面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法

针对现有特征点提取方法中特征点提取结果冗余且均匀性差,导致SLAM定位精度及计算效率低的问题,提出了一种面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法。在该算法的特征点提取部分,创新性地根据目标特征点提取数量对图像进行网格划分,使得特征点均匀分布在整幅图像中。同时,提出了一种兼顾全局和局部信息的均匀性评价标准,更符合视觉SLAM对特征点分布的要求。在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上进行了实验验证,实验结果表明,新提出的特征点提取方法降低了特征信息冗余及特征信息缺失的概率,提升了SLAM定位精度,在计算资源有限的平台上具有实际应用价值。     

基于背景扣除的弱吸收信息精确提取方法研究

随着半导体器件的快速发展,基于分子振-转吸收光谱的研究日益深入,以可调谐半导体激光吸收光谱（Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy, TDLAS）为代表的检测技术取得巨大进步,应用领域进一步扩大,已有超过一千类仪器应用于连续监测以及过程控制,每年出售的气体检测仪器占据了红外气体传感检测仪器总数的5%以上,已实现不同领域组分浓度、温度、压力等参数的高精度探测。本文针对仪器开发领域目标吸收信息被完全覆盖的复杂应用环境,利用调制技术将吸收信息转移到高频部分,经过分通道背景扣除和谐波信号归一化处理提取吸收信息。以测量含硫天然气中微量H₂S为例,天然气中CH₄含量超过90%,目标组分H₂S的吸收信息被完全覆盖,将吸收信息转移到1 kHz频率,得到的谐波信号峰值与H₂S浓度呈正相关,线性参数达到0.999 9,实现了弱吸收信号的有效提取,从方法上验证了提取弱吸收信号的有效性,进一步扩展了光学气体传感的应用领域,为仪器开发提供技术保障。     

基于局部线性嵌入的高光谱影像特征提取算法

特征提取能够消除冗余信息,提高高光谱数据处理的精度和计算效率,是分类等分析必要的预处理手段.传统特征提取算法基于线性变换,无法准确描述高、低维特征空间的关系,因此采用一种新型非线性特征提取算法,即局部线性嵌入(LLE,Locally Linear Em-bedding),挖掘高光谱影像的本征信息.针对分类问题,使用训练样本类别属性修正距离矩阵,并借鉴LLE计算未知样本低维映射的方法求解测试样本的特征向量,实现监督局部线性嵌入(SLLE,Supervised Locally Linear Embedding).使用机载可见光/红外成像光谱仪数据,与3种分类算法结合进行测试,实验结果表明:SLLE优于线性特征提取算法,能够解决高光谱影像的小样本分类问题.     

基于高速相机阵列的起飞着陆段航迹测量技术

针对基于GPS的飞机起降性能测试关键段轨迹细节信息描述不清晰、测量精度低的问题,提出一种利用高速相机阵列对飞机的起飞着陆运动过程进行接力拍摄,通过对各站点高速相机拍摄到的图像序列进行分析处理,得到飞机上标志点在图像坐标系中的坐标,利用近景数字摄影测量中三维直接线性变换(DLT)等算法,解算出飞机的位置及速度数据的方法.介绍了该方法涉及的数学模型及其推导过程,并利用坐标观测量数据进行解算,试验证明了该方法有效.     

基于QTM的导航星库划分方法

为了提高星敏感器观测星的检索速度,提出了一种基于球面四元三角网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的导航星库划分方法.该方法首先利用天球的内接正八面体把全天球划分成8个子天区,然后在每个子天区中进行与经纬度相关的剖分和编码,最后扫描恒星星表,把每颗导航星信息划归到相应的子天区内存储.利用此星库进行的局部天球星图识别仿真实验表明该星库具有很高的检索效率.     

基于小波包的手写体签名特征提取方法

手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像．并且特征提取过程不可逆。因为复杂的预处理、较大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取非常困难并对识别结果产生直接的影响。为了解决以上问题,提出了基于小波包的特征提取方法．．首先在预处理过程中对签名图像进行大小归一化：其次利用小波包对签名图像进行分解以得到签名图像在二维空间上点的集合;然后用这些二维点进行签名识别。本方法的数据预处理简单,避免了复杂分割．特征提取完全可逆。实验结果表明其具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率,为含噪脱机手写体签名识别提供了一种解决方案。     

基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

新一代星敏感器遮光罩——碳纳米管遮光罩技术研究

针对目前星敏感器遮光罩普遍存在的尺寸和质量较大、杂光消除能力受限等问题,从提高吸光涂层吸光率入手,提出碳纳米管遮光罩新概念,研制一套钛合金基底生长碳纳米管涂层的新技术,使得涂层吸光率达到99%以上,并成功制作出可等效替代现有飞行产品遮光罩的碳纳米管遮光罩.通过真空原子氧、紫外辐照、高能粒子辐照、热真空、力学环境等各项空间环境实验,证明其空间环境适用性.与现有星敏感器遮光罩产品的杂光比对试验结果表明,使用碳纳米管遮光罩的星敏感器杂光灰度降低了56%,显示出杂光消除性能的优势.本文创新成果突破了碳纳米管技术在杂光消除领域实际应用的瓶颈技术,对促进星敏感器技术的提高具有重要的工程价值.     

两级星型齿轮传动系统非线性动力学研究

建立了两级星型齿轮传动系统的非线性动力学分析模型,模型中考虑了系统的综合啮合误差、时变啮合刚度以及齿侧间隙.采用数值积分方法对多间隙多自由度非线性微分方程组进行了求解.分析了两级星型齿轮传动系统由简谐振动、非谐单周期振动、倍周期振动以及拟周期振动通向混沌的非线性动力学特性.