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多位姿信息融合的双目视觉惯性里程计研究 学位论文
, 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所): 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2019
作者:  王延东
caj(7891Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：117/0  |  提交时间：2020/08/24
视觉惯性里程计  视觉里程计  多位姿信息融合  惯性导航  非线性最大后验估计  IMU预积分  滑动窗口平滑估计器  
相位差图像重建技术在液晶自适应光学系统中的应用研究 学位论文
, 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所): 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2019
作者:  吴道胜
caj(6189Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：80/0  |  提交时间：2020/08/24
自适应光学  液晶波前校正器  相位差技术  图像重建  波前重构  
基于TLD的粒子群目标跟踪理论与应用技术研究 学位论文
, 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所): 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2019
作者:  郭巳秋
caj(7139Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：81/0  |  提交时间：2020/08/24
目标跟踪  特征融合  粒子群优化  惯性权重  TLD  
LSS-target detection in complex sky backgrounds 期刊论文
Chinese Optics, 2019, 卷号: 12, 期号: 4, 页码: 853-865
作者:  Y.-F.Wu;  Y.-J.Wang;  H.-J.Sun;  P.-X.Liu
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Image segmentation,Aspect ratio,Computer vision,Curve fitting,Filling,Object detection,Object recognition,Signal detection  
Fast Convergent Particle Swarm Optimization Algorithm for Subwavelength Azimuthally Polarized Metal Grating Design 期刊论文
Chinese Optical Society, 2019, 卷号: 39, 期号: 7
作者:  C.Zhu;  Q.Jiao;  X.Tan;  W.Wang
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Particle swarm optimization (PSO),Diffraction gratings,Iterative methods,Optimal systems,Polarization  
Siamese network tracking with redetection mechanism 期刊论文
Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering, 2019, 卷号: 27, 期号: 7, 页码: 1621-1631
作者:  H.Liang;  K.-J.Liu;  K.Liu;  Y.-J.Liu;  X.-L.Chen
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Engineering,Optics  
Laser Nutation Coupling Algorithm for Single Mode Fiber Based on Energy Feedback 期刊论文
Zhongguo Jiguang/Chinese Journal of Lasers, 2019, 卷号: 46, 期号: 2
作者:  Z.S;  S.L;  L.Y;  Z.Y;  G.S
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Single mode fibers,Laser mirrors,Optical communication,Optical fiber communication,Optical fiber coupling  
Approach to cross-company spacecraft software defect prediction based on transfer learning 期刊论文
Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering, 2019, 卷号: 27, 期号: 2, 页码: 469-478
作者:  Q.-H.Ha;  D.-Y.Liu;  Y.Chen;  L.Liu
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Software testing,Aerospace engineering,Application programs,Classification (of information),Defects,Efficiency,Forecasting,Learning systems