-
公开(公告)号：CN112381085A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011111007.2
申请日：2020-10-16
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：输入图像后，通过仿射变换来模拟服装不同视角的图像，得到对应于输入图像视角变化的模拟图像；步骤2：在模拟图像中进行AKAZE算法下的特征检测；步骤3：将FREAK算法进行：构建采样模式；确定特征点的主方向；构建FREAK描述子；最后得到FREAK描述子；步骤4：将FREAK描述子进行特征描述，然后将描述后的描述子进行匹配，实现服装的特征提取与匹配。本发明一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，对大视角变化下的服装纹样提取具有准确率高和快速性好的优点。
-
公开(公告)号：CN112379590B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011111003.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 西安工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进趋近律的移动机器人路径跟踪控制方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：定义距离偏差和角度偏差，建立路径跟踪误差模型；用相机采集参考路径图像；然后对采集到的图像进行阈值分割和细化；最后，通过坐标转换和拟合计算出移动机器人坐标系下的距离偏差和角度偏差；步骤2：设计基于反演方法的切换函数，对双幂次趋近律进行改进后，得到反演滑模控制律；步骤3：根据步骤2得到的反演滑模控制律，使得移动机器人沿着期望的路径运动，从而实现准确快速的路径跟踪。本发明解决了路径跟踪过程中快速响应特性和稳态性能难以兼顾的问题，实现了对参考路径的快速跟踪且跟踪过程平滑无抖振。
-
公开(公告)号：CN112379590A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011111003.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 西安工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进趋近律的移动机器人路径跟踪控制方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：定义距离偏差和角度偏差，建立路径跟踪误差模型；用相机采集参考路径图像；然后对采集到的图像进行阈值分割和细化；最后，通过坐标转换和拟合计算出移动机器人坐标系下的距离偏差和角度偏差；步骤2：设计基于反演方法的切换函数，对双幂次趋近律进行改进后，得到反演滑模控制律；步骤3：根据步骤2得到的反演滑模控制律，使得移动机器人沿着期望的路径运动，从而实现准确快速的路径跟踪。本发明解决了路径跟踪过程中快速响应特性和稳态性能难以兼顾的问题，实现了对参考路径的快速跟踪且跟踪过程平滑无抖振。
-
公开(公告)号：CN112381085B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202011111007.2
申请日：2020-10-16
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：输入图像后，通过仿射变换来模拟服装不同视角的图像，得到对应于输入图像视角变化的模拟图像；步骤2：在模拟图像中进行AKAZE算法下的特征检测；步骤3：将FREAK算法进行：构建采样模式；确定特征点的主方向；构建FREAK描述子；最后得到FREAK描述子；步骤4：将FREAK描述子进行特征描述，然后将描述后的描述子进行匹配，实现服装的特征提取与匹配。本发明一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，对大视角变化下的服装纹样提取具有准确率高和快速性好的优点。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
