发表咨询:400-808-1731
订阅咨询:400-808-1751
部级期刊
影响因子 0.47
人气 24330
省级期刊
影响因子 0.3
人气 17079
部级期刊
影响因子 0.59
人气 15983
统计源期刊
影响因子 0.91
人气 14057
部级期刊
影响因子 0.38
人气 12702
统计源期刊
影响因子 1.71
人气 12521
北大期刊
影响因子 0.46
人气 12087
部级期刊
人气 11961
CSSCI南大期刊
影响因子 5.52
人气 11815
北大期刊
影响因子 3.18
人气 11594
摘要:进入21世纪以来,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,计算机视觉与图像处理技术在许多领域受到广泛重视并取得重大的开拓性成就。视觉图像与计算机系统是一个让计算机有效地感知,处理及理解视觉信息,最终让计算机效仿人眼和人脑惊人的感知能力进行处理,甚至在某些方面能够超越和协助人类。
摘要:针对汽车防碰撞系统的问题,以图像测距技术为背景,对其中的关键技术进行了研究。首先,根据相对运动学原理,由图像测距实验平台在假定沿光轴方向移动采集图片,在此基础上运用改进的SIFT匹配算法对图像进行匹配获得匹配点,计算所得到的匹配点的世界坐标,从而获得距离值;其次,通过室内实验计算证明了所推导的测距原理的正确性;最后,将图像测距技术应用在汽车防碰撞系统中,实验结果证明,测距系统平均误差为8.507 7 mm,精度较高,验证了整个方案的可行性和有效性。
摘要:为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。
摘要:针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。
摘要:为了更好的实现图像模糊消除和有效地去除斑点噪声,提出了一种新的基于偏微分方程的图像去噪方法,它是基于非线性四阶扩散模型。首先提出了该非线性偏微分方程的方案,然后对微分模型进行数学处理,研究它的适定性,最后证明了此模型在一定条件下是适定的,并且存在了弱解,所得到的弱解近似于基于有限差分数值离散格式。实验结果表明,新模型在图像去噪和保边缘等细节信息方面都达到较好的效果,峰值信噪比有了大幅提高,去噪性能较经典模型更具优越性。
摘要:设计了一种绝缘子识别定位与自爆缺陷检测方法。识别定位算法首先使用最大类间方差法对绝缘子进行分割,然后提取绝缘子不变矩特征值,最后使用Adaboost分类器定位绝缘子位置。针对自爆绝缘子的形状特点,设计了计算相邻绝缘子的欧氏距离的检测方法。自爆缺陷检测方法在处理多个自爆点时检测效果较好,准确率达到87%。通过实验得出,方法准确率较好,更加适合在实际场景中应用。
摘要:针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。
摘要:实现地图拼接是多机器人协作创建地图的一项关键技术。研究了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的多机器人栅格地图拼接方法,该方法通过对机器人运动坐标系进行刚体变换,将栅格地图拼接问题用图像配准的最小化问题来表示并建立数学模型。首先利用一种改进的SURF算法从待拼接地图中提取特征,然后利用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配得到初始拼接参数,并将拼接参数作为ICP算法的初值来求解目标函数。最后分别利用公开数据集和Turletbot2移动机器人进行了实验,结果表明该方法能对多机器人建立的栅格地图实现可靠拼接,鲁棒性好且精度高,拼接速度快适用于较大规模环境栅格地图拼接。
摘要:为了提升水印鲁棒性,解决水印透明性与鲁棒性相互间的矛盾,提出一种融合SVD和HVS优良特性的小波域数字图像水印算法。该算法首先对载体图像进行二级DWT,提取二级低频子带并进行分块;然后对各个子块进行SVD,根据HVS对平均亮度的敏感性,结合修正的余弦相似性度量方法计算出水印的最佳嵌入位置;最后以量化的方式将Arnold扰乱加密的水印嵌入到选定的奇异值中,嵌入强度根据载体图像子块的奇异值自适应地调节。实验结果表明,该水印不仅具有很好的透明性,对噪声、滤波、剪切以及JPEG压缩等水印攻击也都呈现出较高的鲁棒性。
摘要:为了解决当前光学图像加密算法因其输出密文的相位信息完全被保留在纯相位掩码中,使其出现轮廓显现问题而降低算法安全性的不足,提出了基于圆谐分量展开与Gyrator变换域相位检索的光学图像加密算法。首先,引入Gyrator变换对明文进行处理,形成Gyrator变换频谱;基于离轴圆谐分量展开机制,将Gyrator变换频谱分割为零阶圆谐分量与非零阶圆谐分量;通过引入球面相位因子,对零阶圆谐分量进行调制,获取其相应的密文;随后,利用迭代相位检索Gyrator变换算法,将零阶与非零阶幅度视为输入明文与输出密文的幅度约束条件,对非零阶圆谐分量完成编码,获取一个复杂场分布,从而完成整个明文的加密。实验结果显示,与当前光学图像加密技术相比,所提算法的安全性与鲁棒稳健性更高,具有更强的抗噪声攻击与抗剪切攻击能力。所提算法能够更好地保护图像在网络中安全传输,具有较好的实用性。
