基于双目深度筛选的ORB-SLAM3算法

针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的创建成功率;其次,以特征点为中心,作区域搜索,提高实时性;然后,采用双向左右一致性检验筛选最优视差,应用Prosac算法去除误匹配点对;最后,结合深度信息对关键帧进行筛选,提高关键帧的质量,优化相机位姿。采用KITTI和EuRoc数据集进行了试验,验证了改进算法在绝对轨迹误差上具有良好的优化效果。

面向动态场景的ORB-SLAM3算法研究

传统的视觉同步定位与地图构建(simultaneous localizationandmapping,SLAM)算法大多是基于静态场景这一假设进行研究,在动态场景中容易出现定位精度不佳、稳定性差等情况。针对这一问题,本文以ORBSLAM3算法为基础,与YOLOv3目标检测网络相结合,在提取特征点的同时进行动态目标检测,根据目标检测结果剔除动态特征点;再利用对极几何约束剔除残留的动态特征点和误匹配的特征点;最后利用剩余的特征点进行帧间匹配和位姿估计,并在TUM数据集上进行实验验证。结果表明:相比较于ORB-SLAM3,本文算法在高动态场景中的系统绝对轨迹误差减少了85%以上,大大提高了定位精度;同时,本文算法跟踪线程每帧图像平均用时为75 ms左右,能够满足实时运行的需求。

基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测

针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。

基于HER-TD3算法的青皮核桃采摘机械臂路径规划

针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay,HER-TD3)对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3、HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%,与HER-DDPG算法相比提高4个百分点,与TD3算法相比提高19个百分点;在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境,设计初始姿态和碰撞检测,使用YOLO v4识别青皮核桃,通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置,完成无碰撞路径规划,无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%;利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时,仍能较好地完成路径规划任务,无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%,平均运动时间为12.8 s,有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%,平均运动时间为13.6 s,验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。

基于YOLOv3算法的智能采茶机关键技术研究

在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对YOLOv3算法进行改进,采用EfficientNet网络替代DarkNet-53网络进行特征提取,并利用目标函数GIOU优化损失函数。试验结果表明:改进的YOLOv3算法在茶叶嫩芽识别方面,其准确率达到86.53%,单张图像平均识别时间为53 ms,相比传统的YOLOv3算法,性能实现明显的提升,可以达到预期目标,满足机器采摘需求。

基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法

针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。

多策略改进的蜣螂搜索算法优化3DDV-Hop节点定位

为了提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了MIDBO-3DDV-Hop算法。该算法利用多策略改进蜣螂搜索算法(multi strategy improvement dung beetle optimizer, MIDBO)来提高3DDV-Hop算法的定位精度。该算法通过通信半径分级方法细化跳数,使用加权平均跳距来修正节点之间的跳距误差。MIDBO算法引入立方混沌初始化和反向折射机制来初始化算法种群,采用变螺旋策略增强全局搜索能力。算法还融入Levy飞行策略和自适应权重因子,以避免陷入局部最优,并平衡算法的收敛性和搜索多样性。通过MIDBO算法对3DDV-Hop算法中未知节点位置进行优化。仿真结果显示,与传统的3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,MIDBO-3DDV-Hop算法在定位精度、稳定性和收敛速度方面均达到最优水平。

3D打印机多轴联动插补算法的研究与优化

针对3D打印过程中,打印机多轴联动插补算法计算效率低的问题和Bresenham算法在3D打印运动控制中的不足,在现有算法基础之上提出阶跃式Bresenham算法、速度自适应算法,分别完成喷嘴的成型扫描运动和浆料的挤出运动.采用两种算法相结合的方式控制3D打印机多轴联动,从而提高3D打印机的插补速度.同时分析了该控制方式在微控制器中的实现流程,并将其移植于微控制器中.本研究设计了直线插补仿真试验和不同算法的3D打印试验,证明了该控制方式在打印精度不变的前提下能够提高打印效率.

