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基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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Meanshift，聚类算法讲解
Meanshift，聚类算法入门讲解Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么Mean Shift向量的基本形式定义为:
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STC15W4-nRF24L01 项目
STC15W4-nRF24L01 项目,完整的 nRF24L01 1 对 6示例,具体查看本人博客文章.
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loveyou系列源码(8套表白源码)
程序员表白程序，开放源码，不断更新（第三篇：第二弹）,这是loveyue系列的源码，详情请参照博客：http://blog.csdn.net/wuxia2001/article/details/45743641
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跨境贸易电子商务服务系统接口-电商V1.1
本文档描述跨境贸易电子商务服务系统与电商、电商平台之间的商品备案和订单数据交换接口设计
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基于视频的三维重建研究
这是一篇华中科技大学的硕士毕业论文，里面对三维重建技术的讲解很详细，适合作为综述来看独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集休已经发表或撰写过的研究成果。对木文的研究做出贡献的个人和集休,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关侏留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华屮科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在年解密后适用本授权书本论文属于不保密口。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名指导教师签名:日期:年月日日期:年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要基于视频的重建技术在计算杋视觉领域中扮演着非常重要的角色,而如何恢复场景的三维模型是目前研究的热点与难点问题。本文围绕基于视频的场景重建技术展开讨论,包括棊于单目视频的三维场景重建和于双目视频的视差图和场景流获取。由于单目包含的深度信息比较少,如何基于单目视频恢复相机的运动参数以及目标的深度信息是研究的重与难点。双目视频虽然包含了非常显著的深度信息,但是考虑到视频中场景的迕续性问题,如何使得恢复岀的深度图保持前后帧的连续性以及场景中运动日标的一致性,也是比较困难的问题。因此,针对上述所提到的问题进行了深入的研究,具体的研究工作如下第一,对三维重建研究进行了详细的介绍,介绍了对于特征点匹配的理解以及我们提出的基于特征引导偏向性高斯混合模型( Feature Guided Biased GaussianMixture model,FGBG);详细介绍立体视觉中立体匹配算法的原理、分类及评测标准,并在4个典型的数据集上对有代表性的局部、全局、半全局算法进行对比实验。此外,详细介绍运动恢复结构(SFM)的基本原理,并进行了实验分析。第二,提岀一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术。基于双目视频,首先获得初始的视差图和2D特征点轨迹;在此基础上获得初始的3D稀疏运动轨迹,利用本文提出的 Object Motion Hypothesis(OMH)算法获得运动物体的致性假设采用 slanted-plane model以及参考图像与前后时间点图像对的约束关系,构建超像素和运动物体之间的能量模型,通过优化获得视差和场景流的估计结果。第三,提出一种棊于单目视频的动态场景重建系统。在获取特征点轨迹的基础上,基于运动信息获得特征点轨迹的聚类结果;提出一种基于超像素的多标记Graph-cut算法,得到每一个日标的精确边界;为每一个运动日标分配一个虚拟相机通过标准的SFM方法分别单独估计每个运动目标对应的虚拟相机的参数和稀疏三维点云,通过PMVS和泊松表面重建获得目标的稠密重建结果。关键词:三维重建、单∏视频、双目视频、视差、场景流万方数据华中科技大学硕士学位论文Abstract3D reconstruction based on video has play an important role in computer vision, andhow to recover 3D scene model has been paid much attention and is a difficult problemBased on the importance of 3D reconstruction, in this paper, the 3D reconstruction basedon video has been studied, including 3D scene reconstruction based on monocular videoand depth map and scene flow estimating based on binocular video. Since the monocularcontains much less depth information, how to recover the camera motion and depth maphas been a difficult problem. Besides, although binocular view contains significant depthinformation, it is difficult to keep the consistency of depth map and moving objectsTherefore, in view of the problems mentioned above the specific research works are asFirst. we introduce two directions of 3D reconstruction in computer vision: based onstereo vision method and based on structure from motion. The stereo matching method hasbcen introduced in detail, including algorithm principle, classification, and evaluationmethod. And, we compare the global, local and semi-global algorithm on four typicaldataset. In addition, we have made a detail introduction of structure from motion(SFM)and the experiment has been carried out to get 3D point cloudSecond, a method for depth map and scene flow estimation is proposed. First, inputbinocular video, initial disparity map is got by SGM, 2 point trajectories are got byoptical flow. Then the 3D tracks are got by disparity map and 2D point trajectories, get theobject motion hypothesis. Considering constraint between the reference image and theforward-backward images, the energy model based on super-pixel and object isconstructed using