基于柔性应变传感器的数据手套手势识别研究

针对传统手势识别系统识别率不高、响应不稳定等问题,设计了一个包括柔性传感器、信号采集系统、手势识别算法的柔性应变传感器数据手套手势识别系统。该系统可准确捕捉每根手指关节运动信息,具有高自由度、低成本、高识别率等特点。在软硅胶材料中掺杂特定配比的碳黑(CB)和碳纳米管(CNTs),通过转印技术设计出线性度好、灵敏度高的电阻式传感器。实验结果表明,传感器具有较好的静态、动态响应特性,并完成传感器标定;利用多个柔性传感器制备数据手套并搭建信号采集系统,进一步提出融合BP神经网络和模板匹配技术的手势识别方法,以提升相近手势字母识别率,算法识别率为98.5%;针对不同人群开展手势识别实验,结果表明,该手势识别系统准确率达到92.8%,响应时间约40ms,该数据手套具有较好的应用潜力。

基于PALM自动检测方法的三峡库区微震活动研究

选用三峡工程水库诱发地震监测系统在库首区布置的24个台站采集的2016~2018年数据,利用PALM微震检测定位方法对三峡库区进行微震检测定位分析。共检测到12 814次地震动事件,约为同时段三峡地震台网目录的4倍,完备震级从ML0.8下降至ML0.3,表明PALM方法可提高台网监测能力。基于构建的更完善的极微震-微震目录,分析库区地震活动空间分布特征。结果表明,巴东地区震源深度较浅,多在5 km以内,主要与岩溶、煤矿塌陷和浅表卸荷等非构造因素有关;秭归地区震源深度较深,多在5~15 km,主要与库区九畹溪和仙女山两条断裂活动有关。

视觉机器人的零件识别与抓取方法研究

为了满足视觉机器人能够精准抓取平面零件的需求,提出一种加入深度学习算法的零件识别与定位方法。首先,利用YOLOv4-tiny目标检测算法对目标物体进行识别,并提取出感兴趣区域(Region of Interest,ROI)送入PSPnet语义分割网络中进一步提取ROI。然后,将ROI区域进行亚像素级的模板匹配,并计算目标物体的深度信息。在目标物体中心坐标求解中,以ROI区域的最大内接圆的圆心作为目标物体的中心。最后,利用D-H法对机器人进行运动学解算,并进行抓取试验。实验结果表明:该方法的深度误差率大约为0.72%,视觉机器人抓取零件成功率达到91%,具有较高的定位精度和抓取成功率,可以满足实际工业分拣搬运需求。

基于SR-SURF的岩石显微图像拼接

岩石显微图像拼接是对岩石分析和研究的关键环节,由于岩石显微图像数量多(成百上千张)内容丰富并且包含大量相似易混淆区域,导致拼接速率和配准准确率低,并且多幅图像拼接时会产生误差累积导致拼接错位,针对此问题提出了一种SR-SURF(similar region-SURF)的岩石显微图像拼接方法.首先选用哈希指纹快速提取相似区域(similar region),然后在此区域检测特征点;之后利用改进的RANSAC(random sample consensus)算法剔除错误匹配点;再然后选用最佳模板匹配纠正错误配准图像;最后引入最小二乘法消除单应性矩阵相乘产生的累计误差;实验结果显示本文的算法消除了多幅图像拼接产生的累计误差,解决了拼接错位问题,提高了拼接速率和配准准确率,具有较高的实用价值,推动了岩石薄片的数字化存储进程.

3D中空碳微球用作高性能的微波吸收剂

碳球材料具有比表面积高、密度低、化学稳定性及热稳定性优异等特点,其微结构对吸波性能有显著影响。采用模板法制备了两种中空结构的碳球材料用于改善吸波性能,分别为硬模板法制备的中空碳球(HCS-1)和软模板法制备的中空碳球(HCS-2),经800℃高温碳化后测量材料的复介电常数,计算反射损耗并探究吸波性能。结果表明:中空结构能提高碳球材料比表面积,降低材料密度,使材料具有优异的电磁波吸收性能。当HCS-1的厚度为4 mm时,材料在8.02~13.05 GHz内反射损耗值小于-10 dB,有效吸波带宽为5.03 GHz。当HCS-2的厚度为2.5 mm时,13.6 GHz处的反射损耗值最小,为-24.5 dB。中空结构在改善材料阻抗匹配的同时也提高了电磁波多次反射和散射概率,带来了更多的界面极化,实现了对电磁波的有效吸收。

