基于航迹规划的无人机地形辅助导航

为改善无人机基于地形轮廓匹配的地形辅助导航地形适应性差、实时性差的问题,本文提出一种基于航迹规划的地形辅助导航方法。针对地形匹配对地形依赖性强的问题,将无人机需要途经的区域进行分块并计算各块地形标准差,根据地形标准差选出地形平坦区域和地形起伏区域,用航迹规划算法为无人机规划出在地形起伏较大区域的航线。针对传统遍历搜索高程匹配算法耗时长的问题,在粒子群算法基础上引入分布估计的思想,形成优化粒子群算法进行地形轮廓匹配,加强全局寻优能力。仿真实验结果表明:优化粒子群算法降低匹配时长2/3,基于航迹规划的地形辅助导航降低位置误差6/7。

基于点密度调整的激光雷达点云配准改进方法

线扫激光雷达设备由于扫描机制,采集的点云数据会呈现条纹结构。为了改善点云配准结果,提出了一种基于点密度调整的激光雷达点云配准改进方法。首先利用八叉树算法和区域生长法将输入数据转化成超体素框架图。然后基于该框架来约束重采样过程,将重采样点沿法向量方向移动,再根据一个使点均匀分布的最小化能量函数来调整插入点分布,实现数据重采样。实验表明,该算法能改进点云质量,提高经典ICP算法和3D-NDT算法的配准精度,减少配准耗时。

基于多源图像识别技术的信号设备室智慧巡检系统

针对城市轨道交通信号设备发生故障或隐患时,难以通过日常巡检及时发现的问题,提出基于多源图像识别技术的信号设备室智慧巡检系统。采用YOLOv5目标检测算法实现设备指示灯颜色及状态的自动识别,通过对算法模型进行训练和分析,将识别结果匹配设备信息,同时诊断设备运行状态,自动生成设备巡检报告和异常报告。在广州地铁3号线的试点应用中,验证分析了设备指示灯识别准确率与像素值的关系,以及在满足监控覆盖时的摄像头布设方案。实验结果表明,基于多源图像识别技术的设备室智慧巡检系统巡检效率高,漏检率低,能够大幅减少人工巡检成本,具有广阔的市场应用前景和较高的应用价值,对强化城市轨道交通智能运维具有重要意义。

基于单通道算法的HJ-1B与Landsat 5 TM地表温度反演一致性研究

针对传感器参数与Landsat 5 TM较为相近的环境减灾卫星HJ-1B的热红外数据是否能达到与TM6反演地表温度同样的效果的问题,作者获取了2009年4月15日覆盖北京地区相同范围的HJ-1B影像和Landsat 5 TM影像,采用Ji m啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法,通过遥感数据获取反演参数,对研究区的地表温度进行反演,并对两类数据反演结果的一致性进行了分析和评价。通过对反演结果的统计分析和分级填图表明,基于普适性单通道算法的HJ-1B与TM的热红外波段反演的地表温度在数值上和空间分布趋势上一致性较高。因此,具有较高时间分辨率和较大幅宽等优势的HJ-1B IRS数据在地表温度反演方面具有更大的潜力和应用范围。

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法——以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MOD IS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择。虽然MOD IS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演。因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法。详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数。从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果。

基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测

针对疲劳驾驶极易造成拖拉机交通事故这一问题,该文提出了一种基于卷积神经网络面部特征识别的拖拉机驾驶员疲劳检测方法。首先,利用伽马亮度校正对驾驶员面部图像进行光照预处理,再通过小波包去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,对预处理后的图像分别通过PCA-SCM人脸特征识别定位算法和基于人脸核心特征库及肤色模型的人脸识别算法进行驾驶员面部的识别定位,并通过比对这2种算法识别的偏差大小校验算法识别的有效性,以减小拖拉机工作振动时采样对图像中人脸定位精度的影响。将提取到的驾驶员面部图像输入到卷积神经网络进行深度学习和训练,并建立驾驶员疲劳视觉检测模型,从而实现基于拖拉机驾驶员面部图像的疲劳检测。统计训练过程中各项参数变化情况并进行T-SNE降维迭代分析,与其他常规方法相比,CNN在检测准确度和检测效率方面都有较为明显的优势。试验表明,所提出的检测模型准确率98.9%,图片识别效率38 ms/帧(Inter i7-4510U双核处理器),能够实现拖拉机驾驶员疲劳状况的实时检测,该研究可为解决疲劳驾驶这一安全问题提供参考。

基于特征的流场数据挖掘

将数据挖掘技术应用于流场分析,有可能挖掘出常规数值方法难以发现的复杂流动规律。流场数据与传统数据库数据不同,通常组织为不规则的空间离散点和单元。为建立流场数据挖掘的统一范式,提出了基于特征的流场数据挖掘流程,并设计了两类相应的数据模型组织方式:邻域时空盒模型和连接图模型。使用该框架,对特定Rayleigh-Benard对流现象的数值计算结果进行了关联规则分析。其中涡特征提取使用λ2准则,关联规则提取使用Apriori算法。实验挖掘到了一些非平凡的流场规则,证明了该方法的有效性。

遗传程序设计(之一)

