导读:本文包含了特征线段论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:线段,特征,里程计,机器人,局部,孔型,角形。
特征线段论文文献综述写法
芮金芳[1]（2019）在《多重体验 丰富表象 建构特征——苏教版二上“认识线段”教学设计》一文中研究指出【教学内容】苏教版二年级上册第59～60页例1,"想想做做"第1～5题。【教学目标】1.通过观察、操作,学生初步认识线段,能正确识别线段,会选择合适的工具画线段。2.学生在认、找、画、连等数学活动中培养观察、操作、比较及数学语言表达能力,发展数学思维。3.进一步培养学生对数学的好奇心,增强与他人合作交流的意愿,感受数学与生活的密切联系,培养对数学的亲近感与认同感。(本文来源于《新教师》期刊2019年09期）
程子阳,任国全,张银[2]（2019）在《扫描线段特征用于叁维点云地面分割》一文中研究指出针对从叁维激光雷达点云中准确实时地分割地面的问题,提出一种基于扫描线段特征的地面分割算法。算法首先对叁维点云进行去噪和位姿修正,接着依据相邻点间的欧氏距离和绝对高度差分割扫描线,然后对扫描线段的相邻线段间距、倾斜度、绝对高度差等特征进行分析,采用最大似然估计法求解特征阈值函数,提高了阈值的自适应性;最后综合考虑起伏、倾斜等复杂地形,通过制定横、纵向分类策略将扫描线标记为平坦地面线段、坡面线段和障碍物线段。本算法已成功应用在地面无人平台上,使用情况和对比试验表明,在城市和野外场景中,本算法都能够稳定高效地分割地面。(本文来源于《光电工程》期刊2019年07期）
杨忠炯,王臣臣,周立强,易圣先[3]（2019）在《基于密度聚类的线段特征提取方法》一文中研究指出SLAM(同时定位与建图)是未知环境下移动机器人实现自主导航的关建,其前提之一就是要正确提取特征。引入聚类的思想,基于密度聚类提出一种针对激光传感器的线段特征提取方法。首先通过数据预处理,滤除噪声等干扰数据;然后通过基于密度聚类的区域分割,建立每个线段特征的子集,并去除不合理的特征点;最后通过最小二乘法进行参数拟合,拟合线段特征。提出的方法对提高特征提取算法的准确性和鲁棒性有借鉴作用。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年06期）
陈家华,陈雪云,阳理理[4]（2018）在《基于局部线段模式特征的城市道路视觉检测》一文中研究指出局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征对于局部纹理信息的提取非常精细,但对于发散的远端信息则会遗漏部分关键特征而造成检测精度降低。针对这一问题,文中提出了局部线段模式(Local Line Pattern,LLP)特征算法。首先构建城市道路数据库并将道路图像进行分块处理,然后用LLP算子提取直方图来描述局部纹理结构,并将其串联得到特征向量,最后结合BP神经网络实现城市道路可行驶路面检测。实验结果表明,LLP特征算法在检测精度上优于现今主流的各类改进型LBP算法。LLP结合"等价模式"LBP算法的实验结果显着优于"等价模式"LBP算法,在城市道路数据库中检测精度较"等价模式"LBP算法提高了4. 3%。(本文来源于《广西大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
董星亮,苑晶,黄枢子,杨少坤,张雪波[5]（2018）在《室内环境下基于平面与线段特征的RGB-D视觉里程计》一文中研究指出针对室内环境的结构特点,提出一种使用平面与线段特征的RGB-D视觉里程计算法.首先根据RGB-D扫描点的法向量对3D点云进行聚类,并使用随机抽样一致(RANSAC)算法对每簇3D点集进行平面拟合,抽取出环境中的平面特征;随后利用边缘点检测算法分割出环境中的边缘点集,并提取出环境中的线段特征;然后提出一种基于平面与线段几何约束的特征匹配算法,完成特征之间的匹配.在平面与线段特征匹配结果能提供充足的位姿约束的条件下,利用特征之间的匹配关系直接求解RGB-D相机的位姿;若不能,则利用匹配线段的端点以及线段点集来实现RGB-D相机位姿的估计.在TUM公开数据集中的实验证明了选择平面与线段作为环境特征可以提升视觉里程计估计和环境建图的精度.特别是在fr3/cabinet数据集中,本文算法的旋转、平移的均方根误差分别为2.046?/s、0.034 m/s,要显着优于其他经典的视觉里程计算法.最终将本文系统应用到实际的移动机器人室内建图中,系统可以建立准确的环境地图,且系统运行速度可以达到3帧/s,满足实时处理的要求.(本文来源于《机器人》期刊2018年06期）
朱金妹,曹慧[6]（2018）在《经历多样活动 感受线段特征——“线段的初步认识”教学实录与评析》一文中研究指出教学内容:苏教版《义务教育教科书·数学》二年级上册第59~60页例1、"想想做做"第1~5题。教学目标:1.使学生通过观察、操作经历从实物抽象出线段的过程,感受线段是直的、有两个端点,线段的长度是有限的。2.使学生在认、找、画、连等数学活动中培养观察、操作、比较及数学语言表达能力,发展数学思维。3.使学生在与同伴的合作交流中学会倾听和分享,感受数学与现实生活的联系,培养对数学的亲近感、认同感。(本文来源于《小学数学教育》期刊2018年06期）
