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4维Lorentz空间中类空极值图的曲率估计: 2025年; 本文研究4维Lorentz空间R_(1)^(4)中的非平坦类空极值图的曲率估计.首先证明如下的Bernstein型定理:若R_(1)^(4)中的类空极值图满足K≤0,则K=K^(⊥)≡0.进一步,设非平坦完备类空极值图的Gauss映射(ϕ,ψ)=(Ae^(-β(z)),Be^(-β(z)),其中A,B为非零常数,本文证明:当β(z)是非常值多项式时,K整体有界当且仅当K⊥整体有界当且仅当β(z)是非常值线性函数;当β(z)是形如g(z)e^(P(z))+Q(z)的超越整函数时,其中g(z),P(z),Q(z)均为多项式,则K与K⊥均无界;对于其他的一般情形,Gauss曲率K与法曲率K⊥至少有一个是无界的.; 倪睿洁王长平王鹏; 关键词：整函数曲率估计

一种基于曲率估计的航空叶片型面检测工装: 本实用新型属于航空叶片型面曲率测量的技术领域，具体涉及一种基于曲率估计的航空叶片型面检测工装，其中包括底座，所述底座的上方固定安装有滑轨，所述滑轨的底部固定有滑块，所述滑块的底部固定有伸缩杆；所述底座的上方轴承安装有安置...; 刘向伟刘虎

一种图像法曲率估计方法及相关设备: 本发明提供了一种图像法曲率估计方法及相关设备，包括：为与目标配电网设备图像对应的积分图中的每个像素点分配用于并行计算法曲率的线程；以积分图中的每个像素点为中心，设置像素窗口尺寸构建多个小于目标配电网设备图像的像素窗口，并...; 蔡拥华文华刘建平

基于曲率估计的多项式车道线检测方法: 2023年; 车道线检测是自动驾驶研究中的重要组成部分。为了提高车道线在弯道等大曲率场景中的检测能力,提出一种基于曲率估计的多项式车道线检测方法。对采集到的车道线图片做背景剔除处理得到不含天空及障碍物在内的车道线待检测图,根据车道先验知识,将待检测图输入到剪枝后的YOLO V5特征提取网络中对车道线特征进行初步提取,将提取结果滤波二值化处理得到车道线预处理结果及关键点,将关键点连成向量叉乘匹配出直线结果,计算直线结果和预处理结果之间的向量重合度决定车道线是否进入弯道,在弯道中使用牛顿迭代法、海伦-秦九韶算法以及曲率和三角形内切圆关系得到估计曲率,再将其与关键点输入到贝兹多项式拟合出弯道线,最后将直线和弯道拟合结果拼接得到全部预测结果。在实验中,采用平潭当地采集得到的道路数据集训练特征提取网络,训练完成后将100张的带弯道的车道图输入检测模型中,最终模型正确检测出弯道的比例为91%,每张图中检出线长度和实际长度平均比例为86%。该方法在匝道等大曲率弯道车道线检测中具有一定的效果。; 马瑞军邓三鹏郭崇光郭世南; 关键词：曲率估计

Lorentz-Minkowski空间R1n+1中类空图超曲面的曲率估计: 预定曲率问题在几何和偏微分方程中具有重要的研究意义,引起了国内外学者的广泛关注,已有许多重要的成果.在本文中,我们可以得到(n+1)-维Lorentz-Minkowski空间R1n+1中的类空容许图超曲面的曲率估计.通过...; 李洁; 关键词：类空超曲面曲率估计

非线性流和曲率估计: 本文主要研究了空间形式上一类完全非线性逆曲率流的内外非塌缩性和球面上一类分段对数高斯曲率流的长时间存在性.本文分为五章去说明.第一章是引言,介绍了曲率流和逆曲率流以及Minkowski问题的研究背景、研究现状和本文的主要...; 陈伟; 关键词：凸体曲率估计

一类抛物方程解的水平集的曲率估计: 2022年; 研究了凸环上的抛物方程u_(t)=Δ_(p)u(p>1)的时空拟凹解的空间水平集的严格凸性,并且利用常秩定理的方法,得到了空间水平集主曲率的正下界估计.; 赵丽萍陈传强; 关键词：水平集主曲率曲率估计

考虑交通工具动力学的目标曲率估计: 本文档描述了考虑交通工具动力学约束的目标曲率估计。一些交通工具动力学模型使用若干运动学状态来预测由对象跟踪系统标识的目标的路径。示例系统不是依赖预先确定的行业测量作为给模型的运动学输入，而是使用来自跟踪滤波器的近实时数据...; 王校辉胡凌楠

凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计: 2022年; 主要研究紧致凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计。在Higgs丛不是半稳定并且HarderNarasimhan-Seshadri滤过没有奇点长度为1的假设条件下,证明了与之相应的Hermitian度量对应的曲率是一致有界的。; 沈正晗; 关键词：曲率估计

一类完全非线性方程解水平集的曲率估计: 凸性一直以来都是椭圆偏微分方程中的热门课题,它是极具代表性的几何特征之一,对它的研究是必要的.证明椭圆方程解本身的凸性或解水平集的凸性是定性的研究,通过定性的研究进一步得到凸的程度就是定量的研究.曲率估计是定量研究的常用...; 王楠; 关键词：水平集极值原理曲率估计

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