压实粘性土三轴拉伸试验研究

对于岩土材料而言,在相同的压力下(应力张量第一不变量I1)的三轴拉伸强度与三轴压缩强度相比,在较低的偏应力下发生破坏,这说明岩土材料的强度明显依赖于偏应力张量第三不变量J3,而常用莫尔-库仑准则虽然能够反映在相同的压力下三轴拉伸与压缩强度的差异性,但其比值Q2与压力无关.通过三轴压缩和三轴拉伸试验,对主应力差和比值Q2随压力的变化进行了研究,结果表明:在一定压力范围内,主应力差与围压的关系为线性关系;在低围压(指使试样发生剪切破坏的最小围压),测试获得的主应力差值与摩尔-库伦公式计算值相当,但随着围压的增加,两者差值增加,且计算所得的主应力差均大于测试值;在一定范围内,比值Q2随压力(应力张量第一不变量I1)呈线性指数递减变化;同时在较低压力下,三轴拉压强度比值与利用莫尔-库仑准则计算的数值相当.     

结合RSTC不变矩和LVQ神经网络的红外图像目标识别方法

通过分析比较红外图像的目标特征,为了达到理想的识别效果,在Maitra不变矩的基础上进行优化,选取RSTC不变矩作为目标识别的特征向量.采用LVQ神经网络建立识别模型,充分发挥神经网络的智能优势.对采集到的红外图像进行了测试实验,结果表明该方法可以提高识别效率.     

基于多源信息的阴影检测

阴影检测在车辆检测中具有关键作用。针对目前车辆检测算法中阴影常被误检为前景目标的问题,提出了一种基于多源信息的阴影检测算法。首先进行前景目标的提取;然后分别进行基于边缘、HSV颜色空间和光学不变性信息的阴影检测;最后根据三种信息检测结果的综合分析确定阴影点。实验结果表明,该算法具有很好的阴影检测效果。     

程序不变量驱动的组合测试用例约简方法

针对组合测试用例约简问题,提出一种基于程序不变量的两两覆盖组合测试用例约简方法。首先用组合测试用例生成算法对被测程序一次生成一个组合测试用例,然后根据该组合测试用例提取被测程序的程序不变量来决定该测试用例的取舍。典型案例实验表明该方法能有效地对组合测试用例集进行约简,可降低测试用例的数量,提高测试用例的质量。     

基于SIFT 特征的目标多自由度mean-shift 跟踪算法

传统的mean-shift跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动,且常常因此造成定位不准.鉴于此,将尺度不变特征变换（SIFT）特征检测融入到mean-shift跟踪过程,提出SIFT特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比,特征点主方向变化与目标旋转角度一致,给出了基于SIFT特征的自适应目标尺度、方向计算方法,且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift跟踪方法.实验表明,该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动,定位也更准确.     

基于能量成型的双足机器人解耦控制

研究带有膝关节和髋关节的双足机器人在3D (three-dimensional)空间稳定行走的控制器设计.通过构建概循环拉格朗日函数,将双足机器人的3D动态系统解耦成前向和侧向两部分,对前向部分设计势能成型控制器,使前向获得稳定行走步态;用输出零动态控制器控制侧向,满足系统的动态解耦条件.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

尺度与颜色不变性图像特征描述

尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.     

一致性规划中互斥常量合成方法研究

为压缩一致性规划的状态空间,并加快一致性规划的求解速度,将常量引入到一致性规划中,定义一致性规划中的常量,形成新的知识表示"多值一致性规划任务",定义多值一致性规划动作模型,提出一致性规划常量合成方法,给出一致性规划常量合成算法.该方法利用常量的特性在所有初始世界状态和所有实例动作中猜测、验证常量.理论分析和实验结果表明该算法能合成正确的一致性规划常量,生成多值一致性规划任务.为说明一致性规划常量的应用效果,把生成的多值一致性规划任务与规划解重用启发式结合求一致性规划解,并与规划系统CFF进行对比实验.实验结果表明求解质量和效率较高.     

基于离散余弦变换的图像局部特征描述子

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性对光照变化不敏感的特点,在计算描述子间距离时设置惩罚因子,以提高描述子的可区分性。测试结果表明,与SIFT描述子相比,该描述子具有较好的显著性,且查全率和查准率较高。     

一种改进的不变矩特征与物体识别

引入了一种改进的不变矩特征表示方法。不变矩特征通过7个不变矩量很好地表征了图像的局部结构信息;通过压缩不变矩的值,得到了更优秀和实用的特征表示。改进的不变矩表示方法进一步包含图像的全局结构信息。实验结果表明,改进的不变矩比不变矩有着更好的识别效果,比现有的物体识别方法有着更大的优势,其易于执行,省去了参数调节,且效率高。