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公开(公告)号:CN120047496A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510122399.9
申请日:2025-01-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了对于4D毫米波雷达点云的改进NDT配准方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、获取雷达硬件参数:获取4D毫米波雷达的方位角分辨率、俯仰角分辨率和距离分辨率;S2、计算优化协方差:融合雷达的三个硬件参数计算每个体素网格的优化协方差;S3、计算最优变换矩阵:将NDT配准算法中的协方差中加入优化协方差,得到最优变换矩阵。本发明基于NDT的改进后的点云配准方法提出改进的NDT算法,从传感器硬件入手,利用硬件的分辨率参数对NDT配准算法进行调整,对点云样本构建更加细分的概率模型,从而提高配准的性能。
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公开(公告)号:CN114898406A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210664167.2
申请日:2022-06-13
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对比聚类的无监督行人重识别方法,该方法包括以下步骤:使用初始特征编码器对无标注行人图像数据集进行前向计算,使用编码的特征初始化特征存储单元;在每轮训练前对特征存储单元进行聚类,根据聚类独立性标准与聚类紧密性标准进行聚类结果的筛选;对每一组小批量训练样本进行特征编码,利用统一对比损失函数进行网络的反向传播更新;使用编码的特征以动量更新的方式动态更新特征存储单元中的实例特征;根据预先设定的训练轮回数循环进行特征编码器及特征存储单元的更新,直到所述行人重识别网络收敛。本发明利用对比聚类的方法,充分挖掘未聚类离群值的可用信息,提高了无监督行人重识别模型的识别准确性。
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