基于ORB-SLAM3的温室环境下番茄植株三维重建方法

针对当前生产环境下难以对植物进行精细三维重建的问题,提出一种基于ORB-SLAM3的番茄植株三维重建方法,利用深度相机采集RGB-D图像信息,根据前后帧图像特征点信息进行位姿估计,设计点云稠密重建模块,实现温室环境下番茄植株三维重建。结果表明,该方法在轨迹估计上整体表现较好,估计的轨迹没有重大漂移,较Elasticfusion方法、BadSlam方法估计的轨迹更贴合实际轨迹,位姿跟踪具有一定鲁棒性,且使用的关键帧数量较少,降低了冗余信息对算法的干扰;该方法重建的点云果径与实际果径平均绝对误差为1.48 mm,与实际情况十分接近,点云还原度高,重建品质较好,滤波算法没有对果实表型信息造成破坏,信息保留完整;该方法能够在温室环境下获取准确的位姿信息,并生成番茄植株三维模型,三维重建精度高,可以满足温室环境下番茄植株三维重建及番茄采摘机器人目标定位需要。

基于连续顶点分区的混凝土3D打印路径规划算法

针对混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,提出了一种基于连续顶点分区的路径规划算法。首先,采用基于哈密顿回路的连续顶点分区方法,将打印区域划分为多个连续的区域,以确保在打印过程中打印喷头不会多次经过同一顶点,从而避免了重复打印和成形质量差的问题。然后,使用遗传算法搜索每个区域,通过迭代和优化来确定最短的打印路径。实验结果表明,与其他路径规划算法相比,所提出的算法能够显著减少打印喷头的空行程和启停次数,且缩短打印时间10%以上,有效地提升了混凝土构件的成形质量与打印效率。基于连续顶点分区的混凝土3D打印路径规划算法通过有效划分打印区域、智能搜索最短路径以及合并优化路径的方式,解决了混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,这可为混凝土3D打印技术的发展和应用提供有力的技术支持。

基于改进YOLO v3的轴承端面缺陷检测算法

为提高轴承端面缺陷检测的速度以及检测精度,提出一种基于改进YOLO v3的轴承端面缺陷检测算法。首先,对图像数据集进行数据增强处理以防止产生过拟合现象;其次,通过改进K-means聚类算法重新聚类出目标检测的Anchor Boxes,并引入SKNet注意力机制模块对原网络结构以及输出层结构进行改进;最后对改进的YOLO v3算法进行实验验证,并与原YOLO v3算法进行对比分析。结果表明,改进后的YOLO v3算法相比原YOLO v3算法对轴承端面缺陷检测的mAP值提升了7.03%,检测速度提升了34.7帧/s,验证了改进算法的有效性。

基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法

针对传统配准算法无法适用于成像模糊、对比度低的X光医学图像的问题,本文提出一种基于轮廓点相似性测度的配准技术.首先引入分块双阈值增强策略来提取DRR图像和X光图像的边缘轮廓信息;其次,采用高斯加权欧氏距离计算图像轮廓的相似度;最后通过平衡优化器算法进行迭代优化,得到最优的位姿参数.实验结果表明:本文算法能够精确提取模糊X光图像的边缘轮廓信息,而且可以准确评估其与CT数据的相似度,平均配准成功率超过94%,算法效率和鲁棒性优于传统算法,可用于医疗诊断、放射疗法、图像引导手术等医学活动.

基于TD3的恶意节点检测与鲁棒联邦聚合算法

针对联邦学习中的数据安全与隐私问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3)的恶意节点检测与鲁棒联邦聚合算法,旨在提高系统在面对恶意攻击时的鲁棒性。以标签翻转攻击和梯度上升攻击为例,展示了该算法对于恶意节点的有效识别与抵御能力,并对比分析了所提方法与传统的聚合算法,如FedAvg、Krum、MKrum等。试验结果表明,相较于传统算法,所提算法不仅能有效防御恶意攻击,同时能保持高效的学习效率和模型准确性,显著提升了模型的整体安全防御能力。

