基于边缘检测与颜色目标定位的图像检索

提出一种先利用图像边缘信息缩小检索范围。再利用图像颜色信息进行目标定位的图像检索算法。首先。提取图像边缘信息。利用图像位错率进行边缘信息比较,位错率越小图像边缘信息越接近;然后,利用主色调确定图像的目标块,进行目标子块间的比较。算法忽略图像中不重要的背景因素,有效利用重要的目标因素。从而提高了检索效率。仿真实验证明该算法比单一使用边缘检测、颜色目标定位具有更好的检索性能。     

基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法

阴影是遥感图像的重要特征之一，遥感图像阴影检测方法存在偏蓝和暗色调非阴影误检的问题。本文提出一种基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法，该方法依据大气散射理论，利用海岸线波段、红边波段和近红外波段构建伪彩色图像，并转换到HSV色彩空间，构造权重修正归一化饱和度—强度指数；利用海岸线波段和近红外波段构造归一化光谱比值图像；利用权重修正归一化饱和度—强度指数和归一化光谱比值图像组建联合阴影指数；最后通过Otsu对联合阴影指数阈值分割得到最终阴影检测结果。该方法对多幅WorldView-3图像进行测试，阴影检测精度达到91%以上，相比现有同类方法提高约1%。实验结果表明本文方法能够有效缓解偏蓝和暗色调非阴影误检的问题，有助于提高阴影检测精度。     

基于多尺度深度学习的自适应航拍目标检测

无人机已经被广泛应用到各个领域,目标检测成为无人机视觉领域关键技术之一。针对无人机图像中场景复杂、尺度多变、小目标丰富等问题,提出了一种基于多尺度深度学习的自适应航拍目标检测算法。首先,构建自适应特征提取网络MSDarkNet-53,引入多尺度卷积方式,采用不同类型卷积核对不同尺寸目标进行运算,有效扩大感受野。其次,结合注意力机制的优点设计卷积模块,自适应优化特征权重,增强有效特征,抑制无效特征,得到表征能力更强的特征。最后,构建基于多尺度特征融合的预测网络,根据小目标的特点,选取多层级特征映射融合成高分辨率特征图,在单一尺度上进行目标分类和边界框回归。实验表明：本文算法提升了无人机图像的目标检测精度,具有良好的鲁棒性。     

AIS和光学遥感图像引导的星载SAR舰船目标识别网络

星载SAR作为全天时、全天候的感知手段广泛应用于海洋目标识别任务中,由于SAR图像分辨率低、难解译、样本不均衡导致现有单一模态目标识别算法识别精度低。提出了一种AIS和光学遥感图像引导的星载SAR舰船目标识别网络,针对不同模态数据特征维度不同导致难度量问题,利用特征迁移模块在保留各自模态独有特征属性前提下将异构特征映射到共同的空间中度量;针对不同模态不同类别数据存在样本不均衡问题,利用异构特征对齐模块充分挖掘不同模态的互补信息,以细粒度的方式进一步对齐不同模态的异构特征,同时将各个模态的判别性特征作为先验信息迁移至SAR图像模态中。实验部分利用AIS历史数据和光学遥感数据集作为辅助信息,在2个公开的SAR图像舰船目标数据集中进行测试,实验结果表明所提算法通过迁移不同模态信息,有效提升了SAR图像舰船目标的识别准确率。     

基于控制线方法的机载SAR和可见光图像匹配应用研究

根据无人机(UAV)景象匹配导航的现实需求,对具有典型人造场景的机载合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像,提出一种基于直线特征的SAR图像与可见光图像配准方法.首先,利用改进的直线段检测(LSD)方法提取图像直线特征；其次,构造控制线并设计了一种基于控制线的图像配准方法；最后,依据仿射变换模型实现了待配准图像的精确自动配准.实验表明,在SAR和可见光图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍能精确配准图像,且运算时间大幅减少,能够满足一些实时性较强的应用.     

基于多尺度局部结构化信息测度的鲁棒像素级图像融合算法

现有的图像融合算法不能有效区分基本图像特征和噪声,往往在输入存在噪声时性能变差。自然场景图像中,视觉上显著的图像特征往往表现出一定的几何结构,而噪声缺少结构化信息。基于复数小波变换,利用Von Neumann熵推导了一个结构化信息测度,可以有效区分噪声和视觉上显著的图像特征。图像融合之前利用测度加权输入,从而自适应抑制噪声同时保留图像特征。对几个图像融合方案从主、客观上进行性能比较,显示了新方案的优越性。     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

雷达目标特征融合的一种方法

由于雷达探测精度、噪声干扰、电磁干扰等因素的影响,使得利用目标的单一特征进行目标识别的识别率受到了限制。针对这一情况,提出了一种基于灰色理论的雷达目标特征融合方法。计算每类目标的各个特征与其相应模板的关联度,然后计算每类目标的综合关联度,由此进行目标识别。结果表明,该方法能够提高雷达目标的识别率。     

基于仿射变换的飞机图像的识别

 先基于细胞神经网络提取飞机图像轮廓,再用基于仿射变换方法对多种飞机的轮廓图像做不变特征的提取,把多种飞机的不变特征放在数据库中。进行飞机类型识别时先计算实时图像中飞机(目标) 的不变特征,然后与数据库中的每个不变特征做相关运算,即可识别飞机的型号。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题，提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间，将高斯尺度空间划分为多个网格，在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点，使用BRIEF算法提取描述符并匹配，得到更加均匀分布的特征点；然后使用运动网格统计算法筛选匹配点；最后采用SPHP算法融合图像重叠区域，从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价，验证了该方法特征点匹配速度快、精度高，并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价，验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s，图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

