基于形状匹配和嵌入的3D车道线检测算法 本文提出了一种基于双层次形状注意力网络（DSANet）的3D车道检测算法，该算法由两个分支组成，一个分支预测细粒度路段形状和对近似车道实例形状进行编码的形状嵌入，另一个分支检测车道实例的粗粒度结构。通过引入两级形状匹配损失函数，对两个分支输出的形状参数进行联合优化，提高了训练精度。 在BEV-3DLanes数据集上的实验表明，我们的方法优于以前的方法，具有出色的准确性，特别是在更高的精度标准。我们的方法可以检测高精度的3D车道，具有广泛的实际应用前景，如车道偏离警告、车道保持辅助、车辆导航和高清地图构建等。 该算法的主要贡献包括：开发了一种新型的双层形状注意力网络（DSANet），该网络具有两个分支，融合了局部和全局层面的上下文信息，以检测高精度的3D车道；提出了简单有效的车道形状双层表示和相应的形状匹配约束，分别预测细粒度路段形状和粗粒度实例形状；设计了一个形状引导的片段聚合器，将柔性片段聚类成实例，实例形状作为显式聚类中心。 在现有的基于LiDAR和基于图像的车道检测方法中，本文的算法具有出色的准确性和速度优势。与基于分割的方法相比，本文的算法无需密集的注释和冗余的预测，可以实现快速和高效的车道检测。 在自动驾驶中，3D车道检测是一项重要的视觉感知任务，提供了厘米级的位置、精确的几何形状以及本车道和相邻车道的实例级信息。随着自动驾驶技术的发展，高精度的3D车道检测将变得越来越重要。 在基于LiDAR点云的3D车道检测中，需要精确的位置、准确的拓扑结构和可区分的实例。在本文中，我们提出了一种基于双层次形状注意力网络（DSANet）的解决方案，该网络具有两个分支，一个分支预测细粒度路段形状和对近似车道实例形状进行编码的形状嵌入，另一个分支检测车道实例的粗粒度结构。 在本文的算法中，我们引入了一种形状匹配和嵌入损失函数，对两个分支输出的形状参数进行联合优化，提高了训练精度。此外，我们还设计了一个形状引导的片段聚合器，将柔性片段聚类成实例，实例形状作为显式聚类中心。 本文提出了一种基于双层次形状注意力网络（DSANet）的3D车道检测算法，该算法具有出色的准确性和速度优势，能够检测高精度的3D车道，具有广泛的实际应用前景。

### 基于AutoCAD轴类零件的图形识别及视图匹配 #### 摘要与背景 在现代制造工程领域，对轴类零件进行精确的图形识别与视图匹配是一项重要的技术挑战。该研究主要关注如何利用AutoCAD这一强大的绘图软件，结合其二次开发工具，来自动识别轴类零件的图形，并实现不同视图间的精准匹配。轴类零件因其独特的几何形状和在机械系统中的关键作用，在设计和制造过程中有着严格的精度要求。 #### 轴类零件图的识别方法与步骤 1. **图形块分离**：首先需要将复杂的轴类零件图中的各个组成部分（如不同的视图和细节）进行分离，以便单独处理每个部分。 2. **视图识别**：通过分析图形区域的形状及其包含的实体特征，识别出主视图、左视图等基本视图。这一步骤对于后续的结构分析至关重要。 3. **局部结构识别**：进一步分析局部视图、局部放大图等区域，识别出孔、槽等轴上的典型结构，并确定这些结构的具体参数。 4. **视图匹配**：将局部视图与主视图进行匹配，从而确定整个轴的完整参数。 #### 主视图的识别及轴段确定 - **判别条件**： - 图形区域的长度与高度比值大于特定阈值，通常与轴类零件的长径比相匹配。 - 区域中心存在一条与区域长度相近的水平点划线。 - 相关线性尺寸文本中的首个字符可能包含特定的符号（如“！”或“！”），这些符号可以用来识别回转体零件。 - **尺寸链确定**： - 遍历主视图中的所有尺寸，通过调用AutoCAD API中的相关函数来获取这些尺寸。 - 分解轴向尺寸，形成尺寸链。尺寸链可以帮助确定不同尺寸之间的关系以及它们如何共同定义轴的不同部分。 #### 局部放大图的识别及匹配 - **局部放大图判别条件**： - 局部放大图的边界通常包含波浪线或细线圆。 - 波浪线或圆的外接矩形面积等于图形块区域的面积。 - 图形上方可能存在特殊字符，例如“&+!”或“!”、“”。 - **剖面线处理**： - 为了准确地确定剖面线的边界，需要调用AutoCAD提供的API函数，比如`-./0012345670`，并遍历其中的实体列表。 - 在调用相关函数之前，还需要确保剖面线确实与边界实体相关联。 #### 结论 通过对轴类零件图的自动识别与视图匹配的研究，不仅可以提高机械设计的效率，还能增强设计的准确性。这一技术的应用范围广泛，不仅限于轴类零件，还可以扩展到其他类型的机械零件和组件的设计与制造过程中。未来的研究可以进一步探索如何优化算法性能，提高识别精度，并将其应用于更复杂多变的机械设计场景中。

