融合RANSAC与GMS图像特征的匹配算法

图像匹配在物体识别、图像拼接领域一直是尤为重要的一部分。为解决传统图像匹配算法匹配率低的问题,本文提出了一种融合RANSAC与GMS图像特征的匹配算法(RGMS算法)。该算法在ORB的基础上提取图像特征点,利用RANSAC算法对特征点进行随机筛选,最后使用GMS算法对筛选后的特征点进行特征匹配。经采用TUM公开数据测试集与传统的暴力匹配、FLANN和GMS算法进行实证研究,实验结果表明,本文提出的匹配算法具有更好的匹配效果。尤其对于图像纹理较少的情况,本文算法的图像配准率和匹配时间较传统匹配算法具有更明显的优势。

基于PP-Matting抠图和增量式SfM的三维重建方法

基于视觉的三维重建技术通过获取物体的真实图像来还原其三维模型。然而,这些获取的图像通常包含大量无用的背景信息,直接使用这样的图像进行三维重建将导致计算资源和存储空间的浪费。为了解决上述问题,本文提出了一种融合PP-Matting抠图和增量式SfM的三维重建方法,该方法在使用SfM和MVS算法完成三维重建之前,对物体的原始图像进行抠图。本文利用Distinctions-646等多个图像集对PP-Matting抠图模型进行微调训练,得到仅包含待重建物体的图像。实验结果表明,本文提出的方法在重建效率方面取得显著提升,并且能够降低存储空间需求。

优化计算slater投票获胜者的Picat方法

slater投票规则是基于锦标赛的投票规则,主要是通过构造无环锦标赛,找到与原锦标赛差异最小的一个,从中选出获胜者。针对求解难度为NP难的slater投票算法,提出了一种基于相似候选项集的优化求解slater问题的Picat方法。相比于非优化求解slater问题的方法,该方法缩小了slater算法的解空间,有效地减少了求解slater获胜者的计算量,提高了计算速度。实验结果表明,优化求解slater问题的Picat方法的计算速度优于非优化的Picat方法;当候选项人数少于20时,求解slater问题的回答集程序(ASP)方法的计算速度和计算能力优于优化的Picat方法,但当候选项人数超过30时,优化的Picat方法(用可满足问题求解器)的计算速度和计算能力优于ASP方法。

IPv6电力数据监测移动应用系统的研究

文章对电力行业中使用移动应用程序人工定期巡线的数据监测方式进行分析,在满足数据结构多样、网络情况复杂、保证数据安全的数据监测条件基础上,设计实现了一套使用IPv6技术的电力数据监测移动应用系统。介绍了系统采用面向服务的架构设计和各个子程序的设计过程,同时阐述了系统结合IPv6设计和实现中遇到的问题,并对系统的IPv6关键部分开发进行说明。通过系统的研究从一定程度上提高电力设施的实时监测、电力数据的实时采集和快速、高效、安全的数据传输,进而推进IPv6在电力行业的应用发展。