基于图像融合的珐琅礼盘细小杂质检测

针对高端珐琅礼盘对美观度要求高,人工目检对尺寸大于100μm的表面可视杂质识别困难等问题,该文提出一种珐琅礼盘细小杂质视觉检测方法。将采集到的灰度图像分为中心区域与边缘区域两类,对边缘区域图像进行阈值分割、最小二乘曲线拟合,提取出感兴趣区域;使用指定截止频率的傅里叶变换抑制两类图像中的细小噪声,获得检测区域图像;根据杂质的形态学特点设计基于图像融合的迭代算法,并通过测量最小外界矩形长边长度实现尺寸提纯,提高杂质的检测精度。实验结果表明:该方法对含有细小杂质缺陷样本的检出率为91.43%,单幅样本的平均检测耗时为577.4 ms,目标杂质漏检率为3.58%,可满足实际使用需求。

基于RepVGG网络的实时车道线检测方法

针对现有车道线检测方法存在的检测速度慢、检测精度低的问题,将车道线检测视为分类问题,提出了基于RepVGG网络的实时车道线检测方法。在RepVGG网络中融合不同层级特征图,减少空间定位信息的损失,提高车道线的定位精度。采用曲线建模的后处理方法,从整体和局部两个角度修正车道线预测结果。挖掘车道线定位中的分布信息,提出了基于分布指导的车道线存在预测分支,直接从车道线定位分布中学习车道线的存在特征,在略微提升推理速度的同时进一步提升检测精度。在TuSimple和CULane数据集上的实验表明,该模型在检测速度和精度上取得了良好的平衡。在CULane数据集上,所提方法的推理速度为目前同类方法中检测速度最快的UFLDv2算法的1.13倍,同时F1分数从74.7%提高到77.1%,达到了实时检测任务的需求。

改进的压差式水听器侦察声纳角度测量方法

压差式矢量水听器是现有侦察声纳体制之一,但是其角度测量原理假设阵元间隔远小于波长,严重地影响了测角精度,因此需要对压差式矢量水听器的角度测量方法进行改进。提出两种角度测量的改进方法,一是压差矢量幅比反函数多项式拟合方法,通过对压差矢量幅度比与角度函数的反函数多项式逼近,利用压差矢量幅度比估计角度;二是比相测角信息融合方法,利用余弦偶极子和正弦偶极子分别进行比相测角,采用角度的预估值确定融合比,对两个比相结果进行信息融合。仿真结果验证了两种改进方法的有效性。

改进丰富卷积特征算法的液滴边缘检测模型

液滴图像边缘的高精度提取是测量水接触角较为关键的一环,针对常规边缘提取方法噪声鲁棒性差、边缘提取不完整、精度低的问题,本文提出了一种改进丰富卷积特征(RCF)的液滴边缘检测模型。首先,在深度特征提取阶段引入特征融合模块,使用多个特征让模型更加鲁棒,减少过拟合的风险;其次,设计多感受野模块代替RCF后边的contact层,通过多个感受野来提取更多的语义信息,使边缘细节更加丰富;然后,在模型每一层之前引入高效通道注意力机制,增强模型对图像中重要特征的关注程度;最后,设计并引入MaxBlurPool下采样技术,减少计算量和参数量,提高平移不变性。在自制液滴数据集上的实验结果表明,本文模型的固定轮廓阈值(ODS)提高到0.816、单图像最佳阈值(OIS)提高到0.829、检测准确率高达90.17%,相较原模型提高了1.85个百分点,能够准确检测液滴边缘特征。

细胞型膜进化算法求解旅行商问题

结合细胞型膜进化算法探索解决旅行商问题的方法.首先构建一个细胞型膜结构模型,利用膜系统的极大并行性,在基本膜中通过混合粒子群算法初始化种群.然后,通过膜进化算法的分裂、融合、溶解和修复算子,迭代地优化路径的全局最优解.最后,根据每个基本膜的适应度,选取适应度值最大的膜作为旅行商问题的解.在实验中,将该算法应用于多个实例,并与传统的粒子群算法和遗传算法等进行比较.实验结果表明,该算法在求解旅行商问题方面表现出更好的收敛性和搜索能力,显著提高了求解效果.