在图像处理领域，匹配图像是一项重要的任务，它通常涉及到图像分析、特征检测和模式识别等技术。本主题主要关注的是如何使用C++编程语言来实现这些功能。C++以其高效性和灵活性，成为处理大规模图像数据的理想选择。 我们要理解“匹配图像”这一概念。在计算机视觉中，图像匹配是指在不同图像或者同一图像的不同部分中寻找相似或相同区域的过程。这在诸如目标检测、跟踪、3D重建和图像拼接等多个应用中都有重要作用。图像匹配通常基于特征匹配，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）或者ORB（快速角点检测器）等方法。 C++中实现图像匹配的第一步是加载图像。OpenCV库是进行图像处理的首选工具，它提供了方便的API来读取、显示和处理图像。例如，可以使用`cv::imread`函数读取图像，并用`cv::imshow`函数显示它们。 接下来是特征检测。特征是对图像中具有显著性或稳定性的点、线或区域的抽象表示。SIFT和SURF等算法能检测到图像中的关键点，并为每个关键点计算出一个描述符，这个描述符是关键点周围区域的特性编码。OpenCV库也包含了这些特征检测器的实现。 特征匹配则是在两幅图像的特征描述符之间找到最佳对应关系。可以使用`cv::BFMatcher`或`cv::FlannBasedMatcher`进行匹配，前者基于暴力搜索，后者利用FLANN（快速最近邻）加速匹配过程。匹配结果通常是特征对，代表了两幅图像中可能对应的点。 对于图像变换，如平移、旋转、缩放，OpenCV提供了多种函数。例如，`cv::warpAffine`和`cv::warpPerspective`可以实现仿射变换和透视变换，用于校正图像、消除透视失真等。 图像增强则是为了改善图像质量，如增加对比度、去除噪声等。可以使用`cv::equalizeHist`进行直方图均衡化，提升图像对比度；`cv::GaussianBlur`可以进行高斯滤波，去除噪声。 在C++中实现这些功能时，需要注意内存管理和多线程优化。OpenCV库支持并行计算，可以利用多核CPU的优势提高处理速度。此外，良好的编程习惯，如使用智能指针管理对象，可以防止内存泄漏。 匹配图像的C++代码实现涉及图像读取、特征检测与匹配、图像变换和增强等多个环节，都需要深入理解和熟练掌握OpenCV库的相关函数。通过实践和优化，我们可以构建出高效稳定的图像处理系统。

