融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr'空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.

高炉布料过程仿真与决策系统

针对高炉布料过程中人工决策无法得到稳定、满意的径向矿焦比值及炉况发生变化时不能及时做出准确的布料调整,提出了基于操作优化的高炉布料仿真和决策系统.以高炉多层布料料面对应的径向矿焦比值与满意值的偏差最小为目标函数,建立高炉布料操作优化模型,用差分进化算法对该模型求解.本系统在某高炉实际运行后提高了炉况的稳定性,满足了工业现场科学稳定地控制径向矿焦比等技术指标的要求,同时在炉况变化时及时给出了布料调整方案.在工业实际运行中验证了该系统的有效性.

均匀传输线传播常数的测试

依据均匀传输线微分方程的正弦稳态解,提出在均匀传输线终端开路的条件下,通过对终端和其他测量点电压的测试,求得均匀传输线传播常数的试验方法.实验验证表明,所提出的均匀传输线传播常数的测试方法是正确有效的.

基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法

卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没有考虑多个目标优化模型.鉴于此,提出一种称为AdaMo-ECNAS的自适应多目标进化卷积神经架构搜索算法,用于特定领域的图像分割,在进化过程中考虑多个性能指标并通过优化模型的多目标适应特定的数据集.AdaMo-ECNAS可以构建灵活多变的预测分割模型,其网络架构和超参数通过基于多目标进化的算法找到,算法基于自适应PBI实现3个目标进化问题,即提升预测分割的F1-score、最大限度减少计算成本以及最大限度挖掘额外训练潜能.将AdaMo-ECNAS在两个真实数据集上进行评估,结果表明所提出方法与其他先进算法相比具有较高的竞争性,甚至是超越的.