弱光环境下视觉SLAM前端优化方法

来源 :青岛科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:the4eye
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为了解决机器人在弱光环境下可能出现的自身定位不准确及建图不完整的情况,采用了一种基于弱光环境下图像增强的方法对相机采集到的图像进行预处理,提高图像的亮度和清晰度,对增强后的图像用ORB算法提取和匹配特征点,使用Hamming距离筛选法进行特征点的误匹配处理.实验结果表明:本优化算法有效地增加了弱光环境下的特征点提取数量,并且经本算法优化后的三维点云图质量更高.
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精确预测旅游人数能帮助旅游业高质量发展.根据旅游人数是时序性和非线性的特征,具有时变性、非线性和非平稳性特征.文章提出基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量机回归(SVR)的混合预测模型,利用福建省入境游客历史数据对模型进行验证.实验结果表明,基于ARIMA与SVR的混合模型预测精度高,更能准确描述旅游人数时间序列的复杂变化趋势.
基于社区问答CQA(community-based question and answering)的知识分享已成为互联网时代的主流交互平台,然而随着大量用户参与和大量问题的涌入,普遍存在问题回复慢而领域专家又难以发现合适的问题回答的“回答饥饿”(answer hungry)现象.已有的专家推荐方法多基于提问者、问题、答案、回答者、社交网络等中的局部视角进行特征提取,并没有分析哪一类特征或特征组合是所需的推荐特征;同时,采用机器学习或深度学习进行专家推荐时,其推荐标签特征仅区别“best answer”和非
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