"基于自研模板匹配技术的动态库解决方案：涵盖变形、透视及形状匹配功能，支持C++与C#语言开发，可替代Halcon产品",自研模板匹配，变形、透视匹配，形状匹配C++ C#动态库，halcon替代 ,自研模板匹配; 变形透视匹配; 形状匹配; C++ C#动态库; Halcon替代,自研高精度模板匹配与变形透视库：C++/C#动态库，超越Halcon技术 随着计算机视觉和图像处理技术的发展，模板匹配作为一项重要的基础技术，在许多领域如工业自动化、医学图像处理、安防监控等方面得到了广泛应用。模板匹配主要指的是利用一种特定的算法来搜索图像中与给定模板匹配或相似的区域。传统的模板匹配方法虽然在一定条件下能够满足需求，但其局限性在于处理变形、透视变化以及形状匹配问题时，效果往往不尽如人意。因此，开发一种能够在多种复杂情况下依然保持高精度匹配的动态库解决方案显得尤为重要。 在这项技术的应用中，自研模板匹配技术的动态库解决方案的推出，无疑为行业带来了新的选择。该方案不仅能够实现对图像的变形匹配、透视匹配，还支持形状匹配，其技术实力已达到或超越了国际上广泛认可的图像处理软件Halcon。Halcon作为一个广泛使用的商业软件包，提供了丰富的图像处理和分析功能，而本方案的推出意味着用户将有更多选择的可能性。 本解决方案的特点在于其支持多种编程语言，特别是C++与C#语言的开发支持，为开发者提供了极大的便利。这对于那些熟悉或偏好这两种语言的开发者来说，意味着可以在现有的开发环境中无缝接入，提高开发效率。此外，由于C++和C#语言的广泛使用，本解决方案的适用范围也得以大幅扩大，不仅限于专业的图像处理领域，甚至可以渗透到通用的软件开发之中。 在技术支持方面，该动态库的推出不仅仅是一个简单的软件产品，更是对相关技术细节的深入封装，使得开发者不必对底层复杂的图像处理算法有深入的理解，也能够轻松实现高精度的模板匹配。从技术实现的角度来看，该方案通过对传统算法的改进和创新，突破了变形、透视及形状匹配的限制，为模板匹配技术的发展提供了新的思路和可能性。 从应用的角度来讲，该解决方案在工业检测、医疗影像分析、安全监控等场景中具有极大的应用潜力。例如，在工业生产中，可以通过实时监控生产线上的产品图像，并与预设的标准模板进行匹配，从而及时发现产品缺陷，保证产品质量。在医疗影像分析方面，通过与病变图像的模板进行匹配，可以辅助医生更快地诊断疾病。安全监控系统也可以利用该技术实现对监控区域中特定对象的识别与追踪，提高系统的智能化水平。 这项基于自研模板匹配技术的动态库解决方案，提供了一个多方位、高效能的图像处理工具，其在变形、透视及形状匹配功能方面的突出表现，支持多语言开发的便利性，以及其对Halcon产品技术上的超越，使其成为了计算机视觉和图像处理领域的一个重要里程碑。这对于推动相关技术的进步，以及相关行业的发展，都具有深远的影响。

6.4 基本程序块概述 6-2/14 DB71 装刀/卸刀点的接口 已为刀库配置的每个装刀点（ 大值 16）在 DB71 中都有一个接口（接口 1-16）。 直接装载到主轴时，装刀点 1 的接口将激活。接口 1 还用于重定位功能。 DB72 作为换刀位置的主轴接口 已在刀库配置中定义的每个可用主轴（ 大值 16） 在 DB72 中都有一个接口（接口 1 - 16）。 DB73 作为换刀位置的刀架接口 每个刀架在 DB73 中都有一个区域（ 大值 16，接口 1 - 16）。 DB74 刀具管理的内部数据块 DB1071 多刀数据（装刀/卸刀点） DB1071 适用于每个可用装刀点的多刀（装载/卸载）。 DB1072 多刀数据（主轴） DB1072 适用于每个可用主轴的多刀（主轴）。 DB1073 多刀数据（刀架） DB1073 适用于每个可用刀架的多刀（刀架）。 6.4 基本程序块概述 PLC 基本程序具有以下指令，可在装刀/卸刀以及换刀的情况下传达刀具的状态变化或位置变化信息。 功能块 说明 FC6 刀具管理和多刀的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 “多刀”情况下使用 FC6。 FC6 与 FC8 的功能相同，但它还具有多刀功能。 FC7 通过刀架换刀的传递块 FC7 用于通过刀架换刀。 FC8 刀具管理的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 6.5 DB71 数据块接口 6.5.1 数据结构简介 DB71 刀库操作（刀具装载/卸载，刀库旋转，刀具移位…功能）的接口。 大支持 16 个接口 SS1~SS16，对应 DB71 的 DBX0.0~DBX1.7。 对应每个接口提供 30 个字节的接口数据区域，提供该接口的详细信息。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