神经网络-遗传算法对杏鲍菇粉3D打印的建模与优化

【目的】食品3D打印技术是食品领域具有发展前景的新技术,但是打印过程影响因素多,存在打印参数确定困难、打印精度预测能力差等问题。寻找有效建模方法,对杏鲍菇粉3D打印参数进行寻优,以确定最佳3D打印条件。【方法】本研究采用杏鲍菇粉和刺槐豆胶为3D打印原料,以单因素试验为基础,通过中心组合试验设计,研究喷嘴直径、打印高度、喷嘴移动速度和填充率4个关键的工艺参数对杏鲍菇粉3D打印精度的影响,并在此基础上采用响应面法和神经网络-遗传算法分别建模分析,确定3D打印的工艺参数。【结果】单因素试验及中心组合试验结果表明,影响3D打印精度的主要因素从大到小顺序为填充率、喷嘴直径、喷嘴移动速度、打印高度。响应面法和神经网络-遗传算法均可用于杏鲍菇粉3D打印参数优化,但是优化效果不同。响应面法的决定系数R^(2)值、均方根误差、相对误差、预测最优值分别为0.8817、0.2314、72.73%、0.148;神经网络-遗传算法的决定系数R^(2)值、均方根误差、相对误差、预测最优值分别为0.9389、0.2269、33.85%、0.215。比较模型参数可得,神经网络-遗传算法的决定系数R^(2)值较高,均方根误差、相对误差较低,比响应面法拟合能力更好,同时其预测最优值较高,具有更好的预测能力。神经网络-遗传算法比响应面法更适合于杏鲍菇粉3D打印参数工艺的优化。采用神经网络-遗传算法获得以杏鲍菇为原料的3D打印最佳工艺参数条件为:喷嘴直径1.2 mm、打印高度1.1 mm、喷嘴移动速度24 mm·s^(-1)、填充率84%。经过试验验证,神经网络-遗传算法确定的最优参数打印样品偏差为0.325,优于响应面的实际打印偏差0.550。【结论】本研究结果表明神经网络-遗传算法可以有效确定3D打印过程最优工艺参数,准确预测食品3D打印产品的精度,可作为农产品及食品个性化3D打印工艺参数优化的一种有效便捷方法。

基于改进麻雀搜索算法的3DDV-Hop定位算法

针对经典3DDV-Hop算法定位精度不高的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法优化的改进的3DDV-Hop算法;算法首先通过多通信半径优化传感器节点之间跳数,并且在平均跳距计算过程中引入动态加权因子提高平均跳距计算精度,其次在麻雀搜索算法的基础上融合反向学习策略与萤火虫算法分别对麻雀搜索算法的种群与位置更新迭代进行优化,最后将未知节点坐标计算问题转化成改进后的麻雀搜索算法寻优问题,利用改进后的麻雀搜索算法替代最小二乘法计算未知节点坐标,进一步提高未知节点位置计算精度;经过MATLAB仿真验证,改进算法对比于经典3DDV-Hop算法和相关算法,定位精度得到有效提高。

基于点集群体的进化算法求解复杂3D环境中无人机路径规划问题

随着无人机应用的日益广泛,对无人机路径规划的需求也越来越大,但大多数现有的基于进化算法的路径规划将整条路径作为一个个体进行优化,这可能导致一些潜在的路径点被忽视。此外,由于3D环境难以网格化,传统的基于网格的智能搜索算法,如蚁群算法等,在复杂3D环境中难以有效解决无人机路径规划问题。鉴于此,本文提出一种基于点集进化的无人机路径规划算法,该算法将每个控制点作为一个个体,根据路径的有序性设计了一种高效的杂交算子来生成新的控制点,基于控制点集使用经典的Dijkstra算法搜索并构建路径,从而计算每个控制点的适应度用来更新控制点集。该算法将经典路径规划算法与进化算法相结合,既具有经典算法的高搜索效率,又具有进化算法的全局搜索能力。实验结果表明,所提算法在解决复杂3D环境中的无人机路径规划问题时表现良好且稳定。

