基于"SOM脸"的选择性单训练样本人脸识别

基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度,并未预先人为设定任何重要区域,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域,即包含类信息相对丰富的区域,并将其进行可视化。实验结果表明,在利用了人脸局部区域重要程度信息后,识别算法的性能和效率均得到提高;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时．在提高识别效率的同时．识别性能来见明显下降。     

雷达的目标识别技术

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明，采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时，将使识别的目标信息更精确，从而能更早地形成稳定的航迹，达到对目标的准确识别。     

磷光体光纤温度检测系统的研究

本文简要叙述了磷光体的发光机理以及磷光余辉与温度的关系，通过对磷光体温敏元件与光纤组成的温度传感器的实验研究，提出了一种用单片机控制的实时采集检测系统。该方法不仅适用于领域及各种特殊环境下的温度检测，还可用于对磷光体材料磷光余辉特性的研究。     

某型工程车多功能检测仪的硬件设计

设计的检测仪用于检测某型工程车的电控系统,以51单片机作为中央处理单元,以MAX392多路选择器实现多路选通,以CPLD扩展外围接口,可较好地实现信号的采集、存储和信息显示等功能。检测仪还具有代用功能,在紧急情况下可代替原车电控系统进行工作。     

基于现场总线和智能变送器的风洞气流参数测量系统研制

准确测量来流雷诺数对于研究一些对雷诺数变化敏感的流动现象十分重要,为了得到较为准确雷诺数需要测量来流速度、温度和环境大气压等气流参数.本研究基于带Hart通信协议的智能变送器以及数字式振筒气压仪,在低速风洞中实现了一套简单实用的气流参数采集系统.其中,主机和差压、温度变送器之间通过Hart适配器相连接,并通过串口以Hart协议实现通信;而数字式振筒气压仪与计算机之间则直接通过串口实现通信.在系统开发过程中对Hart协议进行了解析和测试.在该系统气流参数采集的基础上,实现了来流雷诺数实时精确的计算,并对比了因温度和气压波动导致的雷诺数计算差异对旋成体大迎角雷诺数效应研究的影响,从而进一步说明了发展该系统的重要性.     

自动几何校正中摄像机的自动校正方法

为了解决多投影仪拼接显示系统自动几何校正中摄像机的自动校正问题,提出了一种基于图像识别的自动校正方法.首先对采集的图像进行分析,识别出目标区域,控制云台对摄像机进行定向,然后计算目标区域角点集的凸包,利用凸包的最小外接矩形判断出目标区域的姿态,并控制云台对摄像机姿态做出实时调整,实现了自动几何校正工作中摄像机的自动校正功能.     

基于PID串级控制算法的物联网啤酒发酵检测系统

进行一种啤酒发酵检测与控制装置的研制,装置系统分为数据采集端,STM32智能网关,物联网云平台三部分。数据采集端一方面通过PT100传感器和HX711芯片构成的放大和A/D转换电路完成温度采集,将数据通过类似I2C的通信方式传给STM32 ARM核心电路,然后由PID串级算法实现温度控制。另一方面通过复合电极和LM358电路实现信号检测与放大功能,采样pH差分电压信号,送入STM32 ARM完成A/D转换。STM32 ARM网关一方面通过LCD液晶屏显示测量数据,另一方面与4G LM61模块以PCIE接口相连,将数据以MQTT协议的方式上传中国移动OneNET云平台,并通过时间调度算法管理多个任务的执行,系统符合工业4.0的发展趋势。     

高速立铣加工中切削温度的测量

介绍了一种用常规的自然热电偶和标准热电偶方法实现高速加工过程中切削温度的直接接触式测量的计算机辅助测温系统。它采用自然热电偶测量刀一工界面温度,采用夹丝热电偶测温技术对工件表面和体内温度分布进行直接接触式测量。该方法可以应用于刀具旋转的切削加工中(例如立钻、立铣)测量切削温度,并已在高速立铣淬硬钢研究中得到应用。     

模糊的类内矩阵模式主分量分析及在人脸识别中的应用

矩阵模式主分量分析（MatPCA）作为有效的特征提取方法能同时处理矩阵表式的模式和向量表式的模式。但与主分量分析（PCA）方法一样,MatPCA没有使用样本的类别信息,因此所提取的特征不能提供足够的判别信息,进而影响随后的分类性能。为有效利用样本的类别信息,在MatPCA基础上提出了一种新的特征提取方法——模糊的类内MatPCA（F—WMatPCA）。F—WMatPCA利用模糊K最近邻（FKNN）求解训练样本的模糊隶属度并在模糊的类内执行MatPCA。由于F—WMatPCA使用更多的类别信息,因此能有效地提高识别精度。对0RL,Yale人脸数据集和几个UCI数据集做了实验,结果证实了该方法的有效性。另外,讨论了F—WMatPCA在人脸识别上的应用,并与F—Fisherfaces作了比较,结果表明F—WMatPCA具有比F—Fisherfaces更稳定、更鲁棒的识别性能。     

