基于超级连通的图像分割方法及其应用

由于同一车辆的色彩多样 ,不同车辆的外形、色彩完全一致以及色彩相近的车辆并行等原因 ,将给图像分割造成困难 :一方面可能把一个车辆目标分割为几个 ,另一方面可能把几个车辆目标合为一个 .为此 ,充分考虑分割后的图像目标同时具备独立性和完整性 ,提出了基于模糊数学理论的图像区域超级连通的定义 ,构造了图像目标的超级分割算法 .将该算法应用于车流量检测系统进行实际测试 ,实测结果表明 ,新算法提高了统计精度 。

搜索空间代换法及其在城市交通控制中的应用

针对常用遗传算法局部搜索能力差 ,导致计算速度缓慢、精度差等问题 ,提出一种搜索空间代换的新遗传算法。该算法保留了普通遗传算法的全局搜索性能 ,并通过多次搜索空间的代换提高了局部搜索能力。改进后的新方法在每次代换后只需改变解码规则 ,不需重新编码 ,也不需增加编码的长度 ,从而保证了计算效率。采用该方法对城市多车道、四相位的动态交通网络控制策略进行了多目标优化计算。应用结果表明 ,采用新的遗传算法可在同等情况下减少车辆堵塞 。

基于广义多层次模糊模型的无人机路径规划

无人机自主飞行的路径规划涉及许多因素,为了使决策向量的获得过程尽可能多包含各个因素的信息,采用广义多层次Fuzzy综合评判是一种有效的方法。但是由于预先不知道权数分配,也无法知道评判结果,故无法用解决广义多层次Fuzzy综合评判或解决其逆问题的方法得到结果。为此引入遗传算法,利用其进化特性,求得合理的权数分配和广义多层次Fuzzy综合评判结果,可以达到控制飞机飞行过程的目的。这一过程提供了一种解决非正非逆问题的广义多层次Fuzzy综合评判问题的新思路和新方法。

分层任务网络在UCAV规划中的应用

无人战斗机任务规划对提高它的生存能力、突防能力、作战效能具有重要意义。分层任务网络规划是一个有效的规划方法,HTNP的最大好处在于,搜索受控于细心设计的方法。在某种意义上讲,一个HTN规划器只描述了如何使用操作,给实际使用带来了困难。在HTNP中引入目标协调机制、禁忌表等,将原有“离线”式方法变为“在线”式方法,提高了方法的适应性能。可以根据情况的变化,随时生成新的规划,降低了预先设计方法的数量,从而降低工程实施的难度。

机载摄像机优化调整模型及其应用

成像变换涉及到不同的坐标系统之间的变换,各个坐标系统的相互关系是建立机载摄像机模型的基础。摄像机的调整首先要根据无人战斗机(UCAV)与目标的当前速度等因素预测下一次检测时各自的位置、UCAV的姿态等参数。可以通过分析小时间片内的变化情况,实现UCAV及机载摄像机的控制与调整。实验结果表明,本文的方法有较好的实时性,可以使目标始终位于视频图像的中心位置附近,对于目标中心点的预测及图像跟踪是有效的。

图像目标跟踪及其在UCAV中的应用

在图像跟踪中主要因素是目标的几何中心,只考虑目标的相对运动特性,就可以设法减少图像处理的工作量。由于目标的边缘不可能占满整幅图像,在目标边缘检测时不必对整幅图像进行处理。为此,从估计的中心向给定方向寻找目标的边界,得到目标边界点的一个子集合,再由该子集得到目标中心的近似值,并以此为基础构造目标跟踪方法,利用图像检测实现无人战斗机对目标的跟踪。仿真结果表明,该方法对于目标的跟踪是有效的。

快速CL-Isomap算法及其在印染检测中的应用

提出了一种基于聚类的带标志点的等距映射流形学习算法CL-Isomap,并可用于纺织印染品的自动化检测过程中.本算法针对印染图像的特点,先对图像集进行聚类,使得属于同一领域内的图像更加容易识别;然后使用标志点计算图像之间的距离,减少了计算量的同时,也更进一步分离了不同类的图像;最后使用MDS计算图像的低维嵌入.CL-Isomap算法对印染图像降维,使得图像数据量变小,检测速度提高,同时CL-Isomap方法在降维的同时并不改变图像原有的本质特征,使得检测的准确率得以提高.

中药注射剂在脑梗死患者中应用调查分析

目的通过对本院150例脑梗死住院患者的中药注射剂使用调查分析,探讨本院中药注射剂的使用情况,为临床合理使用中药注射剂提供依据。方法抽取本院2010年1月～2010年6月脑梗死住院患者病历,对患者的年龄分布其用药品种、用法、用量、疗程、配伍方法、联合用药等情况进行统计分析。结果患者平均年龄为(66.5±25.5)岁,使用中药注射剂13个品种。单联使用占71.29%,二、三联使用分别占25.74%和2.97%。中药、化学药品联合使用占64.67%。选用溶媒不符合说明书规定51例,占50.49%,超说明书用量16例,占15.84%。结论中药注射剂在我院临床治疗脑梗死中,未能体现个体化原则。部分品种在溶媒选择、溶媒用量和药品用量上超出了说明书规定,特别是丹参粉针使用不合理现象较为突出,应引起临床高度重视,确保患者的用药安全。

基于提升方案的小波边缘检测算法研究

通过构建一种提升小波来提取图像的边缘,根据小波的提升框架理论提出了一种基于线性提升小波的边缘检测。该方法首先构建一组小波预测函数,并推导了一个提升小波更新函数。通过对原始图像进行分裂、预测、更新运算,实现图像的小波分解。利用分解后的小波系数构成图像的小波梯度图和方向图,在小波方向图和梯度图的引导下实现了图像的边缘跟踪与准确定位,实验表明利用提升小波对图像进行边缘检测的方法是行之有效的。

压缩遗传算法及其在交通控制中的应用

在遗传算法中采用由合适的压缩方法生成的压缩编码,这种编码及其对应的非压缩编码的长度是可变的.压缩码中的一位往往代表了非压缩编码的若干位,对任意一位的遗传操作,其影响也是若干位,所以采用压缩编码的遗传算法对保证模式的多样性及提高算法的并行性有一定的帮助.在实际应用时,根据约束条件,设计出自适应的解码函数,采用压缩编码的遗传算法可以在一定程度上避免遗传算法求解多极值问题时早熟现象的出现,从而提高全局最优解的搜索性能.通过对城市交通的动态多车道、四相位、网络数学模型用压缩编码的遗传算法进行多目标优化,仿真结果表明算法是可行的.