空间绳系机器人捕获目标后的面内自适应回收方法

在空间绳系机器人(TSR)捕获目标星后,操作机构与目标星形成质量、惯量和系绳连接点位置等参数未知的组合体,且系绳长度、偏角与组合体姿态严重耦合,控制输入严格受限,回收控制十分困难。针对其回收难题,综合考虑系绳长度、系绳偏角与组合体姿态,利用拉格朗日法建立了轨道面内的动力学模型,并基于动态逆理论设计了一种自适应抗饱和回收控制方法。首先,在对组合体质量、惯量与系绳连接点进行在线估计的基础上,设计一种自适应动态逆回收控制器;然后,设计辅助变量对控制输入进行补偿,解决控制输入受限问题;最后进行仿真验证。仿真结果表明,在线估计器能够快速有效地估计组合体动力学参数,回收控制系统能够利用受限的控制输入克服抓捕时刻的系绳偏角和组合体姿态扰动,并沿设计的回收轨迹实现稳定有效回收。     

双频Android手机GPS/BDS伪距单点定位增强方法与性能评估CSCD

针对双频GNSS手机不同运动状态下的定位性能,从原始观测值质量入手进行分析,设计并比较了多种定位算法的有效性。首先,采集了华为mate30、荣耀20pro、小米10三款双频手机的原始观测数据,从DOP值、信噪比、伪距残差等方面对观测数据质量进行了分析评估。其次,设计了静态和动态实验,利用最小二乘法(LSM)、加权最小二乘法(WLS)(高度角定权、信噪比定权)、Kalman滤波法进行单点定位解算。静态测试结果表明,基于LSM的三款手机定位精度在E、N方向上分别优于2.04m和2.24m,信噪比定权相比高度角定权可使平面定位精度平均提高8.5%;动态测试结果表明,Kalman滤波可有效提高精度性能,平面定位精度平均提高7.2%,但三款手机的动态测试表现明显低于静态测试。     

受三点,四点弯曲半圆形单边裂纹SIF的研究

本文提出用以确定就力强度因子的一个新的由光弹性与权函数两种方法相结合的混合法，用此方法经济有效地求解了含单边裂纹半圆形板受三点及四点弯曲时的应力强度因子，并与和了比较，二者符合良好。同时还分别给出了应力强度因子随载荷位置和裂纹长度变化的情况。本方法为断裂力学的研究和工程应用提供了一个有效的手段。     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

表贴式永磁同步电机有限集模型预测转矩控制成本函数研究

针对表贴式永磁同步电机模型预测转矩控制系统,提出了一种均衡磁链控制和转矩控制的权重系数设计方法,将磁链控制和转矩控制转换为相对误差率的成本函数,从而无需权重系数设计。仿真结果验证以上2种成本函数运行效果良好,但前者对电机参数依赖性较强。由于上述2种成本函数均不含磁链约束项,转矩动态下磁链出现较大的脉动。因此提出了一种含磁链控制约束的成本函数,仿真结果表明,可有效消除磁链脉动。同时,还设计了使用磁链约束项代替磁链控制项的成本函数,但仿真结果表明,虽也可有效消除磁链脉动,但控制效果不及前3种成本函数。     

基于结构张量特征的机体损伤区域动态划分

为提升飞机结构损伤维修分析的智能化水平,实现飞机结构损伤模型的高效重构,提出了基于结构张量特征的动态阈值损伤区域划分方法。首先,引入结构张量理论,特征表示图像局部颜色结构纹理,完备损伤图像特征表示;其次,通过构建共性分布的结构张量特征空间,从而使不同损伤图像具有一致性损伤区域划分流程;在此基础上,定义了动态阈值划分算子,并通过对动态阈值划分算子参数的计算,实现结构张量特征空间中的动态阈值划分;最后,选用不同飞机结构损伤实例图像对方法进行了对比验证。验证结果表明,相比于传统灰度方法、固定阈值划分和其他动态阈值划分算子,椭圆算子划分得到的损伤边界连贯完整,能够有效分割微小裂纹,噪点较少,质量较优。该方法运算高效、流程统一、特征表示完备,对不同类型结构损伤的适用性好。     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。     

Development cost prediction of general aviation aircraft using combined estimation technique

Obtaining accurate development cost estimation results of general aviation aircraft is crucial for companies to adopt the best strategy in the development process. To address this problem, this paper proposes a combination of three commonly used single prediction methods. The optimal weight values of the three single prediction methods are determined by utilizing the shortest ideal point method. Ten cost datasets collected from literature are utilized for fitting and testing the combined prediction method, and the weight coefficients of the three individual prediction methods are calculated as 0.6859, 0.0035 and 0.3106, respectively. The results of this study indicate that the developed method has better fitting and estimation accuracy than that of the three individual methods, with average fitting and predicting error values of 2.60% and 6.43%, respectively. Additionally, the cost data of military and civil aircraft development from literature are collected for verification. The results further confirm that the proposed method is not only superior to the single prediction methods in terms of high precision but has wider applications. More importantly, this research can provide important reference for general aviation aircraft companies in term of product cost planning and corporate sales strategies.     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.