
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