基于自适应相似度距离的改进FCM图像分割

为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题,提出了基于自适应相似度距离的FCM算法.算法将像素分为两个特征:第一个描述的是像素的内在属性(灰度级特征),第二个描述邻域像素特征(空间特征).在此基础上,基于自适应相似度距离,根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级,对其进行聚类.图像分割结果表明,算法比标准FCM算法有明显改善,具有很好的抗噪性能,取得了更好的分割效果.     

基于方向角的散乱点云三角剖分算法

针对直接三角剖分困难,分片三角剖分需要人工干预,且算法效率都很低下问题,提出了高效自动的在特征基点根据方向角进行分片投影三角剖分。算法的主要步骤分为两步：首先从只有位置信息的点云中提取出邻域、矢量和形状索引信息,并利用形状索引信息得到特征基点;然后以特征基点为参考点根据方向角对点云进行分片,每个片进行特征基点切平面投影三角剖分,通过三角剖分有效性处理,连接成最终的网格曲面。实验结果表明算法可以自动高效的重叠和非重叠散乱点云,且可以有效避免曲面自交。     

基于改进Mask R-CNN算法的孔探缺陷自动检测研究

针对发动机孔探缺陷自动识别存在识别缺陷类型单一、小目标缺陷识别效果较差的问题,将深度残差网络引入到发动机孔探检测中,提出一种改进Mask R-CNN算法的发动机孔探缺陷检测算法。通过引入SENet模块及改进传统的NMS算法,有效提高了模型对四种缺陷的检测精度;同时提出keras自定义优化器,加快模型的收敛速度。在孔探缺陷数据集上对改进模型进行评估,测试结果表明,改进的Mask R-CNN算法对四种缺陷类型的检测正确率均高达90%以上,对于小目标缺陷的识别效果有了明显提高,性能优于原始模型。     

视觉图神经网络的人脸识别方法

目前,大部分人脸识别方法依赖CNN,通过级联融合局部特征实现特征提取,却忽视全局语义空间信息且训练代价巨大。基于Transformer的方法相较于CNN,参数更少且能有效表征全局特征信息,但对全局各特征区域相对空间依赖关系表征不足。针对以上问题,提出了一种视觉图神经网络的人脸识别方法,引入GCN作为特征提取网络,捕获邻近特征关系并建立全局特征区域的依赖性;结合ECA模块,提高模型对人脸特征感知能力。此外,基于Triplet Loss与Center Loss,构建联合损失函数作为目标函数,约束类内特征,提高模型泛化能力。本方法在LFW、CFP和AgeDB-30基准测试集上取得较好的效果,且模型参数量与计算复杂度更少。     

基于DCT和JPEG的脆弱性盲数字水印算法

从基于标识性鲁棒水印出发,提出了一种脆弱性防篡改盲数字水印算法,即任意选择3个亮度DCT系数嵌入水印信息。在试验结果里,通过对嵌入水印后的图像进行直接提取水印图像,从而验证了水印算法的可行性。再分别进行局部修改和做另存为处理后提取水印图像,从而验证了该水印算法的脆弱性。试验表明,该水印算法有很好的隐蔽性和脆弱性。     

基于最小曲面距离的快速点云精简算法

提出了一种新的基于最小曲面距离的点云精简算法,算法在简化点云数据的同时不损失特征。点云被划分成一系列的三维子网格,根据子网格,找到最近k邻域。散乱点云的k邻域通过二次参数曲面拟合,进一步得到相关曲率。依据提出的曲面距离,对点云进行精简。选择了一些典型的点云,如冲浪、石头、陶俑、牙齿等数据对算法进行了验证。结果表明,可以直接和有效地减少点云数据,同时保持原始模型的几何形状,对点云精简研究有一定的理论和实践意义。通过实验也证明了该算法的可靠性和准确性。     

湖南省韶山煤田构造格局与煤系赋存特征

叙述了湖南省韶山煤田的煤炭资源开发现状,总结了韶山煤田构造特征,并在此基础上提出了韶山煤田构造上具有分区分带性的特点,对韶山煤田进行了分区分带划分。对比分析了各构造分区煤系赋存的差异和特征,提出了韶山煤田煤系赋存的基本特征。     

基于SOPC的视频车辆检测技术研究

在智能交通领域,车辆的违章检测是重要的技术.而视频检测算法基本上都是基于PC平台的软件检测,无论是从稳定性和价格等都是不可取的.结合最新的SOPC技术,提出了一种基于SOPC的视频检测技术.以Nios Ⅱ软核处理器和外设IP核为硬件平台,结合A/D和D/A视频接口,以μC/OS为操作系统,实现了视频检测的硬件与软件结合的嵌入式检测技术,从而摆脱了PC的限制.最后通过具体的工程验证了设计的有效性,该方法具有高达82%的检测率,从而在智能交通领域发展有很好的市场前景.     

基于局部指纹曲面片的点云三维物体识别

提出一种新的基于局部描述符的点云物体识别算法。算法根据点云的位置信息提取出邻域以及曲率信息,进而得到形状索引信息。根据形状索引提取到特征点,在每个特征点根据样条拟合原理得到测地距离和矢量夹角分割曲面得到曲面片集。每个曲面片的等距测地线构成了曲面片指纹,通过矢量和半径的变化描述,可以把每个模型物体得到的曲面片集描述存入数据库。对于给定的一个物体,根据上面步骤同样得到其曲面片集描述,通过和数据库中模型物体曲面片集的比对,得到初始识别结果。对每对初始识别结果进行对应滤波后,通过最近点迭代方法得到最终的识别结果。最后通过具体的实验说明了算法的有效性和高效性。     

数字投影中填充因子对相位测量影响分析

提出了数字投影的填充因子对相位测量的误差分析。在结构光三维测量中,数字投影容易改变条纹周期和产生准确的相移,因而到了越来越广泛的应用。然而相比传统的机械模拟投影方式,数字投影采用了抽样方式,且由于其自身结构的限制,填充因子不能做到100%,必然对相位测量有影响。针对填充因子对相位测量的误差,还没有人进行充分研究。对填充因子引起误差原因进行分析,并给出其数学描述,从而建立了理论依据,还进一步提出了离焦减少误差的方法,并给出了其数学表达。最后通过模拟实验的方法,对理论进行了验证,实验结果证明了填充因子减少将增大测量误差,离焦法可以减少相位测量误差。