CTL-88B天气雷达远程遥控改造的可行性分析

通过对CTL-88B天气雷达远程遥控改造,实现了利用计算机进行信号远程传输的功能。当雷达主端和远端的计算机组成一个局域网后,远端的计算机可通过网络对主端计算机进行远程控制,在远程使用主端计算机控制雷达运行,实时采集、处理和显示回波信息,从而实现雷达的远程遥控。     

语音识别和语音合成在航管雷达模拟系统中的应用

分析了在航管雷达模拟系统增加语音识别和合成功能的实现过程．根据雷达模拟系统的特点,采用中英文皆可识别且适合连续识别的语音引擎,以及符合人类语言特点的TTS语音库,与系统内部通讯机制相结合,实现语音识别和合成的过程。通过实践证明,该系统运行稳定,并且在识别率和数据传输速度等方面都表现良好。     

基于深度学习的先进陶瓷零件实时缺陷检测系统

传统先进陶瓷零件检测与分类的主流方法为纯机械尺寸过滤和人工判断,为解决其成本高、失误率高和损坏率高等问题,提出了基于深度学习的多目标实时检测分类模型（Multi-object real-time detection and classification model, MRDC）。该模型以YOLOv3为基础,使用SKNet作为注意力机制进行特征重构提高精确度,配合灰度图快速转化算法与跳帧检测方法提高检测速度,可实现实时缺陷检测。对实际生产中的先进陶瓷零件进行采集训练,多批次采集图像数据,每批数据含多个陶瓷零件的1 000张图像,平均精确率均值达到99.19％,用先进陶瓷零件生产线视频检验,识别分类的正确率达到100％,可以保证每分钟检测450~550个零件。多目标实时检测分类模型拥有识别速度更快、识别准确率更高和零件不易损坏等优点,可极大地节约生产原料与人力成本,减少废品产出。     

比色测温系统的实现

温度是一种很重要的物理量,测量方法很多。但是对于危险物体、高温物体的温度测量,传统的接触式测温方法不太适合。文章提出了一种远程测温方法,即用比色测温技术实现安全、准确的测温,用无线收发系统实现信号、数据的远程传送。     

实验数据采集和处理的系统软件BASIC-SS扩充系统

BASIC-SS扩充系统(或BASIC-SS语言)是以DJS-131计算机为核心,用于试验数据的采集和处理的完全自动化的高级语言系统。 该系统除了保持DJS-131机的BASIC全部功能外,还扩充加入了与数据处理有关的十一个语句,包括有对各种参数(压力值、模似量、频率值等)的采集赋值语句、采集原始信息打印浯句、流量调试语句、采集同步语句、调用语句。 这个系统能够在采集实验现场信息的同时,还能够进行分析处理,计算机只需执行一次BASIC-SS源程序就能得到采集、转换、分析处理的全部结果,实现了实验的采集和处理的完全自动化。因而,使用该系统能提高计算机的工作效率,缩短科学实验的研制周期。 该系统使用方便、功能灵活、并具有通用性和扩充性,能适应实验发展的需要。同时它的设计思想和制作技术对于其它的应用也是有益的。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

基于图像的手势识别 MP3播放器的应用

在人工智能系统中,计算机视觉图像识别是一个重要的组成部分。因此基于视觉图像的手势识别研究具有非常重要的理论意义和十分广阔的应用前景。本文以STM32为处理器,主要完成图像处理和指令控制,采用摄像头捕捉手的运动轨迹,通过图像算法识别手的运动方向,图像采集后通过摄像头自带的FIFO缓存,其输出格式为RGB图像,MCU只需要调用FIFO的数据即可进行后续的图像信号处理。在手势识别研究的基础上,结合手势识别MP3播放器的应用背景,实现通过手势控制播放器的开启、调节音量和音乐切换等功能。测试结果表明,本文方法对手势识别具有较好的效果。     

结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建

近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。     

工业用三相电缺相检测网络节点设计

为了解决三相电缺相问题,设计了一种带组网功能的三相电缺相检测网络节点。该网络节点具有功耗低、体积小、成本低、无线组网、可定位等特点。通过增加无线组网和终端服务器可实现设备供电信息的采集、传送和管理的一体化监控系统,便于对设备用电进行统一管理,实现工业生产线设备故障的快速定位和高效检修,以此保证设备的正常运行以及检修人员的人身安全。     

基于LabVIEW的超声扫查仪数据采集系统设计

根据材料超声扫查检测需要,开展了超声扫查仪部分硬件设计及基于LabVIEW开发环境的上位机软件的数据采集部分设计工作。通过探头、数据采集卡、触发电路以及声波接收装置共同组成超声信号采集的硬件主要部分,利用上位机软件对超声信号进行采集再送入基于PC机的上位机中,并在PC机中运用虚拟仪器以及计算机的强大功能,进行信号分析、数据处理以及图形化显示等,实现数据信号的处理。最后,通过该系统进行某试块超声实验的信号采集,用软件进行信号的分析与处理,以验证该系统运行的可行性。研究结果证明:该系统性能运行良好,成本低和可靠性高。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。