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ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：

matlab实现的DS证据理论代码-DS_fusion.m matlab实现的D-S证据理论代码简单实现，加了一些注释，适用于独立的单一命题。 附件m文件代码： function x=DS_fusion % 功能：融合x,y两行向量 % x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m, m] % 要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集 % m可不为0，表示不确定度 % m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my     disp;     return; end temp=0; for i=1:mx-1         if i==mx-1         x=x*y;  %对全集的特殊处理     else         x=x*y x*y y*x;     end     temp=temp x; end for i=1:mx-1     x=x/temp; end x=0;     复制代码

CCF 学科前沿讲习班第 108 期：知识图谱融合方法，2019/11/9，北京。由南京大学胡伟老师主讲，报告首先简要介绍了语义网、知识图谱及知识图谱融合问题，然后介绍了面向知识图谱模式层的本体匹配方法，接下来介绍了面向知识图谱实例层的实体对齐方法，特别涉及近期基于表示学习的实体对齐方法，还介绍了知识融合过程中的真值推断方法，最后做了总结和展望。

使用潜在的低秩表示法进行红外和可见图像融合 吴小军* 使用潜在的低秩表示法进行红外和可见图像融合。 潜在的低排名表示 融合方法框架 抽象的 我们提出了一种基于潜在低秩表示（LatLRR）的新颖图像融合方法，该方法简单有效。 首先，通过LatLRR将源图像分解为低阶部分和显着部分。 全局结构信息由低阶部分保留，局部结构信息由显着性部分提取。 然后，将低阶部分通过加权平均策略融合，而显着部分则简单地通过求和策略融合。 最后，通过融合融合的低秩部分和融合的显着性部分获得融合的图像。 源代码 1 Fusion_latlrr.m -----我们的方法 2 latlent_lrr.m -------潜在的低秩表示方法 潜在LRR Thr Latent LRR方法由Liu Guangcan Liu在2011年提出。 “ Liu G，Yan S.用于子空间分割和特征提取的潜在低秩表示[C]国际

联合双双边matlab代码INS_medical-image-fusion_code 该包包含与以下论文相关的 matlab 代码： 李晓松、周富强、tanh海舒等。 基于联合双边滤波器和局部梯度能量的多模态医学图像融合[J]． 信息科学，2021, 569, 305-325。 此代码仅可免费用于研究目的。 如果您使用此代码，请参阅上述出版物。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%% 演示文件是 script_gray.m 和 script_color.m。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%% 如果您在使用此代码时有任何疑问，请随时告诉我。 李晓松等 电子邮件： 最后更新：12-23-2020

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