基于多层卷积网络的圆弧快速检测算法设计

针对当前圆弧检测算法存在误检率高、检测效率低的问题,提出一种基于多层卷积网络的圆弧快速检测算法。首先基于多层卷积网络进行圆弧信息的聚类存储,通过聚类方向自带的惯性作用将数目较少的孤立像素点当作噪声信息直接过滤,并再对其他圆弧进行全局聚类。然后以圆弧的圆心所在区域为依据对圆心阈值区域进行重构,获取圆弧阈值区间。最后根据优化策略对阈值区间进行优化,并对圆弧进行拟合和去伪,实现圆弧的快速检测。为了验证该圆弧快速检测算法的有效性,与基于切线段匹配的快速圆弧检测算法和基于边界聚类的圆弧检测算法进行对比,仿真实验结果证明该算法的检测效率更高,误检率远低于其余两种传统圆弧检测算法,并且噪声更小,清晰度更高。

连续状态空间下机器人避障方法研究

针对机器人避障研究在连续状态空间下的环境泛化问题,提出一种基于深度强化学习的机器人避障方法。该方法引入像素点碰撞检测模块,并结合像素点碰撞模拟距离传感器,获得机器人与任意形态障碍物之间的距离和是否碰撞等信息。在深度强化学习过程中,移动机器人面对未知环境,通过行走获得经验数据训练神经网络,更新网络参数,优化机器人行为决策,实现避障任务。实验结果表明,在机器人避障过程中引入像素点碰撞检测能有效解决环境泛化问题,且动静态环境中训练出的网络模型具有较好的泛化能力。

基于蒙特卡洛仿真的水下四点单目测距研究

水下光通信系统在工作时需要及时获取与接收端的距离信息并进行高速通信。文章提出在水下蓝绿激光通信系统中加入单目测距功能,实现短距离视觉测距和长距离激光测距的水下光通信测距一体化研究。使用蒙特卡洛方法进行仿真,建立激光信号水下信道传输模型,模拟不同目标尺寸、不同距离和不同水质下的水下激光光斑图片,分析以上3种因素对水下单目测距精度的影响。考虑仿真图片光斑弥散和对比度降低对测距精度的影响,文章针对性地提出了一种对水下小尺寸光源目标、结合图像增强和Zernike矩亚像素点边缘检测的单目测距算法以提高单目测距算法的精度。通过实验室水池实验验证,文章所提算法精度达到了使用要求。

融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法

为提升运动人体目标的跟踪效果,缩短目标跟踪耗时,提出融合时空多特征表示的运动人体目标跟踪算法。利用运动人体目标位置的获取时间关系确定目标初始运动速度,根据目标区域的质心位置计算搜索窗,提取运动人体目标位置;融合待检测像素点、像素点矢量及最大似然估计值3大特征,将融合多特征表示引入运动人体目标的联合概率密度函数,利用运动人体目标检测门限检测运动人体目标图像像素点,确定运动人体目标区域;通过对运动人体目标的重采样及状态转移,完成运动人体目标的跟踪。实验结果表明:所提运动人体目标跟踪算法的跟踪准确率高到92%左右,跟踪耗时较短、跟踪查全率较好,跟踪效果得到了提升。