元宇宙技术赋能体育健身休闲产业:机制、瓶颈及路径

元宇宙作为人类社会生活数字化、智能化高度发展下虚拟融合的最高形态,将为消费、产业、政务等领域创造更多场景体验价值。运用文献资料等方法,对元宇宙关键技术赋能体育健身休闲产业高质量发展的机制、瓶颈进行考究并提出相应纾困路径。认为:元宇宙与实体经济融合发展能够为体育健身休闲产业向场景化、信息化、规范化高质量发展开创新动能。固于元宇宙技术赋能体育健身休闲产业高质量发展中存在设备、人才、场景等现实瓶颈,相关企业应在元宇宙体育健身休闲产业中寻求生机,加大体育健身休闲设备资金投入力度,夯实元宇宙终端技术应用基础;打造区块链企业组织管理服务平台,提升体育数字技术人才梯队建设效率;加强元宇宙技术与健身休闲业融合,重视提升健身场景化服务水平;完善元宇宙体育健身休闲风险监管制度,切实保障数据管理安全。

基于背景分割法的数码迷彩设计及伪装性能评估

针对自然环境中作战人员及军事设备的伪装隐蔽性问题,提出了一种基于背景分割法的数码迷彩设计方法。首先,通过分析环境场景的特征,采用特征提取技术,确定最佳的迷彩图案元素。其次,利用背景分割法进一步细化数码迷彩图案的色彩分布占比,使数码迷彩图案置于环境场景的任意位置都能保持良好的伪装隐蔽效果。最后,运用ResNet-50深度神经网络模型和Mask R-CNN迷彩目标分割模型对基于背景分割法设计得到的数码迷彩图案进行伪装隐蔽性能评价。结果表明,相比于传统迷彩设计方法,此方法得到的数码迷彩图案的伪装隐蔽性能显著提升,隐蔽融合度均值提高至99.00%以上,环境场景的相似度提高20.41%,平均分割识出率降低82.21%。

基于多磁力计融合的电子罗盘研究

为了提高电子罗盘的航向角测量精度和可靠性,提出了一种多磁力计的电子罗盘架构,并利用地磁场和磁力计空间约束关系对基于递推最小二乘(RLS)法联合卡尔曼滤波(KF)的误差补偿与融合算法进行设计。首先,根据地磁场测量误差特性构建多磁力计误差模型,并利用RLS进行椭球拟合,得到误差补偿参数。然后,根据噪声协方差矩阵对同构多传感器数据进行KF迭代融合。最后,仿真和实测实验验证了多磁力计模型与补偿融合算法的有效性,最终航向角测量精度在±0.5°以内,标准差小于0.2°,与单磁力计相比精度提升3倍左右。

基于BIM+航测土方数据融合分析应用关键技术

为解决传统测量方式针对不规则原始地貌土方测算复杂、调配困难的问题,通过BIM技术及航测摄影测量技术,将大范围场区内土方拟合后拆分形成断面进行统计,有效提高土方测算精度,提高测算效率,降低施工成本及施工周期。研究表明,通过信息化航测土方数据融合,能够满足不规则原始地貌测算和土方应用的需求,实现土方数据的归集和调配。

基于时频融合特征的肺动脉高压心音分类模型

先心病相关肺动脉高压是一种严重的心血管疾病,致死率高,对其进行早期筛查与识别对于治愈尤为重要。目前临床是通过右心导管术确诊,此为有创检查,不便于在大规模筛查中采用,研究一种无创便捷的识别方法迫在眉睫。文中建立了一种时频融合的心音分类模型。首先对心音信号进行预处理,然后使用融合滤波器组对信号进行转换并求取动态时频特征,最后将得到的融合特征参数输入表格式先验数据拟合网络(TabPFN)中进行分类识别。实验结果表明,该算法在正常、CHD-PAH和CHD中的平均准确率、精确率、灵敏度、特异度和F1分别为92.21%,92.15%,92.15%,96.11%,92.14%。对于先心病相关肺动脉高压的早期筛查与识别具有重要意义。

