导读:本文包含了目标重建论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,声场,双城,算法,张量,模型,参数。
目标重建论文文献综述
陈新宁[1]（2019）在《基于近场声全息的目标反射声场重建方法研究》一文中研究指出准确分析目标表面反射声场信息对提高水下航行器等设备的声隐身性能具有重要意义。提出利用近场声全息技术对水下目标反射声场进行重构,可以得到反射体表面的反射声场分布信息。以一个胶囊状壳体为测量对象,进行仿真分析和实验测量。结果表明,利用近场声全息技术进行声场重构的误差可小于10%,验证基于近场声全息的目标反射场重建方法的可行性和有效性,可为进一步的工程实践提供参考。(本文来源于《中国测试》期刊2019年11期）
白让让[2]（2019）在《多重不对称和重建模式对目标企业经营绩效的影响》一文中研究指出本文基于1997—2014年23家汽车制造企业的非均衡面板数据,以目标企业的市场份额、人均产量、资金利税率和人均利润等经营绩效指标为被解释变量,检验了并购双方不对称和重建模式对目标企业经营绩效的影响。研究结果表明:相对资产对目标企业的市场份额和人均利润有显着负向影响;目标企业级别对目标企业的人均产量和人均利润有显着正向影响;国有资产划拨和高层更替对目标企业市场份额有显着正向影响;资金注入和品牌注入分别对目标企业的市场份额和人均产量有显着负向影响;产品线重迭程度和第叁方关联模式对目标企业市场份额有显着正向影响。这些研究结论有助于判断汽车这一进入受管制行业兼并重组行为的长期效应,为其他行业的结构重组提供经验证据,为完善供给侧结构性改革提供实践依据。(本文来源于《财经问题研究》期刊2019年11期）
季章生,肖本贤[3]（2019）在《基于压缩感知重建功率场的快速多目标计数与定位》一文中研究指出为提高传统的基于字典压缩感知定位算法的效率以及减少对信道环境的依赖性,提出一种基于压缩感知重建功率场的快速多目标计数与定位算法。首先将由测量矩阵与离散余弦变换基相乘得到的传感矩阵进行预处理,使得新的传感矩阵满足约束等距性条件,然后利用线性Bregman算法求出迭加功率场,最后从迭加功率场中的最大值找到目标位置并逐步剥离每个目标的功率场来进行稀疏目标计数与定位。实验结果表明,相比于基于字典的压缩感知定位算法,该算法在在目标数为14时,虚警概率和丢失概率分别能控制在0.03和0.063以内,平均响应时间低于0.038 2 s,在满足基本的定位要求下能够更快速地计数和定位。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年10期）
尹刚,张林[4]（2019）在《基于形态反演的小尺度磁性目标叁维重建方法》一文中研究指出本文以小尺度磁性目标的叁维重建方法为研究对象,首先利用磁梯度张量数据估计磁性目标的近似水平边界、垂向边界和磁化方向,在此基础上确定待反演空间的范围、网格化反演空间、选定磁性目标初始反演模型和待增长模块集;然后基于模块选择函数在待增长模块集中选择最优的增长模块,迭代更新磁性目标的反演模型和待增长模块集,直至达到迭代目标函数的终止阈值;最终得到的反演模型即为小尺度磁性目标的叁维重建结果.模拟结果表明:小尺度磁性目标的叁维重建结果与真实目标具有较高的相似性,可用于磁性目标的识别应用.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2019年09期）
尹芳,吴云[5]（2019）在《空间非合作旋转目标的模型重建与位姿优化》一文中研究指出针对模型未知的空间非合作旋转目标的模型重建和位姿估计问题,利用激光雷达采集的3D点云,提出一种基于位姿图优化的SLAM技术框架,以解决跟踪过程中产生的累积误差问题。首先,根据迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算相邻关键帧之间的相对位姿信息,通过位姿跟踪方法获得当前关键帧的位姿,由此构建跟踪航天器的相对位姿图;采用GLAROT-3D(Geometric LAndmark relations ROTation-invariant 3D)全局描述子检测闭环,并将闭环约束添加到位姿图中;最后采用基于位姿图优化的方法进行位姿调整,并更新模型点云。在仿真实验中,噪声标准差达到100mm时,姿态测量误差小于2°;在地面实验中,姿态测量误差小于2.5°,并较好地重建了目标的点云模型,算法的精度及抗噪声能力基本满足非合作目标相对位姿测量的任务需求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年08期）
