利用采样窗口与彩色信息提取石材大板目标轮廓

目的提取生产线复杂背景下的石材大板目标轮廓,为后续石材大板的实时优化排版及下料等智能化加工提供基本参数.方法将彩色信息作为石材大板的有效分割特征.在HSI彩色图像空间中,定义采样窗口和动态检测窗口,提取采样窗口特征参数作为先验模板.用检测窗口遍历图像,根据检测窗口与采样窗口彩色分量概率分布的相似性分割出准目标区域;在该区域内用双阈值法分割出目标点区域,提取目标轮廓.结果对简单背景和复杂生产线背景下的石材大板目标轮廓提取进行了实验,并与直方图自适应阈值法进行了实验结果对比分析.实验结果表明,笔者所提算法能够准确提取简单背景和复杂背景下不规则石材大板目标轮廓.结论笔者算法从生产实际出发,能够准确提取复杂背景下不规则石材大板的目标轮廓,为石材大板的智能加工提供了前期输入参数.

集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型

针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻的话语一起提取为片段,提取出来的片段包含更丰富的话语关系;2)片段间信息融合摘要生成模块利用Transformer块,将相互独立的片段进行信息融合,加强片段之间的语义关系,并且为片段在生成摘要期间分配混合权重。利用一致性损失机制,鼓励显著性话语上下文窗口采样模块确定更佳的采样锚点。在基于查询的长对话摘要公开数据集QMSum上的实验结果表明,该模型在ROUGE评估指标上的分数高于现有最好的模型。

采样窗口对光学系统MTF测量影响的研究

对光学系统MTF测试中采样窗口对其测量影响进行了研究。在对标准镜头MTF测试时,采用离散傅里叶变换计算,线扩散函数扫描方向长度为所选针孔像线扩散函数半高宽的5倍左右时,MTF测试结果与设计值差异极值为0.011;采用快速傅里叶变换计算,线扩散函数扫描方向长度为所选针孔像线扩散函数半高宽的5倍左右时,同时采样点数要满足2 N,测试结果与设计值差异极值为0.010。为了证明此结论的普适性,按所提的采样窗口选取原则,对大像差镜头轴上和轴外的MTF进行了试验,并将测试结果与OPTIKOS的测试结果进行对比,最大极差为0.013。试验结果表明,此结论能够为光学系统MTF测试时采样窗口选择提供依据。

窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法

通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(CARS)算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合"窗口"以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)策略的近红外特征变量筛选方法,并将其应用于复杂植物样品近红外光谱与其化学成分含量之间的建模分析。采用WCARS方法可以实现准确定量分析,且通过与竞争性自适应重加权采样(CARS)方法结果相比较, WCARS方法得到的校正集和预测集结果一致,在一定程度上减少了过拟合问题的出现。该策略能有效增强特征变量选择的稳健性,提高了定量模型的可信度,具有一定的应用价值。

面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

基于平均迹长修正新方法的岩体三维连通率及抗剪强度参数计算

岩体结构面连通率是反映结构面延伸程度和连通状况的一个重要参数,是确定裂隙岩体抗剪强度指标的关键和分析边坡稳定性的前提。对三维连通率的求解方法及其在估算抗剪强度参数中的应用进行探讨,在考虑结构面迹长和迹线与统计窗边线的交角均遵循一般概率分布类型的基础上,从概率统计角度推导出窗口法中结构面平均迹长的估算公式。利用基于平均迹长修正公式的三维结构面网络模拟方法对贵阳市鱼简河水利工程导流洞进口的岩体结构面进行模拟,在其三维可视化模型的基础上求得模拟区内不同截面的三维连通率,并利用三维连通率结果估算出岩体的综合抗剪强度参数。计算结果表明:该模拟区内岩体总体连通性较好,各向异性明显,70°～80°∠20°～40°范围内的截面为危险截面,最大连通率为0.9143,最小黏聚力和内摩擦角分别为1.135MPa和25.7°,工程建设中应予以重视。

基于灰度信息的人脸检测系统

提出了一种基于灰度信息的人脸检测系统的结构和方法。该系统是由两级分类器组成,这样既加快了系统检测速度,又保证了其检测精度。两级分类器均是由RBF神经网络构成,并且第二级分类器通过有效的机器学习方法: Adaboost,提高了其识别能力。该方法根据一定的规则把多个弱分类器组合成一个强的分类器,从而达到提高识别率的目的。 实验表明,通过Adaboost增强后,分类器检测能力要优于SVM分类器。另外,由于采用了旋转采样窗口,该系统可以检测到轻微平面旋转(<±20°)的人脸。

启发式RRT算法的AGV路径规划

在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外,提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT^*算法随机采样所带来的误差,并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程,使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明:在规划相同路径上,改进B-RRT^*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。

WCARS-ISPA火焰光谱特征选择的转炉炼钢终点预测

对转炉炼钢终点的实时精准控制能够有效提高钢铁产出的质量,炉口火焰光谱在炼钢不同时期的变化明显,对其进行分析处理并与机器学习方法相结合可有效用于炼钢终点的实时控制。针对炉口火焰光谱数据量大、现有方法对光谱特征提取在可信度和实时性上不足的缺陷,提出一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)结合迭代式连续投影算法(ISPA)的光谱特征波长选择方法,该方法在有效解决模型过拟合问题的同时,能够降低高维数据计算的复杂度。将火焰光谱数据沿波长方向进行窗口划分后,使用CARS进行计算选出特征窗口波段,再将迭代式选择与传统连续投影算法相结合,通过重复迭代精选出特征波长,在此基础上使用支持向量机回归(SVR)建立炼钢终点碳含量预测模型。实验采集363组炼钢后期的炉口火焰光谱数据作为样本,并对其进行Savitzky-Golay平滑预处理。使用WCARS-ISPA算法从全光谱数据中选出10个特征波长作为SVR模型的输入,碳含量为模型输出,Kennard-stone算法对训练集和测试集进行划分,选择碳含量的平均预测误差、预测误差在±2%以内的命中率以及运行30次的平均时间作为模型评价指标。实验结果显示,模型的平均碳含量预测误差为1.4132%,命中率高达90.63%,运行时间为0.019679 s。与使用全光谱和WCARS-ISPA,CARS-SPA,WCARS和SPA四种不同特征选择方法选出的特征波长建模得到的结果进行对比,基于WCARS-ISPA方法选出的特征波长建立的终点碳含量预测模型误差最小、命中率最高。提出一种新的炉口火焰光谱特征波长提取方法,使用窗口竞争性自适应重加权采样结合迭代式连续投影算法选取特征波长,并在此基础上建立转炉炼钢终点碳含量预测模型,实验结果表明,该方法能够有效提取火焰光谱特征,所建模型能够对转炉炼钢终点进行准确预测,满足工业生产的实时控制要求,为实际生产提供可靠帮助。

动态集成选择的不平衡漂移数据流Boosting分类算法

鉴于在数据流中无法一次性收集完整的训练集,同时数据可能会处于不平衡状态并夹杂概念漂移而影响分类性能,提出一种在线动态集成选择的不平衡漂移数据流Boosting分类算法。该算法采用多种平衡措施,使用泊松分布对数据流进行重采样,如果数据处于高度不平衡状态则采用存储少数类的窗口进行二次采样以达到当前数据平衡。为了提高算法的处理效率,提出分类器选择集成策略动态调整分类器数目,算法运行过程使用自适应窗口检测器检测概念漂移。试验结果表明,该算法在一定程度上提高了少数类的真阳性率和运行效率,可以对带有概念漂移的不平衡数据流有较好的分类性能。