slanted plane model. Finally, the depth map and scene flow will be gotThird, a method for reconstructing monocular dynamic scene with multiple movingrigid objects captured by a single moving camera is proposed. First of all, feature pointsare matched through the video sequence via the optical flow method and the tracks "aregot based on these matches. Then the tracks are divided into several groups according totheir motion differences. An improved graph cuts based multi-label auto imagesegmentation method is used to acquire the accurate boundary of each moving object and万方数据华中科技大学硕士学位论文the static background. Then we assume a virtual camera for each moving object and thestatic background. The pose of these virtual cameras are estimated via the standardStructure from Motion(SFM) pipeline. Finally a dense point set and textured model isreturned for each virtual camera. We evaluate our approach on real-world video sequenceand demonstrate its robustness and effectivenessKey words: 3D reconstruction, monocular video, binocular video, disparity, scenefleOw万方数据华中科技大学硕士学位论文目录摘要Abstract绪论1研究的背景及意义2国内外研究现状1.3论文的主要工作及结构···································:··········.················4·2三维重建基本方法研究2.1引言.………8)2.,2线性摄像机模型(8)23基于特征点的图像匹配24运动恢复结构方法(12)2.5立体匹配与三维重建···.·.·······.·················:····.····················(15)26本章小结(22)基于双目视频的视差图与场景流估计3.1引言(23)3.2运动目标的提取(25)3.3双向约束场景流模型..31)34实验分析.333.5本章小结(444基于单目视频的三维重建研究(45)4.2目标分割(464.3三维场景估计(51)万方数据华中科技大学硕士学位论文4.4实验分析(52)4.5本章小结(55)5全文总结与展望5.1木文的主要页献与创新点(56)5.2工作展望…7)致谢S8)参考文献非D·非非··非。非(59)附录万方数据华中科技大学硕士学位论文绪论11研究的背景及意义视觉是人类的基本功能。通过视觉,人们能够感知外部世界中物体的大小,以及辨别物体之间的相对位置,并且了解它们之间的相互关系。人类把这种功能称为视觉功能。随着科学技术的不断创新,新兴的电子产品不断涌现,数码设备的成熟和计算机理论的涌现让人们越来越关注计算机视觉。人们开始利用摄像机采集视频或者图像,并将其转化为人类可理解的信号。即利用计算机实现模仿人类视觉的功能,计算机视觉也就随之六生。计算机视觉是个涵盖多种学科知识的新兴学科。其理论研究的最终目的是通过对采集到的视频或者图像进行处理,将二维图像或视频转化为三维信息,从而感知场景或物体的形状及运动。因此,计算机视觉吸引了越来越多的研究人员参与其中,包括图像处理与模式识别,应用数学,计算札科学与技术等等。三维场景重建作为计算札视觉中一个重要的研究方向,受到许多研究者的青睐。最近,获取三维场景信息的方式主要有以下三种:第一种,利川常见的建模软件3DMax、CAD等进行重建;第二种,利用深度扫描仪、红外或者激光测距仪器等设备进行三维重建;第三种,利用计算机视觉原理,基于视频或者图像获取场景的三位模型。在上述方法中,第一种是最为成熟的,但是第一种方法的操作步骤十分复杂,并且建模周期长。第二种方式能够获得物伓的髙精度几何模型,但是这些仪器价格昂贵,费时费力,并且对于重建大型场景非常局限。因此,第三种方式受到了普遍的关注,它可以重建复杂的室外大型场景,真实感强,价格低廉且方便携带。利用图像或者视频对场景进行重建,即从图像或视频中恢复场景或者物体的三维几何信息,构建三维模型,给人以视觉亨受。三维重建的用途十分广泛,它可以用于机器人导航,无人驾驶,医学图像分析,游戏等众多方向在众多的三维场景重建方法中,于视频的重建方法一直是一个研究热点。其中,从单目视觉的角度出发,基于单目视频的三维重建技术就是利用单个摄像札对万方数据华中科技大学硕士学位论文场景进行拍摄,研宄如何利用图像序列光流估计运动物体或场景的三维运动来重建三维模型。从双日视觉的角度出发,基于双∏视频的三维重建技术就是利用两个摄像机,从两个不同的角度对同一个场景进行拍摄,研究如何利用左右两个图像序列各自的运动信息,以及左右视图之间的视差信息,完成场景的三维重建。本文的基于视频的三维重建技术具有十分重要的研究价值。针对双目视频,提出了一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术,目的是同时获得视差图和场景流信息、。针对单目视频,提出个完整的基于包含多个刚体运动目标的单目动态场景视频的重建系统。12国内外研究现状121基于单目视觉的三维重建研究现状近年来,3D静态场景的重建己经取得了显著性的突破。其中,大多数的研究都是遵循一个特定的步骤:首先从一组多视角的图像中提取特征点,然后对多视图中的特征点进行匹配,构建基础矩阵,恢复相机参数,从而得到玚景的三维结构凹。其中, Snavely N主要通过SFM( (structure from motion)从无序图像序列中恢复相机的位置以及获得场景的三维稀疏点云倒。除∫稀疏点云的重建之外,很多学者也集中研究场景的三维稠密重建四。其中, Seitz s m对多种立体匹配算法进行比较,并且是第一个提供已标定的多视图数据集。 Kolev K在前者的基础之上提出了一个全局能量模型,融合了轮廪信息和立体信息。值得一提的是,深度信息也是一种非常有前景的3D重建方法,主要思想是通过恢复图像的深度信息,融合多幅深度图逃行稠密重建η。此外,很多研究集屮于基于单个视频的稠密表面重建,主要包括基于场景流( scene flow)s, mesh- based稠密表面重建例, patch-base稠密表面重。但是,大多数捕获的视频中,动态场景视频比铰常见。而上述的研究只能用于处理静态场景,它们在应对多目标运动场景方面是十分有限的。最近, Tron r提出了一个包含动态运动目标的场景分割标准山,它是·个重要的3D运动估计和重建的预处埋过程视频重建主要有于两个视图12和基于多个视图314其中,HanM和万方数据
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2013年电子设计大赛F题z资料！包括原理和原理图
2013年电子设计大赛F题红外光通信资料，包括原理和原理图
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稀疏阵的方向图仿真，给出了不同条件下的稀疏阵列的方向图
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基于角谱理论艾里光束的传播.rar
该MATLAB程序，大体上模拟出了Airy光束的二维光强分布，并在此基础上利用角谱理论，编写出了其在二维平面内的传播，只需改变其中的参数就可以展示Airy光束的移动。在此基础上加上障碍物，可以得到Airy光束的自愈合特性等特殊性质
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追赶法求解三对角方程的MATLAB程序代码
运用matlab求解三对角方程组的追赶法原始函数
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