帅美荣,刘昊,李海滨,黄志权,黄庆学[7]（2017）在《基于“多线段叁角孔型系统”轧制TC4合金棒材变形特征研究（英文）》一文中研究指出随着对高强度,高延展性钛及钛合金棒材的迅速需求,开发有色金属棒材多辊热连轧技术是非常必要的。本研究在Y型叁辊轧机上采用"多线段叁角-圆"孔型系统生产钛合金棒材。采用ANSYS有限元软件模拟了TC4棒材在热连轧过程中的变形特征,轧制稳定性及温度分布;并在Y型连轧机上进行了试验验证。结果表明:带有凹面状的"多线段叁角"孔型具有良好的对中性,能有效阻止轧件扭转或偏离轧制中心线,提高棒材轧制稳定性;此外,相对于"平叁角-圆"孔型系统,采用这种孔型轧制棒材,显着降低了TC4合金棒材横截面的温度梯度,从而减少产品表面裂纹,提高表面质量。(本文来源于《稀有金属材料与工程》期刊2017年10期）
李海丰,胡遵河,范龙飞,姜子政,陈新伟[8]（2017）在《基于几何约束及0-1规划的视频帧间线段特征匹配算法》一文中研究指出针对线段因遮挡、断裂以及端点提取不准确等原因造成的线段特征匹配困难问题,特别是现有匹配算法在匹配过程中出现"多配多"时直接采取"最相似匹配"而导致丢失大量真实匹配的问题,提出了一种基于多重几何约束及0-1规划的线段特征匹配算法。首先,基于校正后视频帧间线段特征的空间相邻性计算线段匹配的初始候选集;然后,基于极线约束、单应矩阵模型约束以及点-线相邻性约束等多重几何约束,对候选集进行筛选从而剔除部分错误匹配;其次,将线段匹配问题建模为一个大规模0-1规划问题;最后,设计了一种基于分组策略的两阶段求解算法对该问题进行求解,从而实现线段特征的"一配一"精确匹配。实验结果表明,该算法与LS(Line Sigature)、LJL(LineJunction-Line)方法相比,匹配正确率接近,但匹配线段数量分别提高了60%和11%。所提算法可以实现视频帧间的线段特征匹配,为基于线特征的视觉SLAM(Simultaneously Localization and Mapping)奠定基础。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年08期）
张娟飞[9]（2017）在《把握结构特征 探究本源解法——初探线段与k倍线段的和的最小值问题》一文中研究指出某种特定线性组合下的线段最值问题,难于图形的构造,细细探究,原来是阿波罗尼斯圆的简单应用,值得品味。数学解题研究是教学的核心,解题后留下的核心结构特征及一般性的自然思考方法,需要不断提炼与总结。下面,笔者结合一道中考压轴题(有删减)谈一谈自己的体会。1题目呈现(本文来源于《中学数学教学参考》期刊2017年18期）
宋伟东,朱红,王竞雪,张重阳[10]（2016）在《线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配》一文中研究指出针对特征线匹配中因线段端点不确定而难以提供准确位置的问题,论文提出结合边缘主点与线段元支撑区主成分相似性约束近景影像特征线匹配方法。首先,利用ASIFT算法获取立体像对同名点,计算仿射变换矩阵;其次,对Canny算子边缘检测后的影像进行Freeman链码跟踪,链码分裂获取线段元的边缘主点,将边缘主点视为匹配基元,同时结合仿射变换、核线约束及Harris兴趣值叁重约束独立匹配边缘主点;最后,采用线段元支撑区主成分相似性对特征线匹配结果进行一致性检核。论文选取不同类型的近景影像作为实验数据,验证本文算法的有效性和普适性。该算法实现了以点代线匹配,降低直线匹配算法的复杂程度,同时通过线段元支撑区主成分相似性约束检核匹配结果,充分利用近景影像彩色信息,提高了匹配结果的可靠性。(本文来源于《信号处理》期刊2016年08期）
特征线段论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对从叁维激光雷达点云中准确实时地分割地面的问题,提出一种基于扫描线段特征的地面分割算法。算法首先对叁维点云进行去噪和位姿修正,接着依据相邻点间的欧氏距离和绝对高度差分割扫描线,然后对扫描线段的相邻线段间距、倾斜度、绝对高度差等特征进行分析,采用最大似然估计法求解特征阈值函数,提高了阈值的自适应性;最后综合考虑起伏、倾斜等复杂地形,通过制定横、纵向分类策略将扫描线标记为平坦地面线段、坡面线段和障碍物线段。本算法已成功应用在地面无人平台上,使用情况和对比试验表明,在城市和野外场景中,本算法都能够稳定高效地分割地面。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征线段论文参考文献
[1].芮金芳.多重体验丰富表象建构特征——苏教版二上“认识线段”教学设计[J].新教师.2019
[2].程子阳,任国全,张银.扫描线段特征用于叁维点云地面分割[J].光电工程.2019
[3].杨忠炯,王臣臣,周立强,易圣先.基于密度聚类的线段特征提取方法[J].制造业自动化.2019
[4].陈家华,陈雪云,阳理理.基于局部线段模式特征的城市道路视觉检测[J].广西大学学报(自然科学版).2018
[5].董星亮,苑晶,黄枢子,杨少坤,张雪波.室内环境下基于平面与线段特征的RGB-D视觉里程计[J].机器人.2018
[6].朱金妹,曹慧.经历多样活动感受线段特征——“线段的初步认识”教学实录与评析[J].小学数学教育.2018
[7].帅美荣,刘昊,李海滨,黄志权,黄庆学.基于“多线段叁角孔型系统”轧制TC4合金棒材变形特征研究（英文）[J].稀有金属材料与工程.2017
[8].李海丰,胡遵河,范龙飞,姜子政,陈新伟.基于几何约束及0-1规划的视频帧间线段特征匹配算法[J].计算机应用.2017
[9].张娟飞.把握结构特征探究本源解法——初探线段与k倍线段的和的最小值问题[J].中学数学教学参考.2017
[10].宋伟东,朱红,王竞雪,张重阳.线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配[J].信号处理.2016