1.引论 近三十年来,计算机学者对模拟自然过程,特别是生物进化过程的算法产生了日浓厚的研究兴趣。研究分析表明。

神经网络遗传算法在供热负荷预测中应用

针对BP算法收敛速度慢,存在易陷入局部极小值,不能有效地搜索到全局极小点等缺点。采用遗传算法优化神经网络权系值的方法,设计了神经网络供热负荷预测模型,并用实际数据进行了仿真检验,结果表明该模型不仅在一定程度上避免了学习中的局部极小问题、改进了网络性能、提高了学习的效率,而且对供热负荷预测具有较高的精度和可靠性。

GPS接收机联合空时抗干扰方法

传统的阵列抗干扰技术应用于GPS接收机抗干扰前端的主要问题是自由度有限、对多径干扰处理困难,因而无法应付恶劣场景和主动干扰。采用本文新颖之处是采用联合空时处理技术,在不增加阵元的情况下,能使阵的自由度大大增加,从而使抗干扰能力有质的提高。本文研究GPS接收机干扰场景的联合空时处理方法,针对空时处理使计算量显著增加这一致命缺陷,讨论降秩算法的多级嵌套维纳滤波实现,仿真结果证实了算法的抗干扰能力。

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。

小波分解在图像放大缩小中的应用

首先介绍了几种常用的图像放大与缩小的内插算法，然后介绍了小波分析的性质，小波的 Ｍａｌｌａｔ算法在一维的分解和重构公式，并且在此基础上提出了利用小波分解进行图像的放大与缩小的方法，最后简单比较了内插算法与小波方法，指出了利用小波分解的优点。

带钢表面缺陷检测方法

为了检测出生产过程中带钢表面缺陷,提出了一种改进的mallat算法对其表面缺陷的检测方法。在小波分解中,大部分小波滤波器长度大于1,分解出的图像是有限长序列,这样原始的mallat算法就会截取一部分滤波器长度作用于有限长序列来实现小波分解,导致重构后的图像失真。解决这一问题的根本方法是构造正交小波基,通过信息熵来确定小波分解层数。对重构后的图像进行二值化,通过形态学分析去除二值图像存在的噪声,得到分割后的缺陷图像。matlab进行仿真结果表明,改进的mallat算法对缺陷图像分割方法是可靠的。

多栈的顺序存储及实现技术

栈是一种重要的数据结构,栈在各种类型的系统中应用广泛,堆栈技术被广泛应用于编译软件和程序设计中。讨论栈的结构特征与操作实现特点,有着重要的意义。经常讨论的是单栈、共享栈等传统的栈。但在实际应用中经常会遇到多栈结构,在数据结构与算法中没有研究该内容,在此研究并实现了多栈的顺序存储结构。并用此种结构解决了一些实际的问题。

随机流量网络中流量分配控制的多目标优化研究

现实世界的网络比如:物流网络、通信网络、交通网络,电网等可以被抽象成一个随机流量网络。以传输成功率和整个传输所花费的成本为目标,对随机流量网络上流量的分配控制的多目标优化问题进行了研究。采用MPs的概念对问题建模,大大简化了模型的复杂程度。最后提出一个多目标遗传算法,通过实例验证,该算法较好地解决了随机流量网络上的流量分配控制问题。

基于目标极化适配的极化检测算法

极化检测是雷达目标检测的一个重要分支。在高斯杂波统计特征已知的情况下 ,极化白化滤波器(PWF)常被用于杂波中雷达目标的检测。假设目标的极化特性和杂波的统计特征均已知 ,为了利用目标的先验知识 ,提出了一种基于目标极化适配的检测算法 ,据此算法设计了极化适配检测器 (PAD)。PAD和PWF对低极化度高斯杂波中二面角的模拟检测结果显示 ,在低信杂比下 ,PAD算法具有较好的检测性能。

一种双重过滤式特征选择算法

特征选择是模式识别和机器学习领域的重要问题。针对目前Filter和Wrapper方法,以及传统二阶段组合式方法存在的缺陷,提出了一种双重过滤式特征选择方法FSTPF,并在三个国际公认数据集和一个盾构隧道施工实时数据集上进行了验证测试。实验结果表明,FSTPF算法降维效果好,且获得的优化特征子集的分类准确率得到了提高。

基于聚类分析及SVM的DMI机车信号自动识别

本文针对CTCS-3级列车控制系统车载设备DMI机车信号基本特征及识别的特点,提出一种基于综合聚类分析和SVM算法的DMI机车信号自动识别方法。建立DMI机车信号模型,通过图像二值化等处理技术提取其目标特征,通过聚类分析对机车信号图像进行初步分类,利用SVM分类器对初步分类后的各种不同机车信号进行目标识别,为进一步实现DMI机车信号的自动数据采集提供了方法支持。试验结果表明,该方法具有良好的性能,机车信号图像的平均识别率达到了95%左右。

遗传BP算法在大气环境综合评价中应用

着重介绍的遗传算法求解网络结构优化,有效解决BP算法局部收敛的遗传BP算法的原理和构建遗传BP算法的步骤,并用于焦作市大气环境质量综合评价,结果表明:该方法有简便、准确、适用性强等优点。