节段预制拼装波形钢腹板箱梁模板台车设计与应用技术

节段预制拼装波形钢腹板箱梁技术在控制质量、缩短工期等方面具有显著优势,而其施工工艺对模板台车的要求相对较高。因此针对节段预制拼装波形钢腹板箱梁模板台车的设计难点,总结形成了一套节段预制拼装波形钢腹板箱梁的模板台车设计要点。同时针对不同工况,应用有限元软件模拟出模板台车结构的模板变形和位移数值,结果证明该设计在满足强度、刚度、稳定性等方面的基本要求下,灵活性高,周期短。最后通过测量数据与设计数据进行偏差值分析,证明了该模板台车设计能够满足匹配梁段高精度定位要求。

一种基于阵风锋时空变化特征的大风识别算法研究

本文根据易引发大风的阵风锋在天气雷达反射率因子图像空间上呈现高度较低、形态呈弧线结构和时间上具有移动特点这3个特征,在低仰角反射率因子、时间差分反射率因子、空间差分反射率因子这3种不同反射率因子图像上,采用模板匹配技术分别对其进行阵风锋图像特征匹配分值处理。融合3种特征匹配结果后,采用区域增长法提取阵风锋弧线图像结构,排除虚假图像。在处理3种得分值结果的过程中,同时采用了风暴抑制模板和放射状回波抑制模板技术来降低非阵风锋回波得分值。结果表明,算法能够有效识别易引发大风的阵风锋图像特征,且识别结果与原阵风锋位置和形状较为一致。本文所设计的阵风锋模板匹配技术为能准确地监测和预警阵风锋灾害性天气过程提供多一种可能。

基于平移像素距离变化的单目元器件浮高检测

用单目方法分别获取同一电路板元器件的左右两幅图像,应用模板匹配,形态学处理,特征点提取的方法获取了元器件上的左右特征点。计算左右图像上相同元器件上特征点的像素平移距离,通过最小二乘法来求解像素平移距离与相机到元器件顶端的高度的关系方程,从而完成对元器件的高度检测。该图像处理算法耗时短,平均处理时长为0.32s,最大误差为0.98mm,平均误差为0.41mm,基本满足的生产线上的实时检测需求,低成本地实现了元器件浮高检测的问题,具有一定的工业应用价值。

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明:该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。

工程图中的模板识别和匹配方法

针对建筑结构图的规则和特征,提出了结构平面布置图和标准结构详图的识别及实例化方法。该方法分三个阶段:首先,通过表格识别和模板识别建立标准模板库;然后,利用规则引导识别结构平面图;最后,通过模板实例化实现构件到模板的对应。此方法可以大大提高工程图自动识别的正确性和系统的自适应能力。

基于拓扑特征和投影法的东巴象形文识别方法研究

东巴象形文是由云南丽江纳西族先民创造并使用的,被誉为"世界上唯一活着的象形文字"。在图形识别、内容释读以及形、音、义信息等方面,现有的英文、汉字等识别系统及翻译系统往往不能适用于东巴象形文字,提出一种先拓扑特征处理后投影法特征提取的分步骤信息处理方法,并采用模板匹配法进行文字识别。通过实验验证表明,基于象形文固有特征的提取,利用拓扑特征与投影法相结合的特征提取方法进行东巴象形文字识别,具有准确度更高的特点,是东巴象形文识别的一种有效方法。

行为分析算法综述

行为分析有着广泛的应用背景,如智能监控、人机交互、运动员辅助训练、视频编码等等。近年来,在这些应用的驱动之下,行为分析已经成为图像分析、心理学、神经生理学等相关领域的研究热点。本文概述了图像领域行为分析相关研究的发展历史、研究现状及目前存在的主要问题。行为分析的相关研究起始于20世纪的70年代,80年代有了初步的进展,90年代是行为分析的逐步发展阶段,在这个时期提出了一些影响较大的研究方法。2000年之后,由于智能监控等方面的迫切需求,行为分析的描述方法和识别算法以及行为理解都取得了快速而深入的发展。行为分析最基本的两个问题是行为的描述和识别,行为的描述方法可分为两类:一类是基于低层图像信息的方法,一类是基于高层人体结构的方法。行为的识别算法也可分为两类:一类是基于模板匹配的算法,一类是基于状态空间的算法。本文基于行为描述和行为识别这两个基本问题,综述了目前行为分析主要研究算法,并比较了各类算法的优缺点。本文在研究了各类算法的发展历史和现状的基础上,总结了行为分析目前存在的主要问题及可能的发展方向。

改进的归一互相关法的灰度图像模板匹配方法

在灰度图像的模板匹配方法中,归一化互相关(NC)法具有很高的准确性和适应性,以及抗干扰能力强,受噪声的影响小和不存在伪匹配等特点,同时对图像灰度值的线性变换具有"免疫性"。但NC方法计算时间长、计算数据量相对较大,所以实时性较差。提出通过改进搜索方法以提高归一化互相关(NC)法的运算速度。实验仿真结果证明了改进的归一化互相关(NC)法比传统的NC方法具有精度高、速度快的特点,有一定的适用价值。

