基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用，但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题。开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法，其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构，在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点，应用蚁群粒子跟踪测速技术进行多相机间相同特征点的匹配。经实验测试，相较于传统基于小孔成像模型进行标定与基于核线约束或互相关算法进行匹配的立体视觉测量系统，所提出的方法可适配具有大光学畸变的场景，能有效提高测量的空间分辨率，深度方向的测量误差在1.0%～2.0%的水平。     

强台风的致灾大风特征及与倒塌房屋的关联分析

基于2000年以来登陆广东的9个强台风过程的逐时观测资料和灾情数据,分析了强台风登陆过程中大风的时空演变、分布、成因及与倒塌房屋的关联,发现:(1)9个强台风在登陆前的逐时最大风速全部出现在第一和第二象限,登陆后则有77.6％的时次最大风速出现在第四、第一象限;10级以上大风主要分布在台风路径右侧的沿海地区,持续时间在10-24?h之间,有4个台风的12级以上大风维持了8-13?h;(2)以大风范围和维持时间构建的各等级大风"站时"来表达大风的综合影响程度,发现登陆前大风"站时"样本出现频率明显大于登陆后;(3)登陆台风经过的下垫面显著影响大风深入陆地的距离和维持时间,台风路经水陆交汇地区或平缓下垫面的,其大风深入陆地较远;(4)倒塌房屋数量与台风登陆时中心气压、最大风速、影响范围、维持时间、大风"站时"等均有关联,其中与12级以上大风参数关联度最高.     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像，经过相应的图像配准与融合算法，拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法，综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展，重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中，图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后，通过各种方法研究与应用情况推测，展望了未来图像拼接技术的发展趋势。     

经贸与投资英语词汇特征及翻译策略

经贸与投资英语属于特殊用途英语。该领域的专业英语词汇具有三大特征,即简略性、隐喻性和专业性。其中,隐喻现象在不同词性的实词中广泛存在;经贸和投资英语词汇的专业性突出表现为业务专属性并经常发生因具体业务不同而一词多义的现象。应按照专业词汇的特征选取直译、意译或零翻译的策略。     

某飞行器声信标切削轨迹设计

声信标为某飞行器锥段壳体的重要设备，针对安装位置与理论位置存在较大偏差，导致切削轨迹无法精确生成，对此，本文提出集测量、编程、切削、检测为一体的切削轨迹设计方案。首先在锥段壳体设定某基准位置与声信标特征相同，然后对声信标空间位置进行测量，将锥段壳体基准位置与声信标测量位置切削轨迹通过坐标系建立联系，为此设计出声信标空间位置控制点和方向矢量计算方法；为验证切削轨迹的正确性，提出优化后处理，约束设备旋转角度，校验切削轨迹特性。最后，经试验验证，声信标空间位置控制点与方向矢量和测量数据一一对应，切削轨迹与声信标特征大小相符，该方法合理、可靠、有效。     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点，主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet，使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式，融合ResNet50输出的特征图，使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响，设计了特征感知模块，在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比，飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明，提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法

多尘环境下服役的航空航天装备其性能受到微尘的严重影响，如沙漠起降的军用直升机、运输机和火星多尘表面使用的火星车等。为加强航空航天装备的防尘设计，微尘的三维形貌十分关键且影响着微尘的气动和附着等特性，但由于微尘粒径分布宽、成分复杂、外形不规则，获得精确的微尘三维形貌十分困难。提出了一种基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法，通过逐层剥离获得高精度的微尘断层二维图像，基于埋入的钢球在断层图像中的半径变化，解决断层图像间距的精确测定难题，实现了基于断层图像的微尘三维形貌重构。以粒径100μm微尘样品，利用所提出方法进行了三维形貌重构和分析，获得了500个砂尘的近似三维模型。定量化表征了微尘的三维形貌，形成了微尘的外形特性分析方法，为研究微尘气动、反弹与吸附特性提供了微尘的形貌数据，进而推动航空发动机冲蚀防护、航空发动机气体动力学与航天探测器的研究，对航空航天装备的防尘设计有重要意义。     

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题，实现了排序蚁群算法，并在此基础上，引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略，并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图，进行仿真验证，输出无人飞行器的最优路径，验证最优解的质量和算法的收敛速度，结果表明，该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象，更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比，算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

一种改进的ORB特征匹配算法

针对现有的ORB特征匹配算法在图像模糊、光照变化、图像压缩、噪声条件下，匹配准确率下降问题，提出了一种改进的ORB特征匹配算法。首先，在提取特征点过程中，对图像进行网格化处理，并引入四叉树结构，使提取的特征点在图像中均匀分布，解决传统的特征提取方法遇到的特征点集中问题。然后，利用暴力匹配进行初步匹配，并采用交叉验证的方式，剔除部分误匹配，改善暴力匹配的结果。最后，利用高斯核对网格运动统计的结果做加权处理，优化统计结果，进一步剔除误匹配，得到准确率更高的匹配集合。实验结果表明:改进后的算法在图像模糊、光照变化、图像压缩和噪声条件下，平均准确率分别提高了3.5%、4.2%、2.2%和6%。