智能驾驶车载激光雷达关键技术与应用算法

随着全球智能驾驶进入产业化与商业化的准备期,车载激光雷达凭借其优异性能已成为不可或缺的环境感知传感器并在硬件技术和应用算法上得到迅猛发展。文章以激光雷达扫描方式及相关技术为切入点对智能驾驶车载激光雷达硬件关键技术进行了介绍,分别讨论了机械式、混合式和全固态车载激光雷达的原理、特点及现状;以智能驾驶应用任务为导向,对点云分割、目标跟踪与识别、即时定位与地图重建这三类车载激光雷达应用算法进行了归纳总结。分析可见,车载激光雷达为降低成本、提升性能、满足智能驾驶需求将进一步走向固态化、智能化和网络化;应用算法研究的追求目标则是实时、高效和可靠。

彩色图像颜色和纹理特征提取的应用算法

针对番茄缺素病叶片图像的特征提取问题,提出了不受对象形状、大小影响的彩色图像颜色和纹理特征提取的几种统计算法和图像数据间的相关系数法,其中纹理特征的提取是把图像的数据经傅立叶变换到频域中进行特征提取的。经实验验证,这些彩色图像颜色和纹理特征的提取方法对番茄缺素病的判别是较理想的。

居民身份证指纹采集器和指纹应用算法质量一致性评测工作会议在京召开

2017年6月7日,中国安全技术防范认证中心（以下简称CSP）和公安部检测中心在北京召开了关于居民身份证指纹采集器和指纹应用算法质量一致性评测工作的会议。经公安部居民身份证登记指纹信息工作领导小组办公室组织选型评测后的居民身份证指纹采集器检验合格名录企业,居民身份证指纹应用算法提供商推荐名单中企业,认证、检测、标准等相关机构的代表近百人参会。

三维多尺度体曲率的算法及应用(英文)

为了充分提取与挖掘储层结构及构造信息在时间(深度)和空间上的多尺度特征,构造了一种新的三维多尺度体曲率分析方法,并给出了三维体曲率快速提取算法。与常规的体曲率方法相比,本文方法的改进主要体现在以下两个方面:①在体曲率分析中引入时频域分频展开和对应的空间波数域多尺度自适应微分算子,可同时在时间和空间上反映地震信息的多尺度特征;②将不同尺度的体曲率数据进行有机融合,充分利用了不同尺度曲率异常信息,同时突出有效异常,降低噪声影响,为体曲率属性解释奠定基础。利用该方法处理了陆上和海上三维地震资料,实现了对储层展布、断层及裂缝发育带的检测及多尺度特征的有效刻画。

Dynamic Unet+:一种轻量精确的语义分割算法及应用

图像语义分割是计算机对场景理解的一个重要环节。随着模型精度的不断提高,日益增长的模型参数量和不断下降的分割速度使得模型实际应用存在一定困难。因此在轻量级语义分割框架Unet的基础上,提出了一个简单快速的基于ResNet的动态Unet+的语义分割架构,即Dynamic Unet+,该模型在保持较高精度的同时,可拥有较少的参数量。在Camvid、PASCAL VOC2012等语义分割数据集中取得了很好的实验结果。通过对复杂背景下的自动人像抠图进行实验,对使用两个肖像分割数据集训练的模型在自动证件照制作、背景编辑等实际应用中取得了较好的实验结果,从而进一步验证了该模型的有效性和实用性。

智能机器学习算法在电力信息化中的应用

阐述电力系统中的智能机器学习算法,数据预处理和特征工程、模型选择和训练、模型评估、数据增强技术的应用,探讨智能机器学习算法的案例,包括负荷预测、故障诊断、需求优化。

KMP算法的优化与应用

KMP算法是模式匹配问题中的一种著名算法。通过对比分析可知,KMP算法的前缀数组nextval数组是next数组的改进。将KMP算法与BM算法结合,可以在匹配效率上进行优化。在KMP算法的基础上加入变异的概念,将其应用到文本翻译上。文章将主要阐述KMP算法的基本原理,优化方式和在翻译文本的简单应用。

超超临界火电机组AGC系统优化控制算法应用

本文针对传统的多模式多变量预测控制(MOMI-MPC)中的模型不匹配问题,给出了模期切换多核类型的方案。经过优化后主汽压的波动幅度有较大降低,滑压曲线的坡度增加,达到了电网的评价指标。