何川[6]（2019）在《坚持灾后恢复重建和经济工作“两手抓” 确保圆满完成全年目标任务》一文中研究指出本报讯（记者 何川）昨（8）日，我市召开当前经济形势分析暨重点工作推进会。市委书记刘中伯出席会议，他强调，全市上下要扎实开展好“不忘初心、牢记使命”主题教育，认真践行“守初心、担使命、找差距、抓落实”要求，以此作为工作指导，认真分析当前经济形势，坚持灾后(本文来源于《宜宾日报》期刊2019-07-09）
温育涵,卫扬铠,范宇杰,陈新亮,丁泽刚[7]（2019）在《多基地SAR线目标参数反演与图像重建》一文中研究指出传统单基地SAR成像系统基于点目标模型且观测视角单一,在对复杂场景成像时存在线目标边缘不连续,特征丢失等现象。针对这一问题,本文提出了一种多基地SAR构型下线目标参数反演与图像重建方法。该方法基于几何模型与散射理论推导了线目标的合成孔径雷达回波的参数化表达式,分析了在不同观测角度下对线目标的SAR成像结果从直线段到两端点反复变化的特点,并从空间谱采样的角度解释了这一现象,在此基础上根据线目标空间谱的特征,提出了一种基于最小二乘估计的多基地构型下线目标参数反演与图像重建方法。仿真实验结果表明,在相同的峰值信噪比条件下,本文提出的多基地SAR线目标参数反演与图像重建方法,相对于单一观测角度的单基地SAR具有更优的反演性能,在SAR图像的峰值信噪比为28 dB时,线目标朝向与长度的反演误差在10%以内的概率达到了84%,可以基于反演结果实现图像的重建。(本文来源于《信号处理》期刊2019年06期）
刁少华[8]（2019）在《基于3D视觉重建识别与分析的输送线包裹目标智能分类系统设计》一文中研究指出以一种基于3D视觉重建识别技术作为主要切入点,结合多种物联网传感器技术的优特点,解决某物流仓储传输线上的包裹无人快速智能化分类。通过对物流输送线上的目标包裹图像进行智能识别、自动分离分类作业的操作控制,为后续的储运规划配置环节自动生成优化方案,是一种应用于工业智能控制系统向一体化演变的新探索。(本文来源于《机电工程技术》期刊2019年05期）
朱正伟,张静,饶鹏,陈忻[9]（2019）在《一种用于叁维重建的多视图前景目标自动分割算法》一文中研究指出基于序列图像的叁维物体重建之前,从图像中分割前景目标可节约大量时间。但传统的分割算法需要通过用户输入来确定前、后景,而基于图像的叁维重建需要大量的图像,造成极大的人工浪费。为此提出一种用于叁维重建的多视图前景目标自动分割算法。对每个图像进行颜色一致性和几何一致性分析,确定前景和后景大致区域,得到初始输入,并以此构建能量方程。使用Graph Cut算法求解方程得到粗略分割结果;使用Matting细化分割边界,得到高质量的分割结果;使用分割后图片重建出物体叁维模型。实验结果表明,该算法可自动分割出多视图图像的前景目标,且具有极高的准确率和良好的边缘。将该算法用于叁维重建的前期图像处理,可大大提高叁维重建的速度。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年06期）
张壮[10]（2019）在《基于主被动融合的非合作目标重建与位姿测量研究》一文中研究指出视觉测量作为航天器或空间机器人重要的感知方式,经历了遥操作监视、合作目标和半合作目标测量的发展。而作为下一代空间任务支撑性技术的非合作目标测量尚处于起步阶段,面临艰巨挑战。由于非合作目标无法提供用于位姿测量的相关信息,测量系统在鲁棒性、适用范围和计算能力等方面的需求明显高于现有测量技术。因此,本课题以在轨服务任务中非合作目标测量需求为导向,针对视觉测量相关技术进行了深入研究,通过对关键技术的创新和改进实现了基于1D激光测距与单目视觉融合的非合作目标测量方法。主要工作如下,首先,本课题建立了 1维激光与视觉组合测量系统的数学模型,提出了非迭代的单张图像相机内参数标定方法和一种快速鲁棒的传感器外参数标定方法,两种方法共同实现了系统模型参数的快速鲁棒标定。