基于反光柱的融合定位方法研究

针对复杂场景下,因环境特征变化导致的定位稳定性和精度下降等问题,提出基于反光柱的融合定位方法。通过基于最小二乘的反光柱圆心拟合、基于反光柱观测的粒子滤波定位、基于扩展卡尔曼滤波的即时定位与地图构建与反光柱的融合定位方法,实现了一种轻量的、具有较高精度及鲁棒性的机器人定位系统。经试验验证,该融合定位方法在动态环境下有较大的容错纠偏范围,在静态定位上可达毫米级的定位精度,能满足移动机器人、搬运AGV等场景使用要求。

基于三维激光雷达的道路边界提取方法

为精准提取道路边界,为道路管理及智能交通规划提供基础,本文提出基于三维(3D)激光雷达的道路边界提取方法,具体实现步骤为:对于采集的激光点云图像,通过判断图中某一点云与其邻近点的高差平均值去除点云图像中的噪声;结合激光射线特征与平面模型拟合的方法,分别从粗分割与细分割两个阶段从去噪后的点云中分割出地面点云;将地面点云中邻近点高度差、平滑度以及邻域点角度当作道路边界提取特征并构建多特征融合策略,判断点云中的点是否为道路边界点;针对道路边界,构建二次抛物线模型,采用最小二乘法拟合模型系数完成道路边界提取。为了验证本文方法的有效性,利用本文方法对某段道路进行边界提取实验。实验结果显示:该方法可以有效提取道路边界,且精准度高,实验结果表明:本文方法在道路边界提取问题中有着较好的表现,具有较强的稳健性和适用性,可以满足智能交通规划以及无人驾驶车辆自主导航的需要。

基于改进YOLOx-S的输电线路上金具检测方法

输电线路航拍图像存在背景复杂多变、检测目标占比较小的问题。针对部分图像属于阴影、模糊等视觉信息较差的困难样本,在特征融合角度的基础上,使用通道注意力使得模型更加关注复杂背景下的关键特征提取区域;基于自适应空间特征融合(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF)机制使得浅层和深层的特征图更合理地融合;对检测模型的损失函数进行改进,解决损失函数无法准确反映真实框与预测框重合度大小的问题。在自建的金具目标检测数据集上进行实验,实验结果表明,所提出的改进算法在原始YOLOx-S(You Only Look Once x-S)基础上获得了5.15%的检测精度提升,召回率提高了1.62%,并且针对小目标、易漏检和错检目标的检测有了明显改善,体现了在输电线路上金具目标检测的优越性和实用性。

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine,NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明:融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^(-1),平均曲率为0.018 m^(-1);分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。

基于向量角度差和拟合曲线融合的建筑物点云提取方法

为了提升城市建筑物提取完整度并消除植物的影响,提出一种向量角度差和拟合曲线融合的建筑物提取方法。该方法以扫描线为研究对象,通过计算相邻方向向量角度差提取平面屋顶;利用曲线拟合计算同一扫描线内数据点的残差值,基于多数抽样样本建立残差阈值进而提取曲面屋顶;最后,通过细化后处理完成建筑物提取。选取典型城市实验区数据集,并与成熟的不规则三角网法(triangulated irregular network,TIN)进行对照实验。结果表明:所提方法能够更有效地提取曲面建筑以及抑制植物的影响,测区总体精度和kappa系数分别为98.96%和0.9148,优于TIN算法。该方法具有运算简单,稳定性高等特点,为有效解决曲率复杂和具有高差突变性的建筑物屋顶提取问题提供了思路。

