基于三维光场的静态场景前景分割

为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题.      

An intelligent target detection method of UAV swarms based on improved KM algorithm

Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%.     

基于星图匹配的小视场空间图像畸变校正

小视场星载相机受发射振动和空间环境等影响,会使所拍摄的空间图像产生畸变,并且畸变模型和参数也时有变化.针对小视场空间图像所含恒星点相当稀少的特点,提出一种基于Hausdorff距离多帧星图匹配的空间图像畸变校正方法,利用恒星点作为控制点实现畸变参数的计算.针对卫星姿态漂移所造成的相机光轴指向系统误差对校正的影响,给出一种自适应补偿方法.仿真实验结果表明,该方法计算量小、精度高,能够有效抑制图像噪声和输入误差的影响.      

提高地形图测绘精度与速度方法探讨

通过对地形图重要性的简要描述,提出了在实际测绘工作中比较实用的几种简便而迅速的测绘方法。它们对提高地形图测绘的精度及速度有很好的效果。     

无人机地面控制站系统的应用研究

研究了一套功能完善的无人机地面控制站系统,由地面飞控站和地面导航站两部分组成。地面飞控站通过无线电链路直接与无人机自动驾驶仪进行通信;地面导航站是地面控制站的一个航迹系统,运用以太网实现它与地面飞控站之间的通信。     

车辆导航系统中超前滞后校正方法

分析了车辆导航系统中超前滞后产生的原因,提出了利用地图匹配MM(Map Matching)进行GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统超前滞后校正的方法.该方法是将超前滞后误差归结为GPS误差,先利用GPS沿道路垂直方向上误差的可观测性进行GPS误差校正,再将校正的GPS信息与DRS信息进行卡尔曼滤波,从而减少组合导航系统超前滞后误差.仿真结果表明上述方法是行之有效的.      

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于数字地图预处理的实时航迹规划

地形跟随／地形回避，威胁回避（TF／TA2）实时航迹规划是自主式TF／TA2低空突防系统的关键技术之一，本文在数字地图预处理技术的基础上，提出了完全曲面的概念，从而使三维最优航迹规划转化为在安全曲面上的二维规划，降低民规划维数，减少了存储量和计算量，提高了实时航迹规划的速度，使之更适于在机载条件下实现，文中同时提出了对未预知崦由机载传感器实测到的障碍和威胁的处理方法，使最优航迹能有效地回避这些障碍和威胁，仿真结果表明，文中所提出的实时航迹规划算法是有效的。     

无人机航路规划研究

无人机航路规划的目的是无人机具有对象复杂任务进行快速规划重规划的能力，其中快速而有效的重规划尤其重要。在无人机飞行任务过程中，无人机需要根据局部地形、地貌、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制，实时地计算出飞行航路，并跟踪该航路完成了飞行任务。本文通过比较各种算法在航路规划应用中的优劣性，提出了Dynapath（动态规划）算法在无人机航路规划中的应用，给出了仿真结果。仿真结果表明：Dy-napath算法生成的最优参考航路基本上满足无人机任务飞行的要求，获得了良好的飞行品质。     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。