基于小波神经网络的复合材料损伤检测

讨论了小波变换和小波神经网络,借助小波变换良好的时频带通分层性,从各阶二进小波变换的频域中提取特征,送入小波神经网络进行学习和分类,结果表明该方法稳定可靠,在复合材料智能化研究中具有很大前景。     

一种基于倾斜影像线特征的三维模型优化方法

针对基于点云构建的建筑物模型通常存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等现象,以及建筑物模型中存在的视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于倾斜影像三维线特征约束的三维模型优化方法。该方法以重叠区域为依据对线段进行质量评估与筛选。然后采用选权迭代思想对三维线段进行择优重构,以三角网为单元进行平面拟合与模型表面的纠正与优化,以三维线段为辅助对模型边缘的三角网进行纠正与优化。采用无人机倾斜摄影数据进行实验,将本文方法与Poisson表面重建方法进行了比较,结果表明本文方法有效地消除了平面凸包和边缘锯齿,边缘精度优化至1像素以内,平面精度优化至0.5像素,模型总体精度比Poisson表面重建方法提升了近1倍。此外,对比现有的完全基于点云模型重建算法,本文方法极大地改善了模型的视觉效果,保持了三维模型平面与边缘的特征,模型的边缘和表面精度都得到了提升。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类,然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类,类间和类内离散度都小的类别将被优先合并,同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量,最后,利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明,相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法,本文方法在性能上有一定的提升。     

基于形态学算法的2219铝合金钨极氦弧焊熔池图像特征提取

根据2219铝合金氦弧焊特点,构建了焊接过程实时视觉传感系统,获取了熔池清晰图像;为获得2219铝合金氦弧焊熔池尺寸参数,实现对熔池特征的分析,采用了形态学算法,提取了典型熔池图像边缘形状,并获得了熔池宽度特征尺寸;通过试验验证,提取的熔池图像宽度特征能够准确反映出熔池尺寸信息及变化趋势。研究结果表明:形态学算法准确度高、计算速度快,满足2219铝合金氦弧焊熔池图像实时处理需求,不同阈值及结构元素对图像特征提取效果均会产生较大影响,研究阈值自适应算法,可以满足工程上焊缝熔池特征实时视觉监测的复杂需求。     

面向复杂场景的鲁棒KCF行人跟踪方法

经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形,本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进,提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)特征和色调、饱和度、值(Hue-saturation-value,HSV)特征的响应分布进行特征融合。其次,设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后,通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况,并根据上一成功帧的目标信息,通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标,更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试,实验结果表明与其他目标跟踪方法相比,本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性,确保了较高的跟踪精度。     

基于SIFT的鲁棒的宽基线特征点匹配计算(英文)

本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算法同时避免了Scott邻近矩阵中使用的点对间的空间位置距离度量,该度量是宽基线匹配中产生错误匹配的主要原因。通过实验表明,该算法对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,相比其他方法,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,该算法对视角和仿射变换也有一定的鲁棒性。     

文本过滤中的特征抽取应用研究

文本信息过滤技术需要解决的一个重要问题是对文档进行形式化处理,使得文本成为可计算和推理的信息。文中首先介绍了基于评估函数的文本特征抽取方法,分析评价了各种评估函数的优缺点,最后提出了一种利用特征抽取对文本信息进行过滤的方法,并说明如何使用评估函数对权重函数进行改进。     

一种改进的地形轮廓预测匹配辅助导航算法

传统的地形轮廓匹配 (TERCOM )辅助导航系统 ,由于其实时性差 ,已不能满足飞行器超低空高速的导航需要。本文引入预测控制的思想 ,提出了一种基于高度特征的地形轮廓预测匹配方法 ,减少了计算量 ,提高了导航系统的实时性和机动性。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。