雷达高分辨距离像自动目标识别方法的改进

在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,主要讨论了飞机类目标对偏航、俯仰、侧摆三维姿态角变化的敏感性、飞机类目标在正侧视附近的特点以及测试样本的“相干峰”现象,并提出了相应的改进措施。仿真数据的识别试验结果表明该文提出的改进措施可以有效地提高识别性能。

基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测算法研究

目前机器视觉在工业产品缺陷检测中的应用越来越广泛,针对目前常用的几种非纹理图像缺陷检测算法进行了研究分析,结合纸杯表面的缺陷特征,针对模板匹配法提出了两种改进的方法,即统计平均差影法,粗放型灰度相关法。最后进行了试验分析比较,检测结果达到了预期效果。

基于纹理识别的图像鉴伪技术研究

提出了一种基于纹理特征识别的国徽图像鉴伪技术。先通过模板匹配对二值化后的国徽图像外沿进行定位,并根据圆圈的中心位置确定左右两个纹理特征比较明显的识别区域,然后采用共生矩方法进行纹理识别。实验结果表明,纹理特征惯性矩能很好地反映国徽图像中网格的清晰度,具有对真钞和假钞较好的可区分性,鉴伪识别率近94%,此方法对钞票鉴伪行之有效。

融合光流检测与模板匹配的目标跟踪算法

针对传统的目标跟踪算法需要人工选择目标且不能较好地处理目标的尺度变化问题,提出融合光流检测与模板匹配的目标跟踪算法。首先通过结合光流信息与图像分割结果从视频中自动地检测和提取运动目标,实现基于检测的跟踪;当检测跟踪结果不可靠时,再利用模板匹配定位目标位置,实现基于匹配的跟踪;最后,通过自动更新模板,使得跟踪框能够自适应目标的尺度变化。实验结果表明该算法能够在自适应目标尺度变化的同时获得较为稳定的跟踪结果。与其他三种算法相比,所提方法在目标的自动检测提取与尺度自适应方面具有优势。

一种基于模板匹配的手形认证算法

身份认证是保证信息与网络安全的一种重要手段,手形认证是身份认证的重要方法之一。传统手形识别方法大致分成特征矢量匹配和点模式匹配两种:前者通过计算手形的长度和宽度等特征矢量来对不同手形进行匹配认证,该方法计算量小,但是误识率偏高;后者通过将手形轮廓图象表示为一系列特征点集,然后对两个手形的特征点集进行匹配认证,误识率较小,但计算量和拒识率相对较大。以上原因导致了两种算法都不能被广泛应用。该文提出了一种基于模板的点匹配算法,可以较好地解决点模式匹配计算量过大的问题,同时也能够提高认证识别率。在认证过程中还采用了方向角及膨胀收缩修正等方法,使得模板的匹配速度和拒识率得到有效的改善,从而大大增强了认证过程的鲁棒性。

一种基于小波变换和变尺度圆模板融合的景象匹配算法

在SAR匹配导航系统中,由于基准图和实时图尺寸较大,而且二者被获取时成像角度和分辨率等参数不同,使得传统景象匹配算法很难同时满足实时性和鲁棒性要求.我们通过对多种小波函数的对比分析,挑选出了性能最优的一种,并构造图像金字塔,利用由粗到细的迭代匹配策略实现了算法的实时性.设计了基准图和实时图的多尺度圆模板,并基于D-S证据理论进行融合,实现算法的鲁棒性.统计试验结果表明,算法在保证匹配时间的前提下可以容忍较大的几何畸变.

基于多维特征联合的鸟类鸣声识别方法研究

湿地不但具有丰富的资源,还有巨大的环境调节功能和生态效益.随着人类社会的发展,湿地生态保护日益受到人们的重视,其中鸟类监测经常作为湿地环境质量的有效指标.目前国内外对于鸟类监测技术主要通过大量人力统计手段,严重浪费宝贵的人力资源.基于此种状况,且传统的语音识别方法主要采用基于时域特征或频域特征的识别方法,根据不同种鸟类鸣声的特点,提出一种将不同音节长度特征与多段式平均频谱法相结合的多维特征联合的鸟类鸣声识别方法.实验结果发现,将时域音节长度特征分类与频域多段式平均频谱法相结合的识别方法比只采用多段式平均频谱法的识别方法将辨识正确率由92.38%提高到100%,实验采用了湿地常见的17种鸟类,辨识效果非常准确,表明本文所提出的多特征结合识别方法对于提高识别正确率具有重要的参考价值.