生物导航机制启发的智能驾驶路径规划技术综述

随着人工智能技术的快速发展,智能驾驶系统备受瞩目。目前,智能驾驶技术已成为人工智能领域的热门研究方向之一,呈现出广泛而深远的前景。然而,现有的智能驾驶系统仍存在一些局限,例如路径规划技术需要大量计算资源,对大规模和动态环境的适应能力有限。随着神经科学的进步,生物导航和空间认知机制逐步被揭示。本文从生物导航的角度出发,综述了哺乳动物大脑的空间认知机制,并介绍了几种受空间认知启发的类脑导航算法。我们期望这些研究可以激发智能驾驶路径规划技术的创新,实现更智能更安全的路径规划,甚至能够选择未曾探索的捷径,从而实现灵活的导航。

一种反激光窃听预警系统的窃听源定位研究

激光窃听技术通常不直接照射被窃听目标,且由于玻璃散射的原因,利用现有的拦截式激光预警技术无法获取其窃听源方位等信息,针对该问题,提出利用CCD相机结合滤光片的方案对窗户进行凝视成像的反激光窃听预警系统,同时,构建了窃听激光源、被照射玻璃上的散射激光光斑以及反激光窃听系统之间的空间几何模型,结合边缘检测等图像特征提取算法以及最小二乘图像拟合算法对散射激光光斑轮廓进行拟合,推导出窃听激光光源来袭方位的数学模型。实验结果表明:所搭建的激光窃听预警系统不但可以检测到照射到玻璃上的窃听光斑,且可以有效地追溯到该激光束的方位角和俯仰角信息,定位精度≤4°,从而达到了对窃听源定位的目的,有助于推动现有激光预警技术的进一步发展,且在国防安全等领域发挥积极作用。

用于综合电脑验光仪的快速人眼识别算法

针对嵌入式系统中所采用的Hough和随机Hough变换方法来确定人眼位置的方法存在的运算量较大问题,结合综合电脑验光仪所采集图像的特点,提出了一种对硬件系统要求较低,且识别速度较快,同时可以保证精度的识别定位人眼瞳孔定位方法。该方法通过获取图像中对象的轮廓,寻找连通区域与边界,然后根据圆度与设定阈值的比值的大小来识别人眼瞳孔并定位其中心位置实现自动跟踪。结果表明该方法可以准确确定人眼位置实现自动跟踪,且运算复杂度较低,运算速度相比于传统Hough变换算法有较大提升,可降低硬件成本。

基于正交设计的边坡稳定性影响因素敏感性分析

为了研究边坡稳定性影响因素的敏感性,先建立边坡有限元模型,选取重度、黏聚力、内摩擦角、坡度、泊松比、弹性模量6个影响因素进行正交试验,得到25组没有交互作用的试验组,并进行强度折减计算得出边坡稳定性系数,再利用极差与方差进行数据分析处理,得到各因素对边坡的敏感性与显著性,最后将计算结果与层次分析法得出的各因素综合权重进行对比,可以看出正交试验设计与层次分析法得到的结果一致。这表明在其他条件相同的情况下,边坡稳定性影响因素的敏感性从大到小依次为黏聚力、坡度、内摩擦角、重度、泊松比和弹性模量。

基于强度调制的编码孔径光谱偏振测量方法

为实现在单次成像条件下获取图像的光谱偏振信息,提出了一种基于强度调制的编码孔径测量方法。该方法采用消色差1/4波片、多级相位延迟器和检偏器组成的光谱偏振强度调制模块,将入射光的Stokes参量各元素谱调制到不同的频率上,利用编码孔径和色散棱镜组成的光谱成像系统对该调制光谱进行压缩编码,并通过CCD进行探测。利用TwIST算法重构出经调制的光谱信息,对各个频谱通道进行分离重构出Stokes元素谱。以单一像素点为例,对入射光强度调制、光谱重构及Stokes参量的解调进行了数值模拟。结果表明:该方法可实现对稀疏图像的光谱偏振信息的获取,该过程仅需对图像进行一次测量,因此具备高速获取能力。

基于图书馆资源的角度探讨中职语文教学

现在许多中职生普遍存在阅读量过少、只关注课本以及对语文学习兴趣度不高等问题,而教师在教学方面也存在教学方法比较单一,教学观念比较传统的情况,因此中职学校的语文教学需要充分利用图书馆的资源,使学生可以积极进入图书馆,获得对应的信息。这样不仅可以达到提高学生学习积极性和拓展学生视野的目的,也可以提高语文教学的效果。

基于r-ADMM算法的轴向超分辨荧光显微技术研究

多角度全内反射荧光显微镜层析成像技术是实现轴向超分辨的主要技术之一,其关键算法是基于交替方向乘子算法对逆问题模型求解。为进一步提高交替方向乘子算法的迭代速度及收敛性,提出将一种基于松弛因子的改进型交替方向乘子算法应用于逆问题的求解中,其核心思想是对拉格朗日函数的分解迭代过程进行过松弛求解。基于该算法,搭建了多角度全内反射荧光显微镜成像系统,采集不同照明角度对应的不同穿透深度的图像堆栈,利用改进型算法重构细胞微管的深度信息,给出了系统的轴向分辨率,并与传统交替方向乘子算法进行了收敛速度的对比,给出了改进型算法达到最优收敛的松弛因子的取值范围,最后通过对线粒体样品进行长时程拍摄,重构了其三维信息,并观测了其融合和裂变的连续过程。实验结果表明,改进型交替方向乘子算法可以实现40 nm的轴向分辨率,并能在保证图像重构质量的同时,使迭代过程的收敛速度提升20%以上。