融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法

考虑到结直肠息肉图像中病灶区域和周围粘液存在对比度低、边界模糊和形状不规则等复杂特性,导致现有大部分算法无法实现高精准的分割结直肠息肉。鉴于以上难点,提出一种融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法。首先,利用PVTv2逐层提取肠息肉图像中的病灶特征,解决传统卷积神经网络对病灶区域特征提取能力不足的问题;然后,针对网络对复杂病灶区域的空间特征信息表征能力不强的问题,在网络跳跃连接处构建多尺度上下文空间感知模块;其次,设计多尺度挤压适配融合模块聚合不同尺度的特征信息,以减少各个尺度特征的语义差异;最后,为进一步加强边缘细节特征的识别能力,创造性构造残差轴向双边界细化模块。该算法在Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB数据集上进行大量实验验证,其相似性系数分别为93.29%和94.52%,平均交并比分别为88.36%和89.88%。实验结果表明,对于复杂的病灶区域以及病灶边界模糊的情况,所提算法在分割精度上均有较大的提升。

基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法研究

针对光电跟踪系统中CCD相机反馈帧率较低,延迟较大导致跟踪高速目标能力差、响应能力差的问题,提出一种基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法。为减小融合获得目标高阶运动状态噪声大的问题,提出一种基于微分跟踪的传感器融合策略;针对图像反馈延迟问题,提出一种降阶匀加速Kalman模型,根据融合获得的运动学信息,结合Kalman滤波进行预测跟踪,补偿脱靶量的时间延迟,得到近似真实的目标位置和速度、加速度信息;针对低频输入信号引入闭环扰动问题,提出一种快速数据扩展方法,实现低频信号到高频信号的扩展;根据传感器融合预测结果,设计跟踪前馈控制器,提高系统的响应速度。仿真结果和实验结果均表明该前馈方法能够对CCD反馈延迟导致的跟踪误差进行补偿。实验结果表明:该方法能够大幅提高系统对高速目标的跟踪性能,在目标运动状态相同条件下,相比补偿前跟踪误差减小约83.67%。

一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法

激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法,利用局部的直线拟合来判断地面点并滤除,提高树木特征比重,在激光惯导融合SLAM的前端匹配部分对点云数据进行建图,减小由地面点造成的树木匹配误差。在真实样地中对改进前后两种算法进行实验对比和综合量化评价。实验证明,算法改进后建图所得单木位置的平均绝对误差和均方根误差分别减少了61%和50%,说明该算法可以在林下得到更佳建图效果,可为森林资源调查提供技术支撑。

球墨铸铁焊接管件环氧粉末涂层缺陷的分析与改进

球墨铸铁焊接管件作为水利工程输水管线的配套产品,起到重要连接枢纽作用,而常规产品外涂层为黑色高氯化聚乙烯防腐涂料,内涂层为水泥砂浆内衬,不能满足腐蚀性强的土壤环境和输水要求。近年来,熔结环氧粉末涂层(FBE)作为高端重防腐涂层产品逐渐被人们认可,其需求也在逐渐增加,为了针对我国不同地区土壤的腐蚀性差别,生产不同的防腐涂层来确保球墨铸铁管管线的使用寿命和长期安全运行,本文重点对针对该类产品极易出现的各类涂层缺陷进行研究,从工艺上进行深入调查分析,探索影响产品涂层质量的主要控制环节,选择合适的材料及工艺,并进行工艺探索与研究,制定解决方案,降低该类产品的涂层不良率,进一步满足市场需求,提升差异化产品质量。

狄克松检验的时空信息加权SG时间序列滤波法

为准确重构受连续云雾污染NDVI时间序列,提高拟合曲线保真性,提出一种狄克松检验并融合时空信息的加权SG滤波法(SGDST)。首先,利用狄克松检验对像元生成一条标准参考曲线;其次,利用参考曲线和时空信息在目标像元邻域内找到相似像元,通过整合相似像元数据生成预处理序列;最后,通过加权SG滤波法对处理后NDVI序列进行平滑,获得高质量NDVI时序数据。采用2010—2019年MODS13Q1_NDVI数据,与SG滤波法、DL拟合法和AG法对比。结果表明:在拟合曲线时,SGDST方法能准确重构连续多期缺失数据的时间序列,有效保留局部波峰波谷细节特征;处理顽固噪声时,可避免过度修正有效低值;与其他3种方法相比,SGDST法的均方根误差和绝对平均误差小于0.0853像元,占拟合总像元比例最大,保真度最高。