基于主动形状模型实现医学图像中的物体(脊柱)定位

主动形状模型(ASM)通过把物体的形状模型及其相应的局部灰度表象模型有机结合以实现图像中的物体定位。在传统ASM中．对物体形状的灰度变化(局部灰度表象)的建模建立在一维采样与搜索方法的基础之上，故其定位准确性低且速度慢。本提出了一种在物体形状每一特征点周围的矩形邻域中使用二维采样与搜索技术．从而改进物体形状的局部灰度表象模型的方法。针对医学图像中的物体定位问题．本比较了基于这种改进的ASM模型和传统ASM模型对同一医学图像集中的脊柱定位能力。实验表明．基于这种改进的ASM模型能快速有效地对医学图像中的脊柱(物体)进行更准确的定位。     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

基于阴影信息的多视角SAR图像识别

传统的SAR图像识别技术主要基于目标的电磁散射特性,而目标阴影信息对SAR图像目标识别具有重要的作用。若能获取同一目标在多个方位角下的多幅SAR图像,可改善目标识别的性能。针对该问题,本文提出了一种基于隐马尔可夫模型及阴影信息的多视角SAR图像识别技术。该技术提取目标阴影形状的链编码作为特征向量,并结合同一目标在不同方位角下的多幅图像的特征向量,生成该目标的特征序列,然后利用HMM对特征序列进行识别。仿真结果表明,该方法可有效实现SAR图像目标识别。     

基于VQ与HMM相结合的汉语数字语音识别

提出了一种新的语音识别方法,它结合了VQ-误差和离散HMM两种方法,用VQ-误差全面替代了在离散HMM中运用的离散输出.这种方法被看作是由Burton等人提出识别方法的VQ-误差的一种改进型,但也被认为是混合的分散密度HMM的一种特殊情况.文中不仅描述了基于HMM的VQ-误差,并且通过实验,在语音识别性能方面将之与传统的HMM方法进行了比较,证实其优于传统的HMM方法.     

水洞实验图像的一种测量与处理方法

在水洞实验中,由于光线在空气、水和观察窗面板中发生折射,准确实验图像的获取一直是一个难题。本文在大量水洞实验图象测量经验积累的基础上,以水洞模型超空化实验中的超空泡外形测量为例,提出了一种基于计算机图形学的水洞实验图像测量与处理的三步法。该方法不仅可对水洞实验中所拍摄的图像进行修正,消除因不同介质引起的折射误差,而且把图像数据化,可利用计算机对图形自动进行定量处理。经多次应用表明,图像测量与处理的三步法应用方便,具有较高的精度,取得了很好的应用效果。     

考虑装卸顺序约束的AFHS系统RGV线路规划方法

针对自动化航空货运系统具有装卸顺序约束的RGV线路规划问题,通过对装卸顺序约束和死锁等问题进行描述,以规划线路总成本最小作为目标,建立考虑装卸顺序约束的数学模型。针对小规模问题,应用CPLEX获取其最优解,对于中大规模问题,构建了改进型和声搜索算法。在算法设计中,融入四种变邻域移动策略以解决基本和声搜索算法早熟收敛、易陷入局部最优等缺点。通过与其他算法的对比仿真实验表明,该算法搜索结果较优,能有效解决优化问题。     

基于模糊评价的无人机航路点选取方法

在无基准图的无人机景象匹配过程中,提取航路点是一个关键的环节。为摆脱对单一指标和专家经验值的依赖,提出了基于模糊综合评价的航路点选取方法。首先介绍图像的颜色特征模型,并提出了基于HSV颜色直方图的视频帧间聚类方法,以实现对图像帧的分组。然后,以航路点的信息丰富性、显著性、稳定性为考量,选取了图像熵、拉普拉斯响应和完整轮廓数作为衡量候选航路点适配性的特征指标,以候选航路点对指标属性的贡献度为权重,实现自动化、无干预的航路点筛选。在此基础上,提出了一种改进的模糊综合评价模型,对各候选航路点的适配能力进行综合评定,选取每组中评价值最高的图像作为无人机返航航路点。最后,对航路点选取方法进行了仿真实验和有效性验证,实验证明本文方法能够提取出适配能力强的图像作为航路点,以保证后续景象匹配的成功率。     

基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置

开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该实验装置实现了对数字字符的视觉识别。基于STM32的嵌入式数字识别实验装置采用了MDK5软件进行开发,其中包括获取图像信息、图像信息预处理、定位图像的数字字符区域、分割字符及归一化、识别字符等。嵌入式数字识别实验装置可以定位图像的数字字符区域,对字符区域的数字字符进行识别,将识别出的数值通过ESP8266-WiFi模块,可实时发送到手机端。该实验装置融合了机器视觉、数电、模电及单片机应用等多方面的知识,具有一定的延展性和创新性,可锻炼学生的实践能力和创新能力,有利于培养具有工程应用及技术创新能力的高素质复合型新工科人才。     

