倾角传感器检测轨道不平顺状态

轨道的不平顺状态对机车车辆的安全行驶有重要的影响 ,介绍一种使用倾角传感器动态检测轨道不平顺的方法 ,安装在手推小车上 ,由倾角传感器、光电轴角编码器、DSP轨道检测单元板、转储器及地面处理系统等部分组成 ,能够检测轨道的高低不平顺 ,水平不平顺以及三角坑 ,为铁路工务部门线路维修提供技术依据。

基于调制度信息的网格重构算法

提出一种基于调制度的网格重构算法,首先对调制度进行等级量化,在调制度高的区域构造种子三角面片;然后优先选取测点调制度高的活动边进行增长,依据加权最小长度准则选择最佳候选点;在径向基函数孔洞修补之前根据三角面片几何属性对孔洞边界进行预处理.实验结果表明,该算法对平坦和高曲率区域都能有效地重构出形态比较均匀的二维流形网格,较好地保持了模型的细节尖锐特征.

光栅投影三维形貌测量低通滤波器的设计

分析在光栅投影三维形貌测量中,用于对变形光栅像解调的低通滤波器的性能。分别设计了脉冲响应为9点的FIR低通滤波器和IIR4阶Butterworth低通滤波器。处理1×512大小的光栅图像,FIR滤波器需要16128次加法和2304次乘法,位相测量平均误差为0.0356rad;4阶Butterworth滤波器只需4096次加法和4096次乘法,位相测量平均误差为0.0043rad。仿真试验结果表明,IIR的Butterworth低通滤波器具有更高的测量精度和计算速度。

特征保持的大规模点云曲面自由变形

针对大规模点云模型,提出一种简略图的表示方式,记为ObbGraph,在此基础上,给出一种特征保持的大规模点云曲面的变形方法.该方法首先针对大规模点云曲面建立ObbGraph结构,然后通过对ObbGraph的变形来驱动原始点云模型的变形.ObbGraph的建立基于OBBTree的构建以及有向包围盒的相交测试,ObbGraph的变形则通过非线性优化每个节点的仿射变换而实现,原始点云模型的变形由ObbGraph每个节点的仿射变换的线性组合得到.通过约束每个节点的仿射变换尽量为刚体变换,能够较好地保持原始模型的特征.实验结果表明,对于大规模点云曲面的变形,该方法计算简单、速度快,能够较好地保持几何特征,是一种行之有效的方法.

基于顶点变形梯度的点云曲面形状插值

为了重用现有模型,减少动画设计的工作量,需在点云曲面关键帧之间进行形状插值.给出了点云曲面顶点变形梯度的计算方法,顶点变形梯度由其k邻近点决定,并从二次能量优化的角度给出了一个闭合解.基于该变形梯度以及移动最小二乘方法建立了源点云与目标点云之间的对应关系;将变形梯度进行矩阵极分解,对分解后的各分量分别进行插值,再通过一个全局的二次能量优化实现点云曲面的形状插值.该方法直接在点云上进行,无需类似网格的拓扑结构,也不要求源点云与目标点云具有相同的采样点数和一致的对应关系.实验表明,该方法能有效地实现源点云与目标点云之间的形状插值.

结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法

获取运河过往船只的身份信息具有重要意义,快速、准确地定位船牌是实现船只身份自动化识别的首要任务.为提升对小尺度船牌的检测性能,提出一种结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法.首先在船只检测阶段,通过迁移学习构建船只检测模型,获取图片中船只区域的位置信息;然后在船牌定位阶段,提出基于特征融合策略的多尺度船牌定位网络,在上一阶段的基础上对船牌进行定位.在SLPLOC船牌定位数据集上的实验结果表明,相比其他算法,该算法能够有效地减少误差,提升精度值和召回率.

