Fisher准则函数在机械刀具切削磨损检测中的应用

在高精度机床道具切削磨损无接触图像检测中,磨损区域边缘特征容易发生混淆,区分其像素边缘区域成为一个难点。Fisher判别函数可以用于特征提取,即通过选择最具有区分力的特征来改善分类性能。针对这一特点,提出基于Fisher准则函数的机械刀具切削磨损检测方法。首先,对采集到的机械刀具切削磨损图像实施图像增强处理,利用实施修正线性拉伸操作解决光照不均匀问题,凸出刀具磨损区域的细节特征并提高图像质量;其次,利用基于Fisher准则函数的图像阈值分割方法,将刀体区域和其工作背景区域分割出来,使刀具磨损区域更加清晰,提高磨损区域的可识别性;最后,通过Roberts边缘检测确定刀具切削磨损边缘,并使用Zernike正交矩确定刀具切削磨损边缘的精确值以获取磨损区域,提取其磨损信息实现机械刀具切削磨损的检测。实验结果表明:所提方法具有较高图像处理能力以及磨损检测精度。

基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。

基于自编码器和Fisher矢量编码的人脸防伪检测研究

为了应对针对人脸识别系统的欺骗攻击,设计一种基于软件的方法来检测人脸欺骗攻击。首先,从多个颜色通道中随机提取局部视频块并将其向量化,随后训练并使用自编码器将提取的向量进一步编码为局部低维特征;接着,利用这些特征拟合一个高斯混合模型;然后,使用Fisher矢量编码将来自同一样本的全部局部低维特征聚合成一个全局特征向量;最后,通过支持向量机对这些全局特征进行分类。在三个标准人脸欺骗数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。在IDIAP数据集上的半错误率为0%,在CASIA数据集和MSU数据集上的等错误率分别为3.33%和2.08%。该方法结合自编码器和Fisher矢量编码,在低维特征的情况下取得了较高的性能,可以有效地抵抗人脸识别中基于照片和视频的欺骗攻击。

精确播种检测传感技术的研究进展及未来展望

精确播种对现代农业的发展具有重要的意义,如何实现精确播种的检测,对单产提升具有重要的意义,文章对现有精确播种检测传感技术进行了分类,总结了光电传感器、电容传感器、压电传感器和机器视觉传感器的基本工作原理及目前国内外研究进展,分析了制约各类型精确播种传感器发展的关键因素,提出了解决思路,指出了各类型传感器的未来发展方向,以期为进一步推动精确播种技术发展提供借鉴。

精确微波全息成像算法在违禁物品检测中的应用

随着国家交通事业的不断发展,几乎各个城市都有机场、高铁站等公共交通设施,在方便了人们出行的同时,庞大的客流量对这些场所的安检能力也提出了更高的要求。现有的安检措施需要安检人员对旅客进行接触式安检,存在人员投入大、效率低等问题。针对上述问题,提出一种微波精确成像算法,由于微波是非电离的,不会对人体产生危害,很容易穿透普通材料,并且会在人体和任何隐藏物品表面产生反射,可以非接触式地检测人体、行李中是否携带了枪支弹药、刀具、化学炸药等违禁品,并能检测到其具体位置。通过使用CST全波仿真,得到目标散射波的幅度和相位,使用微波精确成像算法实现对隐藏物品的精确检测与定位。

一个变系数广义Fisher方程的自-BT和精确解

设方程的系数满足线性相关条件,用齐次平衡原则导出了一个广义变系数Fisher方程的自-B¨acklund变换(BT)。利用BT获得了变系数广义Fisher方程的若干精确解。

Exp函数法与Fisher方程新的精确解

用exp函数法求解非线性方程的精确解非常简洁、有效,目前已经得到了广泛的应用.以Fisher方程为例,利用计算机代数系统,可以得到大量的精确解,其中包括孤波解.该方法简化了求解过程,并可以用来求解其他的非线性演化方程,如Schrdinger方程、KP方程等.

虚拟装配中基于精确模型的碰撞检测算法

针对目前虚拟装配中由多边形模型引起的碰撞检测准确性低的问题,提出一种考虑公差信息的精确碰撞检测算法.首先进行分层的多边形碰撞检测,获得发生碰撞的多边形;然后基于层次图像数据将发生碰撞的多边形映射到零件相应的几何上;再依据几何的公差信息计算碰撞阈值;最后根据碰撞阈值进行精确碰撞判定.实例验证结果表明,文中算法在保证虚拟装配系统实时性的同时,提高了碰撞检测的准确性.

基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测

给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果.

