航拍视频帧间快速配准算法

 为应对相机运动的影响,提出了一种快速有效的无人机(UAV)视频相邻帧图像配准算法。通过空间分布约束和角点量限制来筛选有效的FAST特征点,引入自适应阈值提高特征点检测的环境适应性,采用训练得到的不相关采样点集对特征点进行二值描述,以获得准确快速的特征描述,并通过最近邻算法根据汉明距离获得特征匹配对,最后运用RANSAC方法得到帧间仿射变换模型参数,消除相机运动带来的影响,为后续运动目标检测与跟踪提供保障。实验结果表明该算法快速、稳定,具有较高的环境适应性,能够满足无人机系统视频图像配准的要求。     

基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别

 为有效识别航空发动机转静碰摩部位,提出基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别技术。以应变片为敏感元件,采用沿机匣轴向、周向粘贴应变片两种实验方案,利用航空发动机转子试验器模拟大量不同碰摩部位的样本,采集航空发动机转子试验器机匣上的应变信号,提取应变的均值特征,利用支持向量机,识别不同碰摩位置。结果表明:沿机匣周向的应变均值特征可有效识别转静碰摩部位,且鲁棒性较好,且仅需在机匣的4个位置粘贴应变片即可对4个不同碰摩部位达到100%的识别率。沿机匣轴向的应变均值特征也可识别不同的碰摩部位,但识别效果不如沿机匣周向效果理想。     

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

基于约束描述的设计过程模型研究

设计过程模型（ＤＰ模型）和约束描述机理的建立，可以使造型设计摆脱细节结构设计的局限，多方位地参予创造性的设计活动，同时可以实现模型描述与模型数据的分离。模型描述建立在较高的信息抽象层次之上，便于创造自然化、智能化的设计环境。模型数据通过模型描述的自动转换来产生，是一个逐步细化和完善的过程。ＤＰ模型还用于支持变型设计。     

基于结构特征比对的指纹识别方法

针对通常的指纹识别算法都不支持指纹的旋转和偏移的问题 ,文中首先提出一个在二维平面上点与点之间的距离与平面的旋转和平移无关的数学模型。然后在分析指纹特征点的基础上提出一个基于指纹结构特征的比对算法 ,该算法主要是利用特征点之间的距离、类型和跨越纹线等结构信息来进行比对。最后用实验证明这一算法的可行性     

石英挠性加速度计时域动态建模及补偿技术的研究

介绍了用电激励测试方法测试石英挠性加速度计时的电路，并从时域角度建立了加速度传感器的动态模型，在此基础上对加速度计动态特性做了补偿。     

基于区域感知的机械零件位姿计算方法

机械零件位姿识别的准确性与高效性是实现生产过程自动化与仓储物流智能化的关键性能之一.本文对一般机械零件的位姿计算方法进行了研究,针对其形状种类多、结构特征明显等特点,结合场景语义分割方法以及点对特征,提出了一种基于区域感知的机械零件位姿计算方法,计算机械零件的位姿.为验证方法的有效性,使用多组数据进行了实验,并和其他方...     

基于ZAM分布的伪码调相与正弦调频复合引信信号特征参数提取技术

伪码调相与正弦调频引信信号特征参数提取是对该引信进行有效欺骗性干扰的前提。 为提取特征参数,提出了基于ZAM分布的信号特征参数提取方法。首先对侦察的复合引信信 号进行ZAM变换,将ZAM分布图进行投影获得负尖峰位值,通过搜索最小时间间隔提取伪码特 征参数,利用峰值跟踪曲线提取正弦调频信号的特征参数。仿真分析表明,该方法能有效提 取复合引信信号的所有特征参数。     

Crater detection via genetic search methods to reduce image features

Recent approaches to crater detection have been inspired by face detection’s use of gray-scale texture features. Using gray-scale texture features for supervised machine learning crater detection algorithms provides better classification of craters in planetary images than previous methods. When using Haar features it is typical to generate thousands of numerical values from each candidate crater image. This magnitude of image features to extract and consider can spell disaster when the application is an entire planetary surface. One solution is to reduce the number of features extracted and considered in order to increase accuracy as well as speed. Feature subset selection provides the operational classifiers with a concise and denoised set of features by reducing irrelevant and redundant features. Feature subset selection is known to be NP-hard. To provide an efficient suboptimal solution, four genetic algorithms are proposed to use greedy selection, weighted random selection, and simulated annealing to distinguish discriminate features from indiscriminate features. Inspired by analysis regarding the relationship between subset size and accuracy, a squeezing algorithm is presented to shrink the genetic algorithm’s chromosome cardinality during the genetic iterations. A significant increase in the classification performance of a Bayesian classifier in crater detection using image texture features is observed.     

基于几何特征的非合作目标相对位置和姿态估计

针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径.