基于光谱角与光谱距离的目标识别方法

针对红外精确制导中抗干扰的问题,开展基于光谱角和光谱距离等特征参量的目标光谱识别技术仿真和实验研究。在目标、干扰均为灰体辐射的前提条件下,对目标和干扰在不同发射率模型、不同辐射温度下的红外光谱辐射分布进行理论建模,定量分析了目标和干扰的光谱角和光谱距离特征参量与其温度、发射率的关系,数值表征了目标和干扰的光谱差异。为验证上述光谱区分方法的有效性,实验采集并分析了目标和干扰的光谱数据。研究结果表明光谱角和光谱距离能够将两者进行有效的区分,为复杂背景下目标识别提供理论和实验基础。

基于Android模拟P-Sensor的设计与实现

该文基于高通MSM8939平台,在不增加距离传感器(Proximity Sensor,P-Sensor)的前提下,提出了一种基于触摸屏的距离传感器模拟方法。该文首先介绍了电容触摸屏面板触点位置检测原理和数值计算方法,并给出模拟P-Sensor距离检测原理;然后,基于触摸屏模组和基带芯片的接口电路以及电源管理芯片,设计并实现了模拟P-Sensor的硬件电路;最后,采用UML(统一建模语言)序列图的设计方式,实现了基于服务端-客户端框架层中的模拟P-Sensor通道控制程序设计,并根据距离检测结果实现了屏幕的亮灭自动控制以达到节省功耗的目的。

光学自主导航图像信息测量方法研究

对深空探测光学自主导航中光学自主图像信息测量方法进行了研究。根据不同任务阶段中目标导航星成像特点,对远距离星图采用质心中心定位方法,对近距离所成的面目标用Otsu最大类间方差法自动分割,提取边缘闭区域轮廓,并用有效轮廓数据进行椭圆拟合计算出目标中心象素位置以获得视线角信息。实验结果表明:该光学自主导航图像信息测量方法有效。

采用交替优化策略的三维模型兴趣点提取算法

针对三维模型的兴趣点提取问题,提出一种基于交替优化的全监督检测算法.第1步,利用多种特征描述符对人工标注好的三维模型进行特征提取,得到每个顶点的特征向量,将其作为神经网络的输入;第2步,使用双调和距离场为模型表面顶点赋予概率标签,并将顶点标签值作为神经网络的输出;第3步,通过神经网络学习输入特征与输出标签之间的复杂映射关系;第4步,将训练后的神经网络对训练集进行预测,并把兴趣点提取结果与人工标签进行对比,根据对比差异进一步优化顶点标签值,然后将顶点标签值作为输出、顶点特征向量作为输入,继续优化神经网络.将第3步和第4步重复多次进行交替优化,最终得到一个较优的神经网络模型.在公开数据集SHREC 2011上的实验结果表明,由于采用了交替优化的策略,所提算法在三维模型表面兴趣点提取的关键评价指标FNE和FPE上均优于传统算法,准确率实现了平均11个百分点以上的提升.

傅里叶变换轮廓术物体三维形貌测量的系统分析及其坐标校准方法

对非共面以及非平行度下的傅里叶变换轮廓术(FTP)物体三维形貌的测量系统进行了分析,采用两个参考平面辅助分析系统光路结构,引入了一个能使双光轴共面的等效虚拟投影出瞳中心。基于光线跟踪原理给出了相位与高度的映射关系,给出了满足平等度的系统参数特性并借助于摄像机坐标系同时获取校准平面的高度以及相应的相位数据,实现了高度和横向坐标的简易校准。实验结果表明了该方法的有效性与可行性。

基于ResNet的安全监控目标检测

《中华人民共和国道路交通安全法》要求摩托车驾驶人及乘坐人员应按规定戴安全头盔,因此,头盔佩戴智能视觉检测技术的需求应运而生。本文算法模型以交通监控视频图像中骑行人员佩戴头盔情况为研究对象,以YOLO目标检测框架为基础,首先采用分支吸收模块改善残差骨干网络,然后通过结构通道重组提升卷积层特征融合,最后应用设计的结构融合剪枝进一步压缩模型超参数。实验结果表明,该算法的精度和实时性较优,小目标检测效果也较好,多分类平均精度为88.8%,检测速度可达29.5帧/s,基本满足交通视频监控的需求。