simulink仿真 双机并联逆变器自适应阻抗下垂控制（Droop）策略模型 逆变器双机并联，控制方式采用下垂控制策略，实际运行中因两条线路阻抗不匹配，功率均分效果差，因此在下垂控制的基础上增加了自适应阻抗反馈环节，实现了公路均分。 运行性能好 具备很好的学习性和参考价值 Simulink是一种基于MATLAB的多领域仿真和模型设计软件，广泛应用于工程领域的系统仿真中。在电力电子领域，Simulink被用来模拟电力系统的工作情况，包括电压、电流以及功率流等参数。逆变器是电力系统中非常重要的设备，它负责将直流电转换为交流电，以满足不同工业和民用需求。在某些应用场景中，为了提高系统的可靠性和负载能力，会采用多台逆变器并联运行的方式。 然而，并联运行时，每台逆变器之间的阻抗如果存在差异，会导致输出功率的分配不均。这个问题在单相或多相系统中尤为突出，因为阻抗不匹配会导致电流分配不均，进而引起系统稳定性问题。传统的下垂控制策略通过调节逆变器的输出电压和频率来实现负载共享，但这种调节方式无法完全解决阻抗不匹配导致的功率分配问题。 为了解决这一问题，研究者提出了自适应阻抗下垂控制策略。这种策略在原有的下垂控制基础上增加了一个自适应阻抗反馈环节，能够根据线路阻抗的变化自动调节逆变器输出的电压和频率。通过这种自适应控制机制，即便在阻抗存在差异的情况下，也能实现较好的功率均分，保证了并联系统的整体稳定性和可靠性。 在Simulink环境下构建双机并联系统的仿真模型时，首先需要建立逆变器的动态模型，设定相关的电气参数，如电感、电容、功率开关等。然后，需要实现自适应阻抗下垂控制算法，这通常涉及到对逆变器输出电压和频率的实时监测与调节。整个仿真模型需要考虑控制系统的响应速度、稳定性和鲁棒性等因素。 通过仿真研究，可以验证自适应阻抗下垂控制策略对于解决功率分配不均问题的有效性。实验结果表明，增加了自适应阻抗反馈环节的双机并联系统，其功率均分效果得到了明显改善，系统运行性能良好。 此外，该仿真模型还具备一定的学习和参考价值。由于Simulink模型具有可视化的优点，可以直观展示逆变器的动态响应过程和控制效果，便于教学和工程人员理解和掌握复杂的控制系统设计。同时，该仿真模型也可以作为进一步研究的起点，对于深入探讨逆变器并联系统的控制策略具有重要的意义。 从文件名称列表中可以看出，相关文档资料和仿真图形文件，如仿真下的双机并联逆变器自适应虚拟阻抗下垂控制策略的描述文件，以及多个图片文件，共同构成了该研究工作的完整记录和展示。这些文件记录了仿真模型的详细信息、研究过程以及仿真结果的图形展示，为理解自适应阻抗下垂控制策略提供了丰富的素材。

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

1.实现了X64版本VS2022与高版本halcon23.05 联合编程 2.实现了vs调用海康威视类直接读取相机 3.实现了海康类转换成halcon图像 4.实现了hsmartwind缩放，平移，显示，画图功能 5.已经实现了模板匹配算法 与之前直接用halcon读取相机比较，速度更快，更稳定 //实现图像平移缩放 this.MouseWheel += new System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.my_MouseWheel); //读取相机 m_pDeviceList = new MyCamera.MV_CC_DEVICE_INFO_LIST(); //定义海康威视类，设置相机，读取图像 m_pMyCamera = new MyCamera(); 程序运行后，打开相机就可以操作 halcon 连续读取 ---是开启连续读取图像，并进行模板匹配 halcon读取 ---是开启软件触发功能，触发一次，读取一次 Thread hReceiveImageThreadHandle = new Thread(ReceiveIma

匹配电路仿真与设计，LCＲＬＣ　Ｔπ，电路匹配 仿真 设计