球极平面逆投影迭代谱聚类算法

提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法, 分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步. 首先将数据谱分解, 得到低维距离矩阵; 然后投影到双随机矩阵, 隐式进行一次球极平面逆投影, 几何对称分离数据; 最后解算投影后坐标, 得到新相似矩阵. 实验在人工合成数据和自然数据上进行, 结果表明所提出算法修正了数据的相似度, 并获得了正确的聚类个数, 对尺度参数变化有较强的鲁棒性, 聚类性能比修正前有较大提升.

     

基于FSMC的结构化道路视觉导引系统

针对结构化道路特征提出一种道路边沿检测和模糊推理相结合的视觉引导算法,结合外部设备和基于ARM Cortex-M4核心的MK60芯片,实现了一套简单的视觉导航移动平台;在该设备上进行实验表明,本系统能够实时获取道路边界及相应的虚拟导引线,模糊推理机判断路况的准确率为93%以上,行驶过程中的归一化偏差在0.2m以内,根据模糊推理结合模糊滑模控制能够使该移动平台在合理路径上稳定行驶。     

基于老化失重率的炸药贮存可靠性研究

为获得某种硝胺类混合炸药常温下的贮存寿命,采用恒加应力加速贮存的方法,对炸药进行高温加速老化。建立数学模型,对试验数据进行修正后,用五种曲线对炸药失重率拟合,并利用最小二乘法评估拟合效果。根据阿伦尼斯模型,用一元线性回归的方法得出该混合炸药失重率随时间的变化规律,再用F检验法检验,线性回归效果显著。试验数据处理结果符合工程实践。     

基于TMS320VC5402的图像采集系统的硬件设计与实现

为了解决基于DSP视频监控系统数据采集问题,本系统应用高性能数字信号处理器TMS320VC5402作为核心,结合视频专用解码芯片和复杂可编程逻辑器件CPLD进行控制和接口设计,详细介绍了该数字图像采集系统的硬件组成和工作原理,并对电路板抗干扰设计作了说明.该系统有效地实现视频信号的采集与读取的并行性,提高了电路的可靠性,简化了电路设计过程,使整个系统的设计增加柔韧性,且引入的系统噪声较小,从而为后级的视频数字滤波提供了较好的数据源.     

基于深度学习的交通场景语义描述

对复杂交通场景进行准确的语义描述,一直是图像视觉领域的难题。交通场景复杂多变,对图像场景的理解容易受到光线变化、物体遮挡等因素的干扰。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的交通场景语义描述方法。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的方式,产生对交通场景的端对端描述。交通目标种类繁杂,为了产生带有明显区分度的场景描述,在语言模型中引入了注意力机制。为了验证新算法的有效性,分别在Flickr8K、Flickr30K和MS COCO 3个基准数据库上进行了实验。结果表明,在不同评估方法下,算法准确率分别提升了8.6%,12.4%,19.3%和21.5%。同时,通过定性分析验证了算法在光线变化、异常天气环境、道路显著目标和多种交通工具等4种不同的复杂交通场景下,都具有良好的鲁棒性。     

改进的SSDA图像匹配算法

在目前的图像匹配中,SSDA实时性好,但对图像灰度的线性变化非常敏感.鉴于此,提出一种基于SSDA(序贯相似度检测算法)的新算法.新算法提出差值矩阵的概念,消除了灰度线性变化的影响.首先将两幅图像同行的相邻像素进行灰度差值计算,获得差值矩阵,再将差值矩阵的元素按照隔点提取的方式进行序贯相似度计算,阈值自适应更新,获得最小阈值的子图像即为匹配图像.实验结果表明,该方法对图像灰度的线性变化有良好的鲁棒性,便于实时性的实现.     

一种用于飞机识别的三维建模方法

提出了基于垂距逐步递推的自由曲面自适应数据采样的新算法,给出了应用该算法对复杂曲面物体外形重构和建模方法。自由曲面自适应数据采样时,首先运用逆向工程测量方法,获得曲面的截面数据点列,用非均匀三次B样条曲线拟合出截面轮廓曲线;然后利用基于垂距的数据采样算法,对拟合曲线上的数据点进行重新采样,达到优化数据点的分布及减少描述曲线数据量的目的。最后运用蒙面法完成物体外形轮廓曲面重构和建模。仿真结果表明算法简便、有效。     

基于BP神经网络的入口匝道控制算法

针对现有的入口匝道控制方案不能有效缓解高速公路交通拥挤及堵塞问题,提出了一种使用BP神经网络的非线性方法设计感应匝道控制的算法。首先建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合BP神经网络设计了非线性反馈匝道控制算法。在MATLAB环境下,比较了无控制、ALINEA控制和BP神经网络控制3种不同控制方法的有效性。结果表明,BP神经网络方法在抑制交通流密度波动方面优于ALINEA控制,且能使高速公路主线交通流密度保持在期望值附近。此外,该算法具有自学习功能,可以在线调节神经网络的连接权值以适应不同的交通流模式。     

新型可见光和红外图像融合综合评价方法

针对单一因素指标对图像融合质量评价的局限性,提出了一种异源图像融合质量评价模型.首先,计算出各融合图像的多种典型图像融合客观评价值,利用离散化将每项指标分为三类;然后运用粗糙集对进行约简,消除冗余以及冲突指标,将简化的指标作为BP神经网络的输入样本,将融合图像的主观评价结论样本作为模糊期望输出,通过学习生成网络;最后输入训练样本,得到输出的主观评价指标.大量实验结果表明该方法评价结果合理,主客观评价有较好的一致性,为融合图像自动化评价的实现提供了有效的途径.     

混合遗传算法求解配送车辆调度问题

车辆调度优化是物流配送的关键环节。针对有时间窗的车辆调度问题,综合考虑了路网中的交通状况,提出改进的车辆调度模型。并针对这个模型,设计了混合遗传算法,采用自适应策略调整交叉和变异概率,引进有效的交叉和变异算子,并结合模拟退火算法缓解遗传算法的选择压力,避免早熟收敛。仿真结果表明该算法与标准遗传算法相比有更好的性能。