SSL应用算法安全研究

本文简单介绍了SSL电子商务安全协议,对其使用的加密算法进行了安全研究,总结了SSL高强度安全加密算法,得出保证SSL通信安全的结论。

智慧视觉系统在发动机生产检测上的应用

随着工业4.0时代的到来,生产过程向自动化、智能化、柔性化方向发展,传统依靠人工经验目视检查的方法面临着新的挑战。随着人工智能技术的迅速发展,某发动机工厂实现了工业生产的自动化和智能化,而机器视觉是人工智能中最重要也是最有应用前景的一个方向,它从复杂、多变的视觉信息中提取出有效的信息,并对其进行分析、理解和处理,从而实现对工业产品的自动检测和智能识别。本文通过观察发动机生产过程中的现状,描述出将智能视觉系统应用于发动机的制造检验中,利用图象处理技术来完成发动机关键零件的尺寸和质量的检验。

基于改进蜜獾优化算法的光伏MPPT研究

光伏阵列的输出功率易受外界影响而呈现功率多峰值现象,传统的最大功率追踪算法难以寻得最优功率输出。为了提升光伏发电系统的效率,提出一种改进的蜜獾优化算法作为光伏最大功率点追踪的方法。结合Tent映射,使种群在初始化过程中均匀分布,以增加算法全局寻优能力。在Matlab2018b/Simulink环境下仿真,基于Boost电路验证最大功率的追踪效果,结果显示,该方法在不同工况下,较粒子群算法的MPPT,均具有较好的追踪效果,且改进的HBA算法较HBA本身,追踪时间缩短了0.104 s。

“压缩动态虚拟视窗算法”在自动拣选系统中的应用

对自动拣选系统工作模式及工作步骤进行分析,给出压缩动态虚拟视窗算法数学模型,在此基础上,设计应用算法,使压缩动态虚拟视窗算法的使用方法明确化。

针对应用密码算法的攻击实验平台设计

针对密码学实验环节中无关于应用密码算法安全的实验教学实际,分析了应用中实现的密码算法的安全性。根据应用密码算法受到的攻击威胁,设计出针对软实现或者硬实现密码算法攻击的实验平台,该实验平台不仅可应用于密码学中应用密码算法安全的教学,而且还可以用于密码安全设计等课程,既帮助学生理解和认识针对软实现或者硬实现密码算法的攻击,又锻炼了学生的动手能力,达到了网络空间安全人才的培养目标。

近似串匹配算法在自动评分系统中的应用

无纸化考试是大规模计算机基础课考试的发展趋势,自动评分系统的可靠设计与实现直接影响这类考试的可信度,应引起足够重视.简述计算机自动评分系统研究现状,详细介绍了近似串匹配算法的实现原理,并讨论其在文字录入模块自动评分中的一些关键应用.

应用遗传算法的频域最大似然参数辨识

针对基于变量误差模型EV模型 (Errors in VariablesModel)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法 .仿真试验表明 ,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计 ,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值 .将两种算法结合使用 ,可以有效地克服各自的不足 .新算法可以给出系统延迟的初始值的估计 .当代价函数存在多个局部最小值时 ,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点 .

基于卷积神经网络算法的图像识别应用研究

研究了基于卷积神经网络算法的图像识别应用,以人工神经网络为基础,形成卷积神经网络.通过卷积运算的数学方法,利用ORL人脸数据集,进行对比实验,对误差曲线进行研究.结果表明:识别技术虽已趋于稳定,但仍存在内存不足的问题,主要存在单机串行方式实现和训练时间过长的问题.卷积神经网络广泛应用于图像识别领域,并且在物体检测和语音识别领域也得到了应用.

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性。

蝙蝠算法应用综述

受蝙蝠觅食时回声定位行为启发,剑桥大学的Yang教授于2010年提出了蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)。BA因具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和实现等优点,因而受到极大关注,逐渐成为计算智能研究领域热点。阐述了蝙蝠算法的仿生原理和算法的具体流程,总结了蝙蝠算法优缺点,介绍了蝙蝠算法和改进蝙蝠算法的应用,对蝙蝠算法发展方向进行了展望。

粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究

针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,并将该算法应用于金沙江复杂梯级水电能源系统中长期优化调度计算中。计算结果表明,智能优化方法在复杂系统全局优化问题上较常规数学优化算法有更优越的优化性能,从而为解决复杂水电能源非线性动力系统的全局优化计算问题提供了一种新的有效的方法。

蚁群算法理论及其应用研究

蚁群算法是一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易与其它方法结合等优点,在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文介绍了基本蚁群算法的原理、数学模型,总结近年来蚁群算法在一些新领域中的发展应用,分析了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容。