逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

基于卷积神经网络的疲劳驾驶识别

机组人员疲劳驾驶是引发航空事故的原因之一。现有的研究缺少将脸部信息融合的疲劳表情识别,对疲劳表情识别可有效提高疲劳驾驶识别准确率。根据卷积神经网络的基本结构,将卷积核大小为1×1的卷积层加在输入层之后,让网络深度增加、提高特征学习能力、增加输入数据的非线性表示,同时对计算量基本无负面影响,采用线性修正函数ReLU作为激励函数解决模型在训练中梯度消失问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型。基于LFW数据集筛选出正常、说话、疲劳3种状态表情,对其进行预处理建立疲劳表情数据集。训练完成的CNN模型对自建疲劳表情数据集实验识别准确率为88.3%,平均识别时间为20ms,与传统疲劳驾驶识别方法相比具有准确率高和实时高效的优点。与未改进的卷积神经网络相比,识别准确率提高了5.02%。     

大椭圆轨道轨控期间碰撞预警规避阈值设置方法研究

针对大椭圆轨道在轨控期间使用传统Box规避阈值计算碰撞风险漏警率较高的问题,首先对大椭圆轨道预报偏差和控制偏差进行了分析,发现轨道偏差和轨控偏差随时间的传播规律可通过多项式拟合的方法模拟;然后提出将各种偏差导致的轨道预报偏差叠加,动态计算Box规避阈值的方法;最后与传统Box规避阈值确定方法进行比较.结果表明:使用动态...     

夜间成像光测数字图像增强技术研究

分析夜间成像的光测数字图像灰度范围、对比度和信息量等主要特点,为图像增强的策略选择和效果评价提供依据。针对夜间成像光测数字图像灰度范围较窄等特点,提出局部灰度修正的增强方法适当增强图像对比度,又避免细节损失,同时,利用拉普拉斯锐化突出目标轮廓和边缘,并利用人眼对彩色敏感的特点,采用伪彩色增强提高对图像中模糊目标的分辨能力。通过上述3种增强技术,提高了对夜间成像暗图像的目标识别能力,有利于后续判读处理。     

基于表面压力信息的空间流向涡识别方法

旋涡与表面的相互作用广泛存在于各类飞行器的绕流中，旋涡影响飞行器表面的压力分布，引起其气动特性的改变。而表面压力分布同样反映飞行器绕流中复杂涡系的空间流动特征，结合迎角、侧滑角等来流参数，可以判断飞行器受力状态和运动趋势。以平面点涡和“镜像涡”理论为基础，建立基于表面展向压力分布曲线的空间涡识别方法。根据截面展向压力分布曲线是否存在因主涡诱导下洗气流产生的正压区，定义流向旋涡的近物面流动和远物面流动；根据二次涡相对于主涡的位置，定义压力分布曲线的“近二次涡侧”和“远二次涡侧”。利用展向压力分布曲线“远二次涡侧”的1/4峰值、峰值及其展向位置，识别流向旋涡空间位置特征和强度特征。搭建涡-面相互作用试验平台，比较空间流场测量结果和表面压力信息识别结果，验证该方法有效性。研究结果表明：通过表面压力分布曲线可以辨识流向旋涡的空间位置和强度特征，空间流场测量与基于表面压力信息的旋涡识别结果的关联性分析验证了该方法的有效性。为重构飞行器周围旋涡流动结构，以及实现飞行器气动力的预测奠定了重要的技术基础。     

基于OpenCV的车辆牌照的识别

本文提出基于OpenCV的车辆牌照识别的方法,通过灰度处理、高斯模糊、Soble滤波、自适应二值化、形态学操作、轮廓提取,判断轮廓灯一系列步骤,最终能够将牌照的轮廓明确显示出来。     

Liutex-涡定义和第三代涡识别方法

本文回顾了涡定义和涡识别方法的发展历史,着重介绍了作者UTA(University of Texas at Arlington)团队及其合作者在涡科学和湍流研究的一些最新学术创新成果。UTA团队发现了可以定量描述流体刚性转动部分的物理量——Liutex向量,其主要思想是把流体刚性转动从流体运动中提取出来,进而用Liutex来定义和识别涡结构,并已在广泛应用中证明了其作为涡识别方法的优越性。基于Liutex向量可以进一步研究涡量分解、速度梯度张量分解、流体运动分解、湍流结构、湍流生成机理以及旋涡的科学识别,为流体运动学的发展开辟了广阔的研究空间。区别于第一代涡识别方法和第二代涡识别方法,Liutex是一个向量,其方向代表当地转轴,大小代表当地流体刚性旋转角速度的二倍。本文详细介绍了基于Liutex向量的第三代涡的定义和识别方法,包括Liutex等值面、Liutex-Omega等值面、Liutex向量线、Liutex涡核线、以及最新发现的中低雷诺数湍流边界层中的Liutex-5/3幂次相似律,其发现很大程度上扩大了传统湍流能谱幂次律的适用范围,对建立湍流模型具有重要意义。     

基于联合正则化策略的人脸表情识别方法

针对目前人脸表情识别大多采用基于深度学习的端到端特征提取及分类方法的现象，提出了一种新的深度模型优化方法。基于ResNet18残差网络架构和正则化思想，提出了联合正则化策略，即将过滤器响应正则化和批量正则化、实例正则化和组正则化、组正则化和批量正则化分别嵌入网络之中，平衡和改善特征数据分布，弥补单一正则化的缺点，提升模型性能。在2个公开数据集FER2013和CK+进行了验证和测试，最高准确率分别达到了73.558%和94.9%，实验结果表明，联合正则化策略提高了基础网络的性能，其表现优于诸多当前较新的人脸表情识别方法。