一种基于融合技术的成捆棒材端面图象的分割方案

针对特定工业现场环境下成捆棒材端面图象的分割问题,提出了一种基于融合技术的图象分割方案.该方案先分别采用阈值化与基于边界的分割方法对图象进行初始分割,然后将所得数据加以关联,并采用遗传算法加以融合与提取.实验结果表明,该方案在不明显增加计算量的同时,使分割质量有了明显提高.

基于二次判断的无线多传感器跌倒监测系统

通过研究跌倒事件,设计了一种基于多传感器的穿戴式跌倒监测系统。将加速度传感器、磁传感器和压力传感器相结合,采集相互独立的实时数据,并利用阈值和表决算法进行二次判断来提高系统的跌倒识别率。系统实时监测跌倒事件,并根据报警设置提醒误判或者通知家属以得到及时救助。实验结果表明,该系统有较高的识别率和可靠性,适合应用于跌倒监测系统。

基于非接触式电阻抗层析成像图像融合方法

电学层析成像技术中的不适定问题和非线性问题影响了图像重建的质量。为提高重建图像的精度,提出一种可变阈值的改进滤波器图像融合算法。通过非接触阻抗传感器提取输出电压的实部、虚部和相位分量,使用Landweber算法分别对这三种分量进行图像重建,运用可变阈值的改进滤波器图像融合算法对三种图像进行图像融合,并通过仿真及实测分析了水相电导率对成像效果的影响。实验结果表明:随着水相电导率的增加,实部图像、虚部图像和相位图像的精度呈下降趋势;而使用图像融合后重建的图像轮廓更加清晰,介质分布、形状及大小均与原图较为接近,图像重建精度更高。

基于小波变换的图像融合算法的实现

提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好。

加油站复杂环境下车牌定位算法研究

车牌定位技术是整个车牌识别系统中最关键的一步。车牌定位的准确程度决定了后期车牌字符分割和字符识别的效果。现在已有的车牌定位算法大多数适用于路面情况简单、背景环境单一的情况,而对于加油站等复杂环境适用性不高。本设计提出加油站复杂环境下的改进的车牌定位算法,该算法通过边缘检测来初步定位车牌,并通过迭代融合算法,多次的筛选候选区域。最后对车牌进行阈值矫正,从而达到车牌精确定位效果。实验结果表明本设计中的定位算法,其准确率与时效性明显的高于传统的定位算法。该算法解决了传统定位算法只能应用于简单路面环境的局限性的问题,适合于车流量大、车况复杂的加油站现场,可行性高,定位准确,具有一定的实用价值。

多方向GAP预测器彩色图像快速边缘检测

针对传统梯度调节预测器(GAP)模板进行边缘检测时产生预测错误繁衍的不足,提出改进的多方向GAP预测器模板。首先色融合生成灰度图像;以图像中心划分四个区域,采用并行技术应用多方向GAP模板计算预测值;利用错误反馈信息构建预测误差图像;再通过梯度直方图计算阈值,分类误差图像边缘;最后Hilditch算法细化边缘。实验证明,该模板方法不仅大大降低了时间复杂度,而且检测的伪边缘较少,细节丰富,得到了视觉质量较好的边缘图像。

融合改进A^(*)算法与DWA算法的机器人实时路径规划

对于利用传统A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低下、节点冗余且不平滑及转弯易靠近障碍物等缺点,基于全向移动机器人提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相融合的实时路径规划方法。在传统A^(*)算法的评价函数中加入环境中障碍物信息和父节点到目标点的代价信息,提高路径搜索效率;对当前节点扩展时进行安全检测,优化节点扩展方向;基于安全阈值提取路径关键点,优化搜索路径;将优化后的关键点作为DWA算法的临时目标点,将2种算法融合规划出一条基于全局最优的圆滑曲线路径。实验结果表明,基于融合导航算法规划的路径能安全快速地躲避动态障碍物。

五站数据加权融合无源时差定位

在无源时差定位技术中,定位算法和布站形式的选择直接影响着无源定位方案能否顺利应用于实际工程并满足工程需求。通过对常用定位算法的研究分析,选择了伪逆法和总体最小二乘算法为求解方法,同时选择了有利于工程实现的五站主站升高的布站方法。五站定位选择总体最小二乘算法求解,同时对4个辅站进行分组并用伪逆法求解,最后对所有定位结果进行融合,从而解决了四站定位的无解及模糊问题,并提高了定位精度和稳定度,真实数据处理验证了其可行性及有效性。

数据融合的跌倒检测系统设计

为解决跌倒检测中检测设备功耗高、报警范围受限、携带不便等难题,结合Arduino与Android设计了基于MPU6050的跌倒检测系统,提出了基于数据融合的并行阈值算法,通过对5位实验者的模拟测试,该算法实现了97.6%的精确度和99.2%的特异性。实验表明:算法和方案在方便携带的基础上能较为准确地实现人体跌倒检测并及时定位报警。

基于多特征阈值融合的手指静脉识别算法

大部分手指静脉识别算法使用单个特征识别,识别的基本是静脉区域特征。研究发现背景区域对静脉识别也有辅助作用,为此,提出一种融合静脉曲率灰度特征、曲率细线特征及背景曲率灰度特征的阈值识别算法。用高斯模板对图像进行曲率特征提取和分解,得到背景曲率灰度特征和静脉曲率灰度特征,再通过提取曲率特征得到曲率细线特征,并用阈值融合算法将3种静脉图像特征融合起来进行识别。实验表明,所提算法的性能优于基于方向滤波提取细线特征的算法和基于Hessian矩阵提取细线特征的算法。训练样本中,认假率为10-6时,其拒真率最低降至9.13%,性能显著提高。