与经典方法相比,我们所提的相机标定方法在相同标定精度下有效提升了计算效率,而传感器外参标定方法有效降低了系统标定的复杂度和提高了易用性。随后,针对非合作目标测量的需求,我们对现有算法进行改进,分别提出了一种鲁棒的多视图初始化方法和一种高精度的鲁棒位姿估计算法。初始化方法基于基础矩阵约束通过随机采样一致性剔除误匹配点的干扰,较现有算法明显提高了计算效率和在复杂场景下的鲁棒性。所提位姿估计算法的改进保证了系统在较少追踪点的情况下即可稳定测量,一定程度上克服了非合作目标缺乏显着特征的问题。以上改进均提升了系统的鲁棒性和测量精度。对于激光与视觉融合的核心问题,我们提出了 1D激光距离信息和单目视觉信息在一般场景下的融合方法。通过恢复激光光斑周围的目标表面建立单点激光光斑与图像稀疏特征点的关联,求解绝对尺度,实现了目标在欧氏空间的重建和位姿测量。并通过尺度估计实验验证了该融合方法的有效性和估计精度,为1D激光测距与单目视觉融合的测量方案建立了完整的理论支撑。此外,针对长时间测量中误差累积的问题,我们提出了基于融合后的尺度信息监测系统误差,并在必要时刻调整局部结果抑制尺度漂移的解决方法。该方法经过实验证明,可以有效保证长时间测量过程中系统的测量精度和稳定性。同时构建基于回环的全局位姿图优化问题,在大尺度上保证了系统的测量精度和适用性。在以上研究成果的基础上,我们完成了数值仿真、高精度转台实验、公开数据集实验、移动平台实验等多组实验,分析了本课题所提方法的性能。并从目标特性的不同、运动状态的差异、环境条件的改变等多个维度评估了所提方法的测量精度以及适用性,证实了基于激光与视觉融合的非合作目标重建与位姿测量方法的可行性。为我国非合作目标的在轨重建和测量提供了完整的技术思路。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)》期刊2019-06-01）
目标重建论文开题报告
（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：
本文基于1997—2014年23家汽车制造企业的非均衡面板数据,以目标企业的市场份额、人均产量、资金利税率和人均利润等经营绩效指标为被解释变量,检验了并购双方不对称和重建模式对目标企业经营绩效的影响。研究结果表明:相对资产对目标企业的市场份额和人均利润有显着负向影响;目标企业级别对目标企业的人均产量和人均利润有显着正向影响;国有资产划拨和高层更替对目标企业市场份额有显着正向影响;资金注入和品牌注入分别对目标企业的市场份额和人均产量有显着负向影响;产品线重迭程度和第叁方关联模式对目标企业市场份额有显着正向影响。这些研究结论有助于判断汽车这一进入受管制行业兼并重组行为的长期效应,为其他行业的结构重组提供经验证据,为完善供给侧结构性改革提供实践依据。
（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。
目标重建论文参考文献
[1].陈新宁.基于近场声全息的目标反射声场重建方法研究[J].中国测试.2019
[2].白让让.多重不对称和重建模式对目标企业经营绩效的影响[J].财经问题研究.2019
[3].季章生,肖本贤.基于压缩感知重建功率场的快速多目标计数与定位[J].电子测量与仪器学报.2019
[4].尹刚,张林.基于形态反演的小尺度磁性目标叁维重建方法[J].上海交通大学学报.2019
[5].尹芳,吴云.空间非合作旋转目标的模型重建与位姿优化[J].光学精密工程.2019
[6].何川.坚持灾后恢复重建和经济工作“两手抓”确保圆满完成全年目标任务[N].宜宾日报.2019
[7].温育涵,卫扬铠,范宇杰,陈新亮,丁泽刚.多基地SAR线目标参数反演与图像重建[J].信号处理.2019
[8].刁少华.基于3D视觉重建识别与分析的输送线包裹目标智能分类系统设计[J].机电工程技术.2019
[9].朱正伟,张静,饶鹏,陈忻.一种用于叁维重建的多视图前景目标自动分割算法[J].计算机应用与软件.2019
[10].张壮.基于主被动融合的非合作目标重建与位姿测量研究[D].中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所).2019
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