双色中波红外图像差异特征驱动的融合模型

针对图像融合中不能对未知图像自适应地找到最佳融合规则的问题,本文以双色中波红外图像为例,提出了一种差异特征驱动的融合模型。该模型首先在选定最佳融合评价指标的基础上,找到与融合规则相对应的图像特征,然后利用可能性理论构造图像特征分布的隶属度函数,建立差异特征与融合规则的映射关系,进而构建差异特征驱动的融合模型。实验结果表明,该模型与传统融合方法相比较,在主观认知上更能反映真实场景的信息,在客观评价中约有95%的指标参数优于其他方法。

预测轴承寿命的gate递归单元特征融合域自适应模型

采用现有的数据驱动模型对不同工况下的轴承剩余使用寿命(RUL)进行预测时,精度会大幅下降。针对这一问题,提出了一种基于门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型的轴承RUL预测方法。首先,采用信号分析方法对轴承振动信号进行了特征提取,并采用特征评价的方法选择出了5个最优特征,在最优特征的基础上,采用粒子群算法优化后的支持向量机的方法对轴承的健康阶段进行了划分;然后,选择目标域和源域退化阶段的最优特征子集作为GFFDA模型的输入,采用源域数据对特征提取器和寿命预测模块进行了预训练;最后,更新了目标特征提取器和寿命预测模块,对目标域的RUL进行了预测;并使用西安交通大学的轴承数据集对该GFFDA模型的有效性进行了验证。研究结果表明:相比于现有的数据驱动模型,GFFDA模型具有更好的跨工况分析能力和更出色的信息提取能力;同时,在对变工况的轴承寿命进行预测时,采用GFFDA模型具有更好的性能。

模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型

利用non-subsampled contourlet transform(NSCT)对红外偏振与红外光强图像进行分解,得到源图像的低频子带和高频方向子带。通过对红外偏振和光强图像差异特征的分析,对低频选取局部能量和局部信息熵提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合低频子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合低频子带的确定区域;对高频选取局部边缘信息保留量和局部方差提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合高频方向子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合高频方向子带的确定区域。最后利用NSCT对高低频子带进行逆变换得到最后的融合图像。从而建立起基于模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型。实验仿真结果表明,该融合模型可融合源图像互补的差异特征,使其在目标识别和分类中具有一定的应用价值。

自驱动关节臂坐标测量机轨迹在线控制模型

为了提高自驱动关节臂坐标测量机的控制精度,需要研究其轨迹控制方法,提出基于特征融合的自驱动关节臂坐标测量机轨迹在线控制模型。利用机器人(Denavit Havtenbery,DH)法构建自驱动关节臂坐标测量机的DH模型,对坐标测量机的运动学展开分析,提取多个关节臂坐标测量机的轨迹特征,融合上述特征,获得测量机在工作状态下的轨迹变化情况,最后通过笛卡尔空间根据轨迹特征构建轨迹在线控制模型,完成自驱动关节臂坐标测量机的轨迹控制。实验结果表明,所提方法的关节角度跟踪精度高、轨迹控制误差小。

中国农村产业融合发展质量测度及其驱动因素分析

文章在建立农村产业融合发展质量指标体系的基础上,运用熵值法对2014—2020年中国农村产业融合发展质量进行测算,构建地理加权回归模型(GWR)研究影响农村产业融合发展的主要因素。结果显示:2014—2020年,全国农村产业融合发展质量逐渐提升,在空间上表现出“东—中—西—东北”阶梯递减的特点。乡村消费占比、劳动效率、农业总产值增速等是驱动中国农村产业融合发展质量提升的主要因素,但对不同地区农村产业融合发展的驱动作用存在差异。文章最后从促进农村产业融合集群化发展、健全农村产业融合发展联动机制、创新发展多类型农村产业融合发展模式提出对策建议。

基于自适应滑动窗口的双色中波红外图像融合方法研究

基于滑动窗口的图像处理方法具有抗干扰能力强、突出图像局部信息等特点,在图像处理领域得到广泛应用。针对最优窗口大小的选择问题,提出了一种自适应尺寸的滑动窗口方法。该方法首先对作用图像进行边缘检测,然后采用固定区域顶点的方式,根据该区域所含边缘的数量,自适应地放大滑动窗口尺寸,直到区域中的边缘数量大于某一阈值为止。并将这种自适应滑动窗口引入双色中波红外图像差异特征驱动的融合模型中,仿真结果表明,改进后的融合模型与原始模型及传统融合方法相比,融合效果在主观观察和客观评价中均有显著提高。

基于智能视觉的油画真伪鉴定技术研究

一种高精度、高效率的油画鉴定方法是鉴定作品真伪的辅助依据,可以提高油画鉴定的效率与可信性,因此提出基于智能视觉的油画真伪鉴定方法。构建智能视觉检测模型,获取油画图像特征;采用基于智能视觉的油画特征融合方法,融合油画特征的颜色和形状特征;计算油画特征差异系数与差异特征阈值,通过油画真伪鉴定规则实现油画真伪鉴定。研究结果验证,所提方法可以有效鉴别油画真伪,与专家鉴定方法和基于深度学习的真伪识别方法对比可知,该方法的鉴定准确率最高,鉴定时间开销最短,且抗干扰性最好,鉴定性能显著,具有较高的应用价值。