实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.      

复杂动态场景下目标检测与分割算法

在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。      

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.     

笔式草图的增量识别

针对笔式三维建模技术中手势交互的特点,提出了一种二维草图的增量识别方法:从原始笔划的在线识别与线元转换,到约束关系的自动捕捉与施加,到二维组合图元的识别与规整,到特征手势的识别,到最后的三维特征建模.整个识别过程依据了三维特征建模思想和基于上下文感知的智能推理技术,通过分层识别的方法从紊乱、非精确的二维草图中有效提取三维建模的特征信息,有效降低了草图识别过程的复杂度和积累误差.将特征手势遵循隐式映射机制映射到三维空间后,实时完成三维建模,实现了二维手绘草图与三维精确建模的有效集成.该方法已经在自主开发的原型系统PenSketch3D中得以验证,并取得良好效果.      

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求，提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先，分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后，根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系，建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型，克服了传统方法需要滚转角信息，在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时，通过设计模型在线调用机制，有效降低了计算复杂度。实验结果表明，所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好，能够满足在线应用需求。      

基于经验的抓取姿态构造及数据手套校正

针对数据手套校正过程中真实人手姿态获取困难、校正模型简单的问题,提出一种基于真实抓取经验的校正数据库构造方法.该算法根据人手生理结构和手套传感器布局建立具有更高运动逼真度的虚拟手运动学模型,实现更为灵活的拇指运动和软手掌效果;在不需要任何外部硬件设备的情况下,将真实抓取经验与最优化理论结合,寻找针对给定三维物体及操作任务的最优抓取姿态,从而构造真实人手姿态数据库;利用最小二乘拟合和闭环迭代算法获得精确的数据手套传感器输出模型.实验结果表明:所提出的姿态构造方法能有效提高数据手套校正效率,且操作过程简单,易于实现自动化校正,适合实际工程应用.     

基于模板的工程图生成

为解决工程图样式多样化带来的效率低下的问题,提出了一种基于模板的工程图生成方法。把工程图抽象为一个复杂的表格,利用表格模板技术,完成工程图模板方案的设计;根据不同数据特点,设计了由3种方式构成的数据录入策略;数据和模板通过参数名字符串建立数据接口。从工程图的样式抽象出模板,根据给定的数据和视图生成相应的工程图。在CATIA上利用基于组件应用架构(CAA)的定制开发包,开发了一套工程图快速生成的软件,对本文设计的工程图生成方法的有效性进行了验证,满足了工程图多样性样式的同时,提高了效率。      

改进的SSDA并行算法及其在TEM中的应用

介绍了一种把图像匹配中的序贯相似性检测算法(SSDA,Sequential Similarity Detection Algorithm)应用到地形匹配中的方法,把地形匹配系统中的数字高程模型、高程数据和实时剖面数据分别视为SSDA算法中的搜索图、灰度值和模板,同时提出了动态门限序列和分组选取随机点的方法,最后将改进的SSDA算法进行并行化并用消息传递接口(MPI, Message Passing Interface)实现.实验结果表明,改进的SSDA算法能有效地提高地形匹配的速度和计算精度,而相应的并行程序也能取得较好的加速比,从而一定程度上解决了传统的地形匹配算法时间复杂度高、实时性差的问题.     

灭火飞机投水动响应特性

大型灭火飞机投水飞行时,短时间内大吨位水量的投放会引起载机的动力响应问题.为此,采用小孔出流理论进行飞机投水量的数值模拟,以静气动弹性配平结果为初始条件,考虑飞机的刚体模态和弹性模态,用最小状态拟合技术进行非定常气动力建模,分析了飞机投水飞行时的响应特性;并以投水结束后的飞行状态为初始条件,以飞行操纵产生的舵偏角为输入,分析了飞机退场爬升时的响应特性.结果显示,灭火飞机投水时,飞行姿态和载荷会发生较小变化;退场爬升时,飞行姿态和载荷会发生显著变化.分析结果为大型灭火飞机的结构设计和飞行操纵提供了参考.     

基于伪距和观测量的地球同步卫星动力学定轨研究

利用伪距和观测量对同步卫星进行了动力学定轨的研究，给出了伪距和观测量的测量方程和修正方法，采用国内4个监测站的模拟数据进行了仿真计算．结果表明，采用7天弧长伪距和数据进行轨道改进及轨道外推的精度，与5天弧长数据的计算结果相当，但远优于3天数据的计算结果．在观测随机误差为3m时，7天弧长数据定轨精度约为5m，预报7天径向精度优于20m．     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

流媒体系统多数据流安全的动态选择控制模型

部分加密等媒体数据加密算法是保护媒体数据安全的有效方法,但用其加密流媒体系统中的多路媒体数据将使系统面临效率、规模扩展与安全性问题.为此提出基于数据安全权重的多数据流加密的动态最优选择控制模型,根据各数据流的带宽、权重等参数,为不同数据动态选择不同强度的加密方法.由于化简后的数学模型是NP难的0-1背包问题,结合实际系统特点提出基于贪婪启发思想的增量式近似算法.理论分析和实验表明该算法时间复杂度低且具有良好的近似性.最终在一个实用流媒体系统——Admire系统中设计实现了选择控制模型的原型子系统.      

捷联惯性导航系统整体标定新方法

针对不同型号的捷联惯性导航系统(SINS, Strapdown Inertial Navigation System)测量量程及动态性能差异大,而常规标定方法难以提供多动态性信号激励的问题,提出一种利用离心机和转台对SINS进行整体标定的新方法.通过将转台安装在离心机上,调整转台姿态以及离心机旋转速度和旋转半径,可对SINS提供多范围、多运动形式的信号激励,实现对不同参数特性SINS的标定.建立了完整的离心机转台控制模型并对其进行了仿真验证,利用转台依次调整SINS到6个不同位置,控制离心机对每个位置进行正反两次共计12次旋转,即可标定出整个系统的24个误差参数.理论分析表明:该标定方法简单易操作,数据利用率高,激励信号设置灵活,具有一定的工程应用价值.