典型文献
基于聚类与SIFT算法的自动地形成图方法研究
文献摘要：
针对智能水下机器人由于长时间工作,在进行地形图构建时,成图精度变差的问题,提出了一种基于聚类和尺度不变特征转换算法的,可以对相邻测线的地形图进行自动成图修正的新方法.利用尺度不变特征转换算法和K-means算法进行特征区域的提取与配对,再利用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,即可得到较为准确的坐标数据,从而提高地形图精度.试验证明该方法能够较为准确地进行特征点的选择以及配对,并进行目标跟踪,将误差降低56.15％.实现了相邻测线的自动修正和地形成图,具有可行性.
文献关键词：
水下地形成图;目标跟踪;聚类;尺度不变特征转换算法
中图分类号：
作者姓名：
范仲雪;张东升;曹金亮
作者机构：
中国科学院声学研究所 海洋声学技术中心 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049;北京市海洋声学装备工程技术研究中心 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]范仲雪;张东升;曹金亮-.基于聚类与SIFT算法的自动地形成图方法研究)[J].网络新媒体技术,2022(01):27-34
A类：
水下地形成图
B类：
SIFT,智能水下机器人,地形图,尺度不变特征转换算法,自动成图,means,特征区域,卡尔曼滤波算法,目标跟踪,坐标数据,特征点
AB值：
0.167385
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