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公开(公告)号:CN110595479A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910897564.2
申请日:2019-09-23
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本申请属于定位与导航技术领域,尤其涉及一种基于ICP算法的SLAM轨迹评估方法。在定位导航领域,SLAM测量轨迹与真值轨迹的比较对于算法的性能评价有重要的意义,但对于算法的评估没有一个明确的指标。本申请提供一种基于ICP算法的SLAM轨迹评估方法,通过ICP算法求取变换矩阵T和时间偏差δt,进而计算SLAM测量轨迹与真值轨迹的绝对误差,得以评价SLAM算法的性能。本申请弥补了以往的评估方法的缺陷,即使在不同的坐标系下以及时间不对齐的条件下,依然可以对SLAM测量轨迹进行评估,计算SLAM测量轨迹与真实轨迹的绝对误差。本方法适应范围广,测量精度高同时鲁棒性较好,适于在行业内推广应用。
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公开(公告)号:CN110595479B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN201910897564.2
申请日:2019-09-23
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本申请属于定位与导航技术领域,尤其涉及一种基于ICP算法的SLAM轨迹评估方法。在定位导航领域,SLAM测量轨迹与真值轨迹的比较对于算法的性能评价有重要的意义,但对于算法的评估没有一个明确的指标。本申请提供一种基于ICP算法的SLAM轨迹评估方法,通过ICP算法求取变换矩阵T和时间偏差δt,进而计算SLAM测量轨迹与真值轨迹的绝对误差,得以评价SLAM算法的性能。本申请弥补了以往的评估方法的缺陷,即使在不同的坐标系下以及时间不对齐的条件下,依然可以对SLAM测量轨迹进行评估,计算SLAM测量轨迹与真实轨迹的绝对误差。本方法适应范围广,测量精度高同时鲁棒性较好,适于在行业内推广应用。
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公开(公告)号:CN110619370A
公开(公告)日:2019-12-27
申请号:CN201910900111.0
申请日:2019-09-23
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种高光谱图像超像素局部线性嵌入降维方法。所述方法包括:获取高光谱图像数据并进行预处理;然后进行空-谱协方差特征提取、分割;寻找样本近邻点;基于样本邻近关系,对高光谱图像数据进行降维得到初级降维结果;对超像素高光谱图像的数量、邻近点以及初级降维结果进行选择得到终级降维结果;用分类器对得到的高光谱图像降维结果进行分类。所述方法结合了高光谱图像的空-谱协方差特征和超像素分割策略,充分利用了图像的空间信息,使降维后的特征更具判别性,促进高光谱图像的分类。
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