基于特征迁移网络的大范围地面场景红外图像快速生成研究

目前大范围红外地面场景面临获取难度大、成本高的问题。本文基于小范围红外实测图像与大范围卫星可见光图像之间的信息关联性,通过搭建VGG19-SANet特征迁移网络,将红外实测图像的特征信息迁移到大范围卫星可见光图像的内容结构上,从而实现大范围地面场景红外图像的快速生成。实验数据分析表明,通过本文方法得到的大范围地面场景红外图像构建速度快,在图像基本信息相似度、梯度相似度等各方面均接近于实测红外图像,具有较高的置信度,可用于现有的各类仿真实验。

集成学习算法在图像质量评估中的应用

本文基于方法融合感知的思想,探究了集成学习算法在图像质量评估中的应用,对利用支持向量机及神经网络搭建集成学习框架进行图像质量评估的性能表现进行了分析。为保证集成学习后评估算法的通用性,使用保真度、结构相似性、颜色质量与数据驱动学习等多种估计器指标进行集成,使用LIVE、多重失真LIVE及TID 2013 3种数据库进行验证。实验结果表明,集成学习方法通常可以提高图像质量评估能力,基于深度学习网络的评估能力增强优于基于支持向量机的增强,当存在两种以上附加方法进行融合感知时,二者较原有最佳性能方法均可取得较为有效地提升。

现代通用可视化SLAM方法的比较

随着移动机器人应用环境的日益复杂,视觉SLAM(VSLAM)系统已经成为研究的热点。此中,少数公开可用的VSLAM技术已经脱颖而出:ORB-SLAM3、OpenVSLAM和RTABMap。文章通过多个场景的数据集比较了这3种具有代表性的技术,旨在找到通用、功能完整和多环境支持的VSLAM选项,以支持广泛的机器人应用程序,为相关场景下的系统集成提供合适的解决方案或选项。

基于Leap Motion的工业智能装配系统设计

针对常规人机交互方式(手动编程、示教器等)难以实现装配动作高自由度输入的问题,本文提出基于Leap Motion手势交互传感器的智能装配系统构建方案,用以指导机械臂装配动作的自动实现。首先对Leap Motion传感器进行性能测试实验,构建最佳工作空间与运动轨迹描述,随后搭建ResNet-50架构的深度卷积神经网络,对预定的动态手势进行分类识别并映射到装配动作。实验结果证明,该系统满足了轻巧、便携与非接触式测量的需求,实现了复杂灵活的装配动作复现,装配效率大幅提升。

基于滤后排气的不停机更换滤芯的燃油滤清器作业机理与关键技术研究

在一些特殊的柴油机应用场合,更换滤芯时需要先停下柴油机,此时常常会引起重大生命安全和经济损失等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种无需停止柴油机便可更换燃油滤芯的方案,对该方案的作业机理和关键技术进行了研究,新滤芯不需要灌装燃油,滤后分流的燃油通过新滤芯,将新滤芯内的空气排到油箱,从而实现新滤芯的自动排气。最后,通过多功能试验台对四种不同更换滤芯方案的更换时间、排气时间等数据进行分析,并验证了方案的可行性,为不停机更换滤芯的滤清器的使用和相关设计提供参考。

基于柴油机高原能力的低压油路阻力计算与仿真分析

在柴油机和整车设计时,需要对高原能力的低压油路阻力进行计算与分析,确保柴油机性能得到充分发挥。分析燃油系统低压油路阻力的组成,建立低压油路的系统模型,对相关参数进行理论计算,使用Amesim对低压油路进行建模与仿真,与理论计算数据进行对比,最后分析相关参数变化对于低压油路阻力的影响,并提出改进柴油机低压油路阻力的相关建议。