基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法

目前利用毫米波雷达进行人体行为识别的方法在复杂场景下无法很好地区分相似动作,与此同时模型的鲁棒性和抗干扰能力也相对较差;针对以上两个问题,提出了一种通用的基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法,该方法首先利用K-means++聚类算法对点云进行采样,然后使用基于注意力特征融合的点云活动分类网络进行人体行为特征的提取和识别,该网络可以兼顾点云的空间特征以及时序特征,对稀疏点云的运动有灵敏的感知能力;为了验证所提出方法的有效性和鲁棒性,分别在MMActivity数据集和MMGesture数据集上进行了实验,并在两个数据集上取得97.50%和94.10%的准确率,均优于其它方法;此外,进一步验证了K-means++点云采样方法的有效性,相较于随机采样,准确率提升了0.4个百分点,实验结果表明所提出方法能够有效地提升人体行为识别的准确率,且模型具有较好的泛化能力。

应用于远程配电组件系统的改进型CAN总线设计与验证

为了将CAN总线应用于国产大飞机的远程配电组件系统,设计了一种改进型的CAN总线应用方案。针对国产大飞机远程配电组件系统的特殊性设计要求,选择合适的网络拓扑结构和通信速率,对CAN的标识符和数据域结构进行合理划分,并定义CAN消息转换为ARINC664报文的格式,然后设计附属RPDU和网关RPDU的通信模块。其中,基于ARINC825协议改进了CAN通信的可用性和完整性,基于TTCAN协议改进了ARINC825的通信调度机制,保证了CAN通信的确定性。实验结果证明所提方案满足设计要求,具有可行性。

基于CSA-StyleGAN的连铸坯表面缺陷图像生成算法

使用计算机视觉和深度学习技术对生产的连铸坯表面缺陷进行自动化检测,需要基于大量数据训练模型,而现场缺陷数据的获取较为困难。针对连铸坯表面缺陷数据短缺问题,提出一种基于CSA-StyleGAN的连铸坯表面缺陷图像生成算法。该算法基于StyleGAN单阶段训练,在判别器中引入注意力机制。多类别样本的联合训练过程中,使用多样性损失加权计算生成器损失函数,增强模型对各样本类别的关注度。实验结果表明,与现有的生成式对抗网络相比,所提算法的弗雷切特初始距离(Frechet Inception Distance,FID)指标平均降低60%左右,且模型训练成本平均下降50%。

基于IMU模块的数据压缩系统设计

随着信息社会的发展,日常交互的信息量逐渐增加,数据压缩技术受到了日益广泛的关注。然而传统的数据压缩技术,通常为有损压缩,即在解压后会存在数据丢失的现象,并且在压缩与解压缩的过程中需要损耗大量时间,大大增加了系统运行的资源成本。为了解决上述问题,提出了一种基于IMU模块的无损数据压缩系统,该系统通过数据的独特性、数据的结构以及占用内存三种角度来对IMU数据进行压缩处理。在确保数据解压后仍保持完整性的前提下,通过观察数据的压缩比例以及数据的压缩时间,来选择最佳的数据压缩方式。最终要求数据的压缩比例达到压缩前的三倍,压缩所需的时间不能高于压缩前即为最佳方案。

基于5G与惯性测量单元的场端定位系统

场端定位指在一定的空间范围内,在场端设施的相互协同下,完成对终端设备的一种特殊定位,可以通过快速移动部署提供精细网格化位置服务。针对终端设备定位精度需求高的实际问题,结合某车企仓储环境下的物流车场端定位需求,开展5G蜂窝网络与惯性测量单元结合的高精度数据融合的研究。通过5G网络所产生的数据与惯性测量单元自带的加速度计与陀螺仪等信息融合进行定位,结合5G信号抗干扰能力强以及惯性测量单元成本较低的优势,使用惯性测量单元的信息将5G数据进行位置修正并在地图上展示。在5G网络覆盖的区域内实现定位且误差在0.5 m以内,波动范围稳定在0.2 m以内。