基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。

复杂曲面加工检测中的精确定位方法

测量数据的精确定位是实现复杂曲面加工检测的关键,针对其在初始变换估计和最近点计算等方面存在的问题,提出一种快速、精确的定位方法。该方法以曲面的曲率为联系特征,建立起满足角度、距离约束的对应关系,能够实现测量数据的初始定位,从而为后续迭代算法向全局最优收敛提供一个良好的初始变换。进而以Bernstein多项式算术运算为基础,给出一种新的最近点计算方法,能够克服传统方法需要给定初始迭代点的不足。最后利用基于最小二乘的迭代算法完成测量数据定位的精确调整,达到全局最优的目标。试验结果显示,所提出的方法快速、可靠,并且具有良好的定位精度。

基于分压补偿的传感电缆泄漏检测精确定位方法

传感电缆作为一种新型的分布式传感器在机房、数据中心、无人值守监控站、输油管道及储油罐区等的漏水及漏油检测中具有重要的应用价值。为了突破导电聚合物传感电缆仅能用于液体的泄漏检测、难以实现泄漏点精确定位的问题,从传感电缆的电阻特性出发,分析影响传感电缆回路阻抗的诸多因素,讨论了传感电缆泄漏定位机理及存在的问题,并提出了引入分压电阻补偿传感电缆回路阻抗的波动,从而实现泄漏检测精确定位的方法。在此基础上搭建了实验系统,通过对比实验,证明此方法可以有效消除各种环境影响因素,定位精度达到0.16%,从而证实了其原理的合理性与方法的有效性。

基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

虫害检测算法的构建是耦合"地—天"特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B2、红光波段B3、近红外波段B4等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明:7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p<0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p<0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。

小波变换对突变信号峰值奇异点的精确检测

研究了小波变换对突变信号峰值奇异点的精确检测机理和方法,采用了离散小波变换的直接算法,避免了塔式算法在本检测方法中的某些局限性。通过模拟算例和应用实例的验证,证明即使在有严重噪声干扰的情况下,该方法也很容易实现对突变信号峰值奇异点的准确检测和精确定位,具有相当高的定位精度(其误差不大于1个采样点)和分析精度(不存在累积误差),同时具有较高的实时性。

基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。

基于小波多尺度分析及Fisher分割的红外弱小目标检测

介绍一种新的红外图像序列中的弱小目标检测方法 .利用小波多分辨特性 ,对图像进行预处理 ,以抑制背景杂波 ;利用改进的Fisher算法 ,对经预处理后的图像进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来 ;对相邻帧进行差分运算 ,估计目标的运动轨迹 .采用本文方法与类别方差自动门限法 ,对大量的红外弱小目标进行了检测 。

基于精确喷雾的水平叶面积指数检测

果树的叶面积指数(LAI)能为精确喷雾提供重要参考依据,但常规定义从垂直方向检测叶面积指数不满足水平方向精确喷雾的实际需求。采用LAI近红外透射检测系统从水平方向上检测柑橘树的LAI值,进而计算水平方向的叶片总面积,并以应用直接法得到的叶片真实总面积作为标准值衡量误差大小,同时与垂直方向的检测结果比较。结果表明:在水平方向上东西和南北2个方向LAI检测结果的绝对误差的平均绝对值分别为0.45和0.40,相对误差的平均绝对值分别为17.37%和14.91%;叶片总面积的检测结果的误差与在垂直方向上应用LAI红外透射检测系统或WinSCANOPY型冠层分析仪的检测结果的误差接近;在水平方向上检测LAI和叶片总面积的准确性能够满足试验要求。

运营铁路隧道衬砌背后较大空洞的精确检测技术

目前采用地质雷达等无损检测技术可快速、准确检测衬砌厚度和衬砌中钢筋数量等参数,并可有效判识衬砌背后空洞等缺陷沿隧道纵向和环向长度,但对这类缺陷的径向尺度因介电常数的差异、反射面的识别等原因而无法准确判识。依托西南地区某运营铁路隧道衬砌背后存在较大空洞的工程实际,结合现场钻孔调查和地质雷达无损检测,首次运用钻孔三维激光扫描技术对运营铁路隧道衬砌背后空洞进行扫描,实现精确检测,得到衬砌背后空洞的三维形态和具体尺寸,检测成果可为隧道病害整治提供准确的数据,可设计出更具针对性和操作性的整治方案。提出的"物探+钻孔三维激光扫描"技术,能实现衬砌背后空洞"粗中有细"的全面检测。

利用改进Fisher分类器进行遥感图像变化检测

将多时相遥感图像变化检测问题看成一个分类问题,利用改进的动态Fisher分类器通过二维联合直方图检测变化区域.考虑图像邻域关系,提出基于局部均值的动态Fisher分类器,在引入图像空间关系的同时,根据当前检测结果动态调整训练参数,解决了由于初始训练数据选取不同而造成的不稳定性.该算法不需要假设分布模型,不受差异算子的影响,且将原有的像素级检测提升为上下文相关检测.实验结果表明,该算法提高了检测精度,检测结果稳定。

非局部均值加权的动态模糊Fisher分类器的遥感图像变化检测

提出一种新的变化检测算法,利用改进的动态模糊Fisher分类器,通过对多时相图像的联合直方图进行分类得到变化区域。在此基础上,根据图像空间关系对待检测点进行非局部均值加权,并以一定比例选取可靠性高的数据先进行标类,增加数据的可分性和算法的可靠性。根据更新后的样本动态调整待检测点权重及分类器参数,直到所有点判别完毕为止。本算法不受参数模型限制,不受差异算子影响并充分利用图像的空间与时间信息。真实遥感数据试验表明本算法提高了检测精度。