摘要:针对分布式电源接入配电网带来的电压静态稳定性问题,主要研究含分布式发电的有源配电网电压稳定性。首先提出了根据潮流解来计算整个配电网的电压稳定性指标方法以反映系统各节点的电压稳定性,然后考虑分布式发电作为一个负的负荷直接注入,分别建立了不同类型分布式电源在配电网潮流计算的模型。最后,以分布式电源中典型风电为例,对IEEE-33节点有源配电网进行仿真,分析了不同风机出力、风机接入及有功出力波动对有源配电网系统电压稳定的影响,仿真实验表明分布式电源的接入可以有效提高系统的电压稳定性。
摘要:滚动轴承是旋转机械状态监控及故障诊断的重要研究内容。为了更加高效的对轴承故障位置及故障程度进行诊断,提出了一种基于Hilbert边际谱和改进粒子群算法(IPSO)优化支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先求取轴承振动信号的本征模态函数,在此基础上得到信号的边际谱以及信号的AR模型参数,积分求取边际谱的能量特征函数和AR模型参数相结合构成系统特征向量。然后针对传统网格搜索法或凭经验确定SVDD核心参数的缺点,提出利用基于动态因子的粒子群算法对SVDD的核心参数惩罚常数C及核函数宽度σ进行优化,利用优化后的SVDD模型对滚动轴承各状态信号进行智能诊断。人工数据集及真实数据集实验结果表明,该方法可以有效识别各故障状态信号,并且优化后模型的诊断效率及诊断精度高于传统网格搜索法确定的模型。
摘要:高铁线缆盗割案件案发现场遗留的断头承痕面上存在着大量线条痕迹,其往往呈现非线性形态特征,随机性较强。为了更快速地进行痕迹特征分析及所属工具推断,设计出一种针对非线性线条痕迹的小波域特征快速溯源算法,该算法首先将单点激光位移传感器检测断头表面拾取的一维信号利用小波分解进行降噪,随后使用基于小波特征的动态时间规整算法实现痕迹特征相似重合度匹配,最后使用基于梯度下降法的线性回归机器学习算法不断的迭代使得代价函数值代价最小,从而实现对应工具快速推断。最终通过实际痕迹推断剪切工具试验验证了本算法的实用性和有效性。
摘要:多运动目标跟踪是智能视频监控系统的重要内容。由于目标数量众多且目标之间相互遮挡,会造成跟踪轨迹不连续,这是多目标跟踪问题的难点,也是当前流行算法无法解决的研究的问题。利用目标对相互之间的位置信息受到外界干扰较少的特点,提出基于条件随机场多目标跟踪。与以前针对所有目标的外形特征不同,算法对跟踪子对进行标示。采用分层结构,由低阶状态作为输入序列到高阶,通过代价函数最小化,从而得到最终连续跟踪轨迹。能有效解决复杂环境下多目标不连续的问题。算法对于外形类似的被跟踪目标以及相互遮挡严重的情况有比较明显的优势,与当前优秀的算法相比,实验表明本文算法在定量分析和定性分析上均有较好的结果。
摘要:针对战场声目标探测系统对目标识别及分类问题,提出了一种基于频率截止EEMD(cut-off frequency-EEMD,CFEEMD)的能量特征分析(energy feature analysis,EFA)方法。选取信号自身的最小有效频率作为EEMD筛分的终止条件,对EEMD方法进行改进,实现目标声信号的快速分解,获得准确的IMF分量;通过计算各阶IMF能量,得到目标信号的总体能量向量,进而分析典型目标声信号各阶IMF分量的能量分布情况;定义目标声信号高低频段能量差特征参数,用于战场声目标的特征识别与分类。半实物仿真试验结果证明了CF-EEMD与EFA相结合的目标声信号识别方法的可行性和实用性,适用于战场声目标识别及分类。
摘要:针对低信噪比条件下语音端点检测精度受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于投影分类的语音端点检测方法。该方法首先利用长时语音信号变化率测度特征进行低信噪比环境中的语音特征计算,充分利用语音信号和非语音信号的不同来增强低信噪比条件下的区分度;接着,采用Fisher准则对语音和背景噪声进行分类识别,确保投影后的特征参数类内散度最小、类间散度最大。实验结果表明,方法具有较高的检测精度,在信噪比为-10 d B的白噪声干扰情况下仍然保持了86.7%以上的正确检测率。
摘要:针对传统粒子群优化算法与差分进化算法都易出现早熟等问题,提出了一种随机差分变异粒子群混合优化算法。算法结合粒子群与差分算法的各自特点,首先采用差分变异方法产生试探性候选个体,再将其代入到粒子群速度更新公式,引导粒子飞行方向,从而扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解,采用随机差分变异方式对当前最优粒子进行扰动,使算法在有效提高局部开采能力的同时,有效避免停滞现象的发生。算法分别在单峰及多峰等8个测试函数上与3个相关算法进行对比实验,实验结果表明,新的混合算法优于其他对比算法,有效提高了算法的性能。
摘要:射频识别技术(RFID)三维定位是目前室内定位的主要技术,现有的RFID三维定位主要基于LANDMARC定位算法。针对传统的LANDMARC定位算法存在定位精度低、自适应性差的问题,提出一种基于文化双量子粒子群(CDQPSO)优化的RFID 3D-LANDMARC定位算法。该算法首先使用BP神经网络在数据拟合方面的优势对采集信号进行预处理,研究无线信号传输损耗模型,以提升LANDMARC算法的定位精度;然后引入CDQPSO算法在全局搜索与寻优方面的技术优势,求解模型,解决LANDMARC定位算法的自适应问题。实验研究表明,所提算法定位误差在0.56 m以下的标签达到75%,与基本LANDMARC算法和粒子群优化LANDMARC算法相比,定位精度和适应性均得到显著提高,而且能克服粒子群算法收敛速度慢的缺点。