基于Web的ARINC661座舱显示内核封装与设计

ARINC661为座舱显示系统(Cockpit Display System,CDS)和用户应用(User Application,UA)提供了接口规范,已经成为现代座舱显示研发的基础。在ARINC661规范中,CDS内核负责加载定义文件实现画面管理,但是目前支持定义文件设计的桌面型软件已经无法满足飞行机组在线评估显示画面的需求。根据CDS的运行机制,封装并设计了基础显示库、显示部件的逻辑存储结构、部件显示层叠规则、数据更新接口及逻辑。经过测试验证,结果表明座舱显示内核的各项功能正常,可以实现Web端的座舱画面显示预览。

连铸坯三维测量多线结构光的中心条纹快速提取

在利用多线结构光系统对大尺度连铸坯进行三维测量的过程中,线结构光中心条纹的提取精度是影响三维测量精度的重要因素。提出了一种对传统灰度质心方法进行优化的多线结构光中心条纹提取方法。对连铸坯表面激光横截面不满足高斯分布的线结构光条纹,利用图像背景差分的方式去除环境噪声,并根据线结构光条纹与背景间的灰度变化信息确定线结构光的边界,同时提取线结构光的感兴趣区域。根据光条在梯度方向上的灰度积分比例计算灰度质心法的自适应灰度阈值,利用灰度质心方法处理感兴趣区域提取出光条中心点,最后结合附近半径为5个像素的邻域内所定位的中心点进行质心重提取,获得连铸坯表面光条的亚像素中心坐标。现场测量结果表明:对反射特性不均匀的连铸坯表面的激光条纹光条中心进行提取,最终连铸坯边缘轨迹点的三维测量结果标准偏差在2 mm以内,该方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点。

测头成像视觉坐标测量系统中特征点成像中心获取

介绍了测头成像视觉坐标测量系统中多特征点的图像获取及其多目标分割，提出了利用双线性插值的质心算法来获得特征点成像中心的位置，并从误差分析角度证明了通过插值增加特征点图像采样点数可以提高质心算法精度。通过试验验证了所提算法的正确性和可行性。

单摄像机测头成像视觉坐标测量系统建模

本文提出了一种新型视觉坐标测量系统——单摄像机测头成像视觉坐标测量系统。提出了利用已知目标测头与被测表面接触实现视觉坐标测量的新思想,建立了确定目标测头三维(六自由度)运动的线性系统模型,实现了对被测表面的坐标测量,同时分析了系统分辨力。

精整圆坯滚检表面缺陷检测系统设计

生产的精整圆坯表面会出现烧伤、接柱、针孔、夹渣、刮伤、渣沟、缩孔等缺陷。由于圆坯较长,表面无法通过单次测量获取,所以传统的精整圆坯表面缺陷检测是由若干名工人目视进行的,其工作效率与检测精度已无法满足现代化智能生产的需要。设计了一套基于人工智能的多目视觉精整圆坯滚检表面缺陷检测系统。从多目视觉系统采集的图像数据中精准地检测出缺陷,并依据系统标定结果确定缺陷位置,完成缺陷的快速准确检测。现场生产工况表明,该系统能显著提升既有设备的生产效率与自动化水平,有助于实现精整圆坯生产流程的降本增效与智能运作。

仿生计量学的新领域──视觉坐标测量机

介绍了当代仿生计量学的新领域视觉坐标测量机，并描述了各类视觉坐标测量机的特点、测量原理、应用领域、可以达到的测量准确度和发展前景。

CCD亚像素细分中的像素响应不均匀性补偿技术

从理论上分析了像素响应不均匀性对CCD亚像素细分的影响 ,以及CCD暗电流和光电响应不均匀性产生的原因。根据光电响应模型提出了CCD像素光电响应不均匀性的校正方法 ,推导出了像素光电响应不均匀性的校正系数的计算方法 ,并给出了校正性能评价方法。针对实际校正中干扰光的影响 ,提出了采用变波长去除干扰方法 ,用以对校正方法进一步修正和加强校正的稳定性。研究表明 ,能量和噪声的变化对提出的校正方法影响小 ,校正过程不受信号分布形式的影响 ,校正量对信号能量变化具有自适应性。仿真和实验结果验证了校正方法和校正系数算法的正确性和可行性 ,表明校正方法可以有效地提高亚像素细分的准确性和稳定性。