基于小波阈值–卡尔曼的水田旋耕平地机倾角信号的去噪方法

基于全球卫星导航系统(GNSS)的水田旋耕平地机田间试验,采集平地机在调平过程中的倾角信号,采用小波硬阈值法,获取低频信号,并实时估计倾角信号的噪声方差,作为卡尔曼滤波的修正信息,再将低频信号作为系统输入,运用卡尔曼滤波对信号进行二次修正。试验结果表明:小波硬阈值–卡尔曼融合算法的滤波效果优于单一的小波阈值法和卡尔曼滤波,倾角信号经融合算法处理后,信号的信噪比由21.704提高到39.116,均方根误差从0.035 1减小至0.012 6。倾角信号中的噪声成分明显减少,信号的精确度更高。

基于改进SURF算法的图像拼接研究

快速鲁棒特征(Speeded-up robust feature,SURF)算法在图像匹配、模式识别、图像拼接等众多领域有着广泛的应用。随着摄像机的更新换代,照片分辨率逐渐提升,传统的SURF算法已经无法满足图像拼接的效率要求;针对以上问题,该文提出了一种具有动态阈值的改进SURF算法,该算法依据图像位置的相关性,生成用于规划拼接区域的动态阈值,利用该阈值缩小特征提取和匹配的有效区域,从而提升算法的执行效率。针对传统的渐进渐出图像融合算法失真严重的问题,该文提出了一种新的非线性权重模型,利用该模型,有效降低了拼接图像的重影现象,提升了视觉效果。

多传感器数据融合在火灾检测中的应用研究

众所周知,火灾往往给人们带来巨大的损失,而火灾探测器是实现火灾预警的有效措施.目前很多火灾探测器在内部的MCU中设定了火灾报警阈值,只要发生火灾时,火灾探测器达到该阈值,MCU则会驱动报警模块发出持续的声光报警.随着环境日益复杂,单一传感器只能从单个角度去反应环境情况,逐渐不满足人们的需要,需要配置多个传感器去检测火情,从多个角度去反应火灾情况,能更准确的对火灾进行判断,随着数据量的增多,在报警平台采用了多传感器数据融合算法对收到的数据做出分析,判断是否发生火灾,降低火灾误报率,使得火灾检测更加精准.

基于阈值优化模糊投票法的农业旱情等级遥感评估

旱灾频繁发生给农业造成严重损失,将旱情监测视作异常信息识别过程,利用多分类器融合方法探讨集成多源遥感空间数据的高精度农业旱情等级评估模型。首先对各类旱情关联因子进行相关性分析,选择最优模型输入参数;然后利用3种单分类器(神经网络、支持向量机以及分类回归树)对多源遥感数据进行分析,构建阈值优化模糊投票法(threshold-optimized fuzzy majority voting,TFMV)对单分类器旱情等级评估结果进行决策级融合。结果表明:TFMV方法总体分类精度为72.55%,分别比神经网络、支持向量机、分类回归树高出约3.6、5.1和3.6个百分点;与经典投票法相比,TFMV方法分类精度也提高了约2.5个百分点。TFMV方法能有效提高单分类器旱情评估精度,多数情况下能较准确反映研究区干旱受灾区域以及旱情程度,具有应用于实际区域旱情等级评估业务的潜力。

一种基于融合算法的管道泄漏信号处理方法

利用环道实验模拟实际管道泄漏工况,验证了小波去噪的实际效果,通过时频联合分析泄漏信号的衰减过程,从两方面阐述了小泄漏不易被发现的原因,并且讨论了现阶段最常用的小波去噪方法处理小泄漏信号的不足。针对上述问题,建立新阈值函数提高小波去噪方法的信号重构精度,并从数学角度分析了新函数的优越性,提出了基于最大信噪比的盲源分离算法,将小波变换与盲源分离相融合,通过分离已知构造信号说明此方法的适用性,验证该融合算法的实际去噪效果和工业应用价值。

油液监测多参数多尺度综合航空保障整体解决方案

现代化航空产品向着复杂化、集成化和智能化发展，与之匹配的航空保障要求也向着基于性能的预知性健康管理方向发展。为了提升航空发动机、传动系统、液压系统健康监控保障能力，实现基于性能的维修保障，进行基于油液监测的、在线／离线结合的多参数、多尺度、多模态融合保障的关键技术研究；提出基于阈交概率谱分析的数据融合和故障预测算法，并结合实际应用设计一套在线／离线结合的包含多参数油液检测和维修策略支持功能的整体解决方案。该方案已在多个飞机台架或分系统上进行了对比试用，证明能有效监控航空动力系统、传动系统、液压系统等关键部件的性能和健康状态，成为现代基于性能健康管理的航空保障的重要手段。

基于多阈值算法融合的图像分割

针对一种阈值分割算法很难对不同类型的图像进行有效地分割的问题,提出一种多阀值算法融合的方法.该方法通过不同的算法得到一组阈值,由迭代的方式将它们有机地组合,并定义一个回报函数,来选取最优阈值.实验结果表明,该方法针对不同类型的图像能够选择最优的阈值进行有效的分割,消除了使用者必须具有先验知识的障碍,省去了人工选择分割方法的麻烦.