一种基于合成孔径聚焦图像的目标测距方法

基于合成孔径聚焦图像提出一种新的目标测距方法。该方法利用小孔成像模型摄像机获取与目标视线垂直的等间隔线阵机位图像序列,并将线阵与目标视线交点处机位的图像作为基准图像。根据图像序列获取各距离段所对应的像差校正叠加图像,计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅像差校正叠加图像中相应区域的相似度,并选取相似度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素,相似度最大的像差校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。对合成孔径原理进行了仿真分析,并根据摄像机线阵实测数据和航拍序列实测数进行了测距实验。实验表明该测距方法鲁棒性好,算法简单,并且无干扰。     

基于小生境技术的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法（Gravitational sear ch algorithm,GSA）开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于 小生境技术的引力搜索算法（Niching behavior based advanced GSA,NAGSA）。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸 引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排 序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛 速度和多样性。此外,算法将k-best的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度。 10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度。最 后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越 性。     

Computationally Efficient Direction of Arrival Estimation for Improved Nested Linear Array

Nested linear array enables to enhance localization resolution and achieve under-determined direction of arrival(DOA)estimation. In this paper,the traditional two-level nested linear array is improved to achieve more degrees of freedom(DOFs)and better angle estimation performance. Furthermore,a computationally efficient DOA estimation algorithm is proposed. The discrete Fourier transform(DFT)method is utilized to obtain coarse DOA estimates,and subsequently,fine DOA estimates are achieved by spatial smoothing multiple signals classification(SS-MUSIC)algorithm. Compared to SS-MUSIC algorithm,the proposed algorithm has the same estimation accuracy with lower computational complexity because the coarse DOA estimates enable to shrink the range of angle spectral search. In addition,the estimation of the number of signals is not required in advance by DFT method. Extensive simulation results testify the effectiveness of the proposed algorithm.     

复杂背景中条码检测定位技术的研究

研究了复杂背景中条码检测定住技术。先分析每个子区域的特征,选出可能包含条码的子区域,然后对子区域进行合并筛选,检测条码所在位置。最后根据Hough变换．找出条码边界．并用双线性插值将条码旋至水平。实验表明文中提出的条码检测定位算法具有很好的性能,优于传统的基于梯度特征的检测算法。     

Optimization Algorithm of UWB Positioning for Aircraft Assembly Workshop

Due to the complexity of strong metal interference and multiple occlusions in aircraft assembly workshop,the random "drift"phenomenon often happens in the ultra wide band (UWB)based positioning system.To solve this,a fusion positioning optimization algorithm is proposed based on median filtering,hidden Markov model (HMM)a nd Kalman filtering.Firstly,based on the three-dimensional (3D) median filtering,aqueue optimization method with weights is introduced to smooth the measurement data and eliminate the abnormal value.Secondly,taking Singer model as a reference,a single-dimension acceleration distribution model is designed.In order to further consider the spatial motion characteristics of objects in workshop,the distribution is extended from 1D to 3D,and discretized into the state quantity of HMM.Subsequently,the data obtained by the two methods are fused by taking Kalman filter as an iterator,and then the optimized location solution is obtained based on dynamic weights.Finally,an experiment is conducted in an aircraft assembly workshop.Results show that 99.3% of dynamic positioning errors are less than 15 cm after using the proposed algorithm.Even in the situation with large signal-fluctuation,there are 71.6% of positioning data whose errors are reduced.The random "drift"is greatly decreased.     

Weak GPS L1 Signal Acquisition Based on BPDC

It is difficult to achieve accurate acquisition of weak global positioning system（GPS） signals with traditional methods. A weak signal acquisition strategy based on block processing and differentially coherent （BPDC） is put forward after analyzing the advantages and disadvantages of coherent and non-coherent integration algorithms. Code phase parallel search of the pre-coherent integration is conducted by using fast Fourier transform（FFT）, and the results are then differential coherent processed and block processed. BPDC method reduces computation cost compared with coherent and non-coherent（CNC） algorithm. The performance of the two algorithms is also compared based on simulated signals. The result shows that the noise suppression effect of BPDC algorithms is superior to that of traditional CNC algorithm, and the superiority of BPDC is more apparent with the reduction of carrier to noise ratio （CNR）. In the case that the pre-coherent integration length is 4 ms and CNR is reduced to 28 dB-Hz, CNC algorithm cannot yet acquire signal correctly while BPDC has well acquisition performance. Therefore, for weak GPS signal acquisition, BPDC algorithm can acquire the signal with lower CNR and has better acquisition property.     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。