郭明
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国防科技重点实验室基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于残差网络的图像序列闭环检测被引量：6
- 2021年
- 机器人在大尺度场景下开展同时定位与建图(SLAM)任务时,其闭环检测环节会出现较严重的错匹配或者漏匹配问题,因此,采用残差网络(ResNet)对图像序列进行特征提取,并提出一种新的闭环检测算法。通过预训练的ResNet提取输入图像的全局特征,并对该帧图像及之前具有一定长度的图像序列的特征按照下采样的方式进行拼接,将结果作为当前帧图像的特征,保证图像特征的丰富性与准确性。同时,设计一种双层查询的方法以获得最相似的图像帧,并对最相似图像进行一致性检验,确保闭环的准确性。在闭环检测主流公开数据集New College和City Centre上,所提算法在100%准确率下的召回率为83%,在99%准确率下的召回率为85%。与传统的词袋方法和VGG16方法相比,所提算法具有显著的提升。
- 占浩朱振才朱振才郭明张永合
- 关键词：成像系统同时定位与建图机器视觉
- 马铃薯Y病毒HC-Pro基因的克隆、序列分析以及原核表达
- 郭明鲁瑞芳王海云彭学贤魏宁生莽克强
- 该研究以马铃薯Y病毒中国株系(PVY-C) RNA 为模板，通过RT-PCR 克隆了PVY-C HC-Pro基因，并对其进行了序列分析。测序结果表明PVY-C HC-Pro基因全长为1368 nt，编码一个含456个氨基...
- 关键词：
- 关键词：马铃薯Y病毒HC-PRO基因基因序列分析原核表达
- 星载重轨极化干涉SAR反演森林植被高度被引量：5
- 2014年
- 机载双天线极化干涉SAR反演植被参数得到广泛应用,并取得较好的反演精度.然而对于星载的单天线极化干涉SAR系统,只能采取重轨方式获得极化干涉数据,且该数据受到较为严重的时间去相干的影响.因此,利用星载极化干涉SAR数据反演植被参数不得不考虑时间去相干的影响.由于时间去相干的影响,经典RVoG模型已经被证明对植被区域的极化干涉SAR数据进行反演的结果有较严重的偏差.针对这一问题,基于RVoG模型的TD-RVoG模型被提出,用于消除时间去相干的影响,但该模型未知参数太多,难以应用于单基线极化干涉数据反演植被高度.在原始TD-RVoG模型的基础,提出一种新的运动时间去相干模型,减少了未知参量个数,并采用三阶段法反演植被高度.利用星载重轨极化ALOS/PALSAR数据进行模型验证,结果显示新模型整体反演结果误差在1.5 m以内.
- 李震郭明汪仲琼赵丽芳
