一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

鲁棒故障诊断中特征结构配置的有关问题

讨论了用于故障检测的特征结构配置方法，给出了特征结构设计的必要条件。此外，还讨论对加权矩阵与增益矩阵的最优鲁棒设计问题，提出了一种直接的、降秩逼近的设计方案，指出了Ｐａｔｔｏｎ的设计方案有可能实现不了的原因，并举例给予验证。     

星载TDICCD随机振动与数据处理研究

对星载TDICCD进行了随机振动试验，提出了TDICCD机体在进行宽带随机振动工程试验中必定面临的几个技术问题及处理方法，分析了振动环境与结构振动特性的关系及其对TDICCD结构的影响和危害，研究了试验的实用技术和控制方式的选择要点．根据对星载TDICCD振动信号的现场采集结果，分析了振动信号的时域划分、信号采集基本参数的选择原则，并用信号分析仪进行了数据处理，获得了该机体振动的参数，这些动态特性参数为星载TDICCD的防振、隔振提供了可靠的参考，为对机体进行有限元模态计算提供了修正和科学依据．     

具有线性回归特征的多组实验结果对比分析方法的研究

研究试验参数变化情况下．具有线性回归特征的多组试验结果差异性的对比分析方法。数学上谈问题转化为对回归直线的常数口和比例系数6两组随机样本的F检验。当这两个指标均无显著差异时，认为两组(或多组)试验数据无显著差异。谈法将判断的范围外推到了整个实数域，因此要求条件过高。本文提出了重合度法，即用试验参数的共同区域内回归直线置信带的面积重合度．判断实验结果的一致性。对试验数据的分析表明，该方法具有明显的合理性．但其临界值还需进一步研究确定。     

一种改进点线特征融合的双目视觉惯性定位算法

在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题,提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,将高斯尺度空间划分为多个网格,在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用BRIEF算法提取描述符并匹配,得到更加均匀分布的特征点;然后使用运动网格统计算法筛选匹配点;最后采用SPHP算法融合图像重叠区域,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价,验证了该方法特征点匹配速度快、精度高,并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价,验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s,图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。