低地球轨道下基于TD3算法的通用轨道转移控制

为应对低地球轨道下潜在的航天器脉冲式轨道转移任务挑战,提出一种用深度强化学习算法建立轨道转移通用控制模型的方法,以减少人工干预,解决反应不及时等问题。通过对轨道动力学的建模和对马尔可夫决策过程的设计,成功将TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)算法运用于轨道转移决策,实现高度自主的脉冲式点火控制器的设计。实验结果表明,使用TD3算法建立的脉冲式点火控制器,在不同的轨道转移任务下自主到达目标轨道的成功率可达96.1%,同时完成了轨道5个根数的收敛,证明TD3算法用于解决该问题的可行性与有效性。

基于改进的YOLOv3农作物目标检测算法

农作物图像在进行目标检测时,由于作物种植较密集、成像质量不佳等原因严重影响目标检测算法的检测精度。针对存在的问题,提出一种基于YOLOv3的改进算法优化在农作物目标检测的检测性能:对YOLOv3的主干特征提取网络进行优化,利用原网络中输出的4倍降采样特征图对目标进行检测,并且在算法原网络残差块的基础上增加残差单元,以检测目标较小的农作物位置信息;提出高斯衰减函数,对图像中高度重叠的农作物候选框的衰减较强,在有效抑制冗余框的同时也可以有效地降低漏检率;对回归损失函数进行优化改进,用CIOU Loss作为损失函数,使得目标检测过程中最终的目标定位更加精确。将改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法、Faster R-CNN算法在实拍的玉米作物图像数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效检测农作物小目标,算法检测的平均准确率均值和检测速度都有明显的提升。

改进TD3算法在电机PID控制器中的应用

本文针对永磁同步电机(PMSM)在工业领域中的多变量、非线性和强耦合特性以及传统PID控制在应对其变化时可能导致参数调整困难、响应延迟、鲁棒性差以及适应性问题,提出一种结合双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法和PID控制的创新方案,以优化PID参数调整,实现更精确的电机速度控制.在本文的方法中,融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)到Actor和Critic网络中,极大增强了对PMSM动态行为的时间序列数据处理能力,使得系统不仅能够准确捕捉当前状态,还能预测未来趋势,从而实现对PID参数更精确和适应性强的自整定.此外,通过整合熵正则化和好奇心驱动的探索方法进一步增强策略的多样性,避免过早收敛到次优策略,并鼓励模型对未知环境进行深入探索.为验证方法的有效性,设计了一个永磁同步电机的仿真模型,并将本文提出的方法BiLSTM-TD3-ICE与传统的TD3以及经典的Ziegler-Nichols (Z-N)方法进行对比.实验结果充分证明了本文提出的策略在控制性能上具有显著的优势.

基于国密SM3和SM4算法的SNMPv3安全机制设计与实现

随着网络技术的快速发展以及5G技术的日益普及,接入网络的设备呈指数级增加,网络结构日趋复杂,恶意网络攻击频发。如何安全、高效地管理数量庞大、复杂的网络设备正成为网络管理所面临的新挑战。简单网络管理协议SNMPv3版本相比v1和v2,增加了基于用户安全模型,提供了数据机密性、完整性、防重放等安全服务。但SNMPv3依然存在默认认证算法与加密算法强度不高、密码算法未全面支持国家商密算法标准等问题。文中在分析SNMPv3协议现有安全机制的基础上,针对基于用户安全模型的SNMPv3现存问题提出了优化方案,将SM3和SM4国密算法嵌入SNMPv3安全机制,基于SM3和SM4国密算法为SNMP协议设计了HMAC-SM3-192认证协议和PRIV-CBC-SM4加密协议。在未明显增加响应时间的前提下,提升了SNMP消息传输过程中抵御伪装、信息篡改、信息泄露等安全威胁的能力,实现了SNMP协议安全性方面的优化。