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扩展目标的特征提取及目标识别的中期报告.docx

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扩展目标的特征提取及目标识别的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【扩展目标的特征提取及目标识别的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【扩展目标的特征提取及目标识别的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。扩展目标的特征提取及目标识别的中期报告本次中期报告主要介绍扩展目标的特征提取及目标识别的研究进展情况。,传统目标识别方法往往难以应对复杂环境和多变目标的识别需求。扩展目标(extendedobjects)具有明显的体积和形态特征,因此在目标识别中具有重要意义。但是,传统目标识别方法往往不能处理扩展目标的特征,需要研究新的特征提取和目标识别方法。。具体的研究内容包括:(1)扩展目标的特征提取针对扩展目标的特征,提出了一种基于点云数据的扩展目标特征提取方法。该方法首先进行点云数据的分割,将扩展目标的点云数据与背景点云数据进行分离。然后,利用点云数据的密度分布特征和局部表面曲率特征提取扩展目标的形态特征和体积特征。(2)扩展目标的目标识别将提取到的扩展目标特征与分类器结合进行目标识别。将分类器训练与测试数据集进行实验验证,对比不同特征提取方法和分类器算法在扩展目标识别中的效果。,包括点云数据的分割和提取形态特征和体积特征的算法。同时,已完成分类器算法的评估,包括支持向量机、随机森林和神经网络等算法在扩展目标识别中的实验结果。在实验中发现,基于局部表面曲率特征的方法在提取扩展目标特征中具有较好效果,并且将其与随机森林算法结合来进行目标识别,实验结果表明其具有良好的识别效果。,包括:(1)将扩展目标的特征与传统目标的特征进行结合,提高目标识别的准确率和鲁棒性;(2)提出适用于不同环境、不同任务的扩展目标识别方法,并进行实验验证;(3)将研究成果应用到实际场景中,如智能交通、智能安防等领域,探索其实际应用效果。