双摄像机靶标成像视觉坐标测量方法研究

提出了一种利用手持式靶标实现双目视觉三维坐标测量的新方法.以靶标作为成像目标,利用靶标与被测面接触,通过分析靶标上已知特征点的成像变化,实现与靶标接触点的三维坐标测量.这一测量新方法,可以实现视觉系统外部参数测量中的自标定,并能实现遮挡点的测量.研究中利用空间透视变换建立了这一方法的非线性测量模型,介绍了基于Newton非线性迭代的测量方程的求解方法.以矩阵分析理论为基础,讨论了影响测量方程求解的因素,并提出了方法中重要部件手握式靶标上特征点分布的基本约束条件.通过数值计算分析了图像处理误差、有效焦距和基线标定误差对测量方法的影响.实验结果验证了理论分析的正确性和应用的可行性.

靶标成像双目视觉坐标测量建模

提出了一种利用手持式靶标实现双目视觉三维坐标测量建模的新方法。利用空间透视变换建立了非线性测量模型,介绍了基于牛顿非线性迭代的测量方程的求解方法。以矩阵分析理论为基础,讨论了影响测量方程求解的因素,并提出了方法中重要部件手持式靶标上特征点分布的基本约束条件,为这一方法在实际应用中获得较高的测量精度提供了较为完善的理论分析依据。通过数值分析与计算,验证了理论分析的正确性和这一方法应用的可行性。

高精度平面度测量方法的研究

本文以中等尺寸000级平板为研究对象,采用双频激光测量系统的直线度测量部件进行平面度测量,分析计算了这一测量方法的测量不确定度,并进行了实际测试。理论分析和测试结果表明。

三维小角度测量系统建模

提出了一种三维小角度测量法。利用CCD接收经准直透镜焦平面上发光点射向双面反射镜的返回光点的成像位置变化 ,建立了与三维转角变化相关的小角度测量模型 ,并分析了建立的测量模型的特点 ,提出了相应的模型求解方法 ,同时对系统的测量范围和分辨力等进行了分析。结果表明系统α、β角的分辨力可高达 0 0 2 5″,γ角分辨力为 1 4″。通过仿真 ,验证了系统建模及求解方法的正确性 。

平面度误差最小区域新算法——有序判别法

提出一种平面度误差最小区域新算法———有序判别法。该方法以最小区域准则为基础，直接以排序的高点和低点构成的初始评定平面进行最小包容区域的判定和搜索，最终求得平面度误差值。该方法易于理解和掌握，搜索判别有序。实例运算表明，首轮搜索成功率高、速度快。

测头成像视觉坐标测量系统组成、建模及求解

提出了一种新型视觉坐标测量系统——单摄像机测头成像视觉坐标测量系统．系统中采用目标测头作为成像目标，利用测头与被测表面接触，通过分析测头上已知特征点成像变化来实现对被接触点的三维坐标测量．这一测量新思路，不仅可以达到目前大多数视觉测量系统的测量目的，同时还可以实现对被遮挡表面的测量并具有较大测量范围．利用空间坐标变换及光学成像原理建立了这一视觉测量系统的非线性测量方程，并给出了利用Newton非线性迭代法求解这一测量方程的具体方法．通过仿真验证了所建立的测量方程和求解方法的正确性，并进一步分析了系统分辨力及不同深度位置对测量的影响．

视觉坐标测量中直接光学法透镜光学中心的标定

介绍了目前视觉坐标测量系统中摄像机成像中心标定的一般方法 ,即变焦距法、径向准直约束法和直接光学法 ,比较了上述方法的优缺点。详细介绍了直接光学法的原理以及实际标定过程的步骤 ,并进行了实验验证。实验结果表明直接光学法具有精度高、重复性好等优点 。

一种同心圆编码靶标的解码与定位方法

针对大视场三维视觉测量时,被测目标特征点难以直接提取或不易精准匹配场景的问题,提出一种同心圆编码靶标的解码与定位方法,利用轮廓提取、连接弧段、椭圆匹配等方法确定靶标区域,并基于交比不变原理实现其中心定位,通过枚举标准信号并比较相关性实现解码。在被测目标表面部署该靶标作为特征点后,针对其图样进行定位与解码,即可利用视觉测量系统在大视场、干扰多的环境下进行高精度的三维视觉测量。实验结果表明,该方法可在物距约30 m时采集的复杂场景图像中准确定位并解码合作靶标。