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ORB算法MATLAB代码-MOID-WisRic:最小轨道相交距离算法的实现

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简介:
本项目提供了基于MATLAB的ORB(Orientation Bundle)算法代码,并实现了计算天体间最小轨道相交距离(MOID)的WisRic方法,助力于空间目标的碰撞风险评估。 ORB算法的MATLAB代码实现了MOIDT.Wisniowski和H.Rickman开发的最小轨道相交距离(MOID)算法。 背景:我发现了由研究人员创建的一些用于计算MOID的Fortran代码,此项目只是将这些代码转换为其他语言,并且我发现使用测试一起非常有用以表明该代码可以正常工作。正如您在下面看到的那样,我能与原始作者发布的值进行相当不错的匹配;但可能存在差异,这可能是因为Octave和C++中使用的Pi值更精确。 除了将Fortran翻译成可运行的代码外,我没有尝试对代码进行优化或采用现代编程风格。因此它只是作为原始函数的一个简单实现版本存在。 基于MOID算法的研究论文: 我能够在GNU Octave上使用MOID_Test脚本执行20个测试用例,并在下表中显示结果。该脚本尚未经过Matlab的验证,但可能也适用于此环境。在一台Ryzen R7 3800XT处理器设备上运行时,在进行20次测试的情况下总共耗时为:0.789262秒(每次迭代平均约40毫秒)。

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客服
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  • ORBMATLAB-MOID-WisRic
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    本项目提供了基于MATLAB的ORB(Orientation Bundle)算法代码,并实现了计算天体间最小轨道相交距离(MOID)的WisRic方法,助力于空间目标的碰撞风险评估。 ORB算法的MATLAB代码实现了MOIDT.Wisniowski和H.Rickman开发的最小轨道相交距离(MOID)算法。 背景:我发现了由研究人员创建的一些用于计算MOID的Fortran代码,此项目只是将这些代码转换为其他语言,并且我发现使用测试一起非常有用以表明该代码可以正常工作。正如您在下面看到的那样,我能与原始作者发布的值进行相当不错的匹配;但可能存在差异,这可能是因为Octave和C++中使用的Pi值更精确。 除了将Fortran翻译成可运行的代码外,我没有尝试对代码进行优化或采用现代编程风格。因此它只是作为原始函数的一个简单实现版本存在。 基于MOID算法的研究论文: 我能够在GNU Octave上使用MOID_Test脚本执行20个测试用例,并在下表中显示结果。该脚本尚未经过Matlab的验证,但可能也适用于此环境。在一台Ryzen R7 3800XT处理器设备上运行时,在进行20次测试的情况下总共耗时为:0.789262秒(每次迭代平均约40毫秒)。
  • Matlab
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    本段代码展示了如何在MATLAB中实现最大最小距离算法,适用于模式识别和机器学习任务,帮助用户优化分类问题。 最大最小距离算法的MATLAB代码可以在相关技术博客上找到。该文章详细介绍了如何实现这一分类算法,并提供了具体的编码示例和解释。 为了更准确地遵循您的指示并提供有用的信息,请允许我进一步简化描述: 关于最大最小距离(Max-Min Distance)算法,有可用的MATLAB实现方法可以参考。这类资源通常包含详细的步骤说明以及代码实例,帮助读者理解和应用该分类技术。
  • 基于MATLAB聚类
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程环境来实现最大最小距离聚类算法,并详细探讨了其应用和效果。通过具体实例,读者可以学习到该算法的具体操作步骤及其实现细节。 用最大最小距离实现聚类的MATLAB函数可以仅通过提供样本数据就能完成。
  • ORBMATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一种在MATLAB环境中实现ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测与描述方法的具体代码和示例。ORB算法结合了FAST关键点检测器和旋转稳健的BRIEF二值描述符,广泛应用于图像匹配、目标跟踪等领域。此文件包含详细的注释及使用说明,适合计算机视觉研究者和技术爱好者学习实践。 ORB算法在MATLAB中的实现由本人亲自验证过,可以放心下载。
  • Python
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    本文章介绍了一种基于Python编程语言实现的数据分析方法——最小最大距离法,用于优化数据间的间距和分类。通过具体算法步骤说明其应用价值。 最小最大距离法(python实现),用于实现样本聚类,并包含数据示例。
  • :使用RGB
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    本项目提供了一种基于RGB相机的人与人之间社交距离估算方法的代码实现,旨在帮助监测并维持安全距离。 社交隔离Social-Danceancing是一个开源项目,旨在通过未经校准的RGB相机自动估算人际距离。该项目提供的软件可以免费用于非商业用途,以帮助评估安全距离的遵守情况,并且代码是开放式的,欢迎社区的支持与改进。 更新内容如下: - 2020年12月18日:数据集现已可供下载。 - 2020年11月5日:我们的研究已被WACV 2021会议接受。 - 2020年11月4日:算法更新,包括更准确的距离评估和更快的计算速度。此外还新增了快速椭圆交点检测功能、遮罩支持以选择特定区域以及流媒体支持等特性,并且添加了对Cuda 10.1及Ubuntu 20.04系统的兼容性。 - 2020年4月24日:实时摄像机采集和视频处理代码的更新,包括新的示例视频。 该算法首先使用现成的身体姿势检测器来识别场景中的个体。
  • 基于MATLABORB
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    本项目利用MATLAB软件实现了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测与描述算法,旨在提供一个高效且易于理解的视觉识别解决方案。 ORB算法的MATLAB实现涉及将该算法的核心步骤转化为MATLAB代码。这包括关键点检测、描述子生成以及匹配过程的编程实现。通过利用高效的FAST角点检测器和BRIEF二进制字符串提取技术,可以创建一个快速且具有高区分度特征的系统。此外,在实际应用中可能需要对ORB算法进行参数调整以适应不同的应用场景,如图像识别或场景重建等任务。
  • 二维线段MATLAB
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来计算二维空间中两组点集之间的最小线段距离。文中详细阐述了算法原理及其实现步骤,并提供了具体的代码示例,便于读者理解和应用该方法解决实际问题。 该算法计算两个段之间的最小距离,并且可以处理平行段和空长度段的情况。其灵感来源于 Franz J. Vesely 的相关工作。
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    《最远最近距离算法》是一篇探讨如何在数据集中找到两个点间最大与最小欧几里得距离的方法的文章。文中提出了一种创新性算法来高效解决这一问题,并提供了详细的数学推导和实验验证,旨在为机器学习、计算机视觉等领域提供有力工具。 在模式识别领域中,最大最小距离算法是一种经典的算法。本段落将详细介绍该算法的原理、计算过程以及实例分析。
  • MATLAB开发——求解循环
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    本项目通过MATLAB编程实现了一种循环算法,用于高效地寻找二维或三维空间中两组点集间的最小欧氏距离对应的点对。 在MATLAB开发过程中实现一个查找点之间最小距离循环的函数。此函数使用距离公式来确定点之间的最短距离。