结合WTLBP特征和SVM的复杂场景文本定位方法

针对自然环境中文字结构差异性大,文字和非文字难以有效区分而造成定位虚警率较高的问题,提出利用小波变换(WT)和多尺度LBP算子相结合的方法(WTLBP)提取文字特征,并将其用于对候选文字区域的分类确认,以降低文本定位虚警率．算法首先利用文字笔画边缘实现快速的文本区域检测,获得候选的文字区域;然后,提取候选文字区域的WTLBP纹理特征,结合支持向量机(SVM)分类器对候选文字区域进行分类确认．实验结果表明, WTLBP文字特征具有较高的区分度,能够有效区分文字和非文字区域,将其用于对候选区域的分类确认可大大降低复杂场景中文本定位虚警率．     

车辆行车实时目标区域特征提取及分类训练

为了实现前方车辆智能实时检测,文中提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前方车辆检测的区域检测算法.采用一种改进Hough变换直线检测算法提取图像感兴趣区域;对图像感兴趣区域的梯度方向直方图(HOG)特征进行了提取,利用支持向量机(SVM)训练得到的分类器进行前方车辆的检测.实验结果表明:文中提出的区域检测算法能有效实时、准确检测前方车辆;车辆检测用时较梯度方向直方图和支持向量机直接检测算法降低了30%,识别率提高了1.6%.     

基于小波匹配的新小波支持向量机预测模型

针对产品销售时序具有多维、小样本、非线性、随机性等特征,已有的支持向量核不可能精确逼近任意的销售时序曲线.将小波理论应用于支持向量核函数,并对标准支持向量机进行修正,形成一种新的小波支持向量机(WN-ν-SVM).设计了自适应正态变异粒子群算法(ANPSO)对小波支持向量机模型参数进行辩识,并进行了汽车销量预测的实例分析.结果表明,基于WN-ν-SVM模型的短期预测方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

多层次MSER自然场景文本检测

提出一种新的基于多层次最大稳定极值区域(MSER)的自然场景文本检测方法,其由候选区域的提取和文本检测组成.在候选区域提取过程中,采用多层次MSER区域提取方法:通过对原始图像进行多个颜色空间变换和多尺度放缩得到多个变换后的图像,采用多个阈值对其进行MSER区域检测,并将检测到的区域作为候选区域用于文本检测.检测过程中,对候选区域提取手工设计的底层特征和基于卷积神经网络(CNN)的深层特征,训练一个随机森林回归器对特征进行分类得到字符区域,再将其合并成单词区域,并进行相似的特征提取和分类,从而得到最终的文本检测结果.使用2个标准的数据库(ICDAR2011和ICDAR2013)对提出的方法进行性能评价,F指标在ICDAR2011和ICDAR2013上均为0.79,表明了所提出的自然场景文本检测方法的有效性.     

基于CKPCA-HOG和支持向量机的运动目标分类算法

为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类,提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域,并识别出潜在候选运动目标.利用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征,以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征.将...     

显著性的无人机远距离障碍物检测

针对旋翼无人机的避障问题,结合人眼视觉的显著性注意机制和HOG特征,提出一种实时的障碍物检测算法。该算法首先采用形态Haar小波分解的方法构建增强图像,然后根据增强图像的投影曲线提取出障碍物的候选区域。其后,对障碍物候选区域进行尺度归一化后提取HOG特征,并采用线性SVM分类器进行分类判别。该算法采用C++语言实现,在Celeron 2.3GHz处理器、2G内存的单板计算机上测试分辨率为640×480的VGA视频图像的处理速度约为14f/s。实验结果表明该算法满足无人机在低空环境下的障碍物的实时检测需求。     

支持向量机的红外目标自动检测与识别

针对红外图像提出一种基于支持向量机的目标检测和识别算法，首先运用数学形态学方法对背景进行滤波，突出候选目标；选取适当的阈值和边缘检测算子对候选目标进行图像二值分割和边缘提取；最后以候选目标的边界不变矩作为特征，用支持向量机方法进行目标的识别，确定目标的位置．实验表明，该方法能够有效地实现对红外目标的检测和识别，并具有较高的抗噪声和抗复杂背景的能力。     

融合信息化边界和多模态特征的室内空间布局估计

为感知室内空间布局,提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先,采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先验的信息化边界图.其次,采用Canny边缘检测和投票策略估计水平和竖直方向消失点,从消失点等角度间隔引出射线细采样信息化边界能量高的区域.接着,采用VGG空间多尺度卷积神经网络估计几何深度和法向特征.然后,积分几何求和候选布局多边形中多模特征描述一元共生,候选布局的表面法向平滑和位置关系确定二元标记约束.最后,采用结构化支持向量机学习模型,最大布局候选得分以推理布局.实验结果表明,与经典方法相比,本估计方法可以有效改善布局的完整度.     

基于粒子群优化LS-WSVM的电机断条故障诊断

为了准确检测出鼠笼式异步电机的转子断条故障,提出一种基于粒子群优化最小二乘小波支持向量机的诊断方法。首先,利用小波包或经验模态分解法提取出电机定子电流信号的特征向量,将特征向量分为训练集和测试集。再将训练集输入粒子群优化的最小二乘小波支持向量机进行训练,用训练好的最小二乘小波支持向量机对测试集进行分类。实验结果显示,此方法的故障诊断正确率明显高于最小二乘支持向量机的故障诊断方法。本文将小波分析和支持向量机结合使两者的优势互补,具有强大的泛化能力,为异步电机的转子断条故障诊断提出了一种新的方法。     

基于SVM的灵敏度分析方法选取肿瘤特征基因

提出基于支持向量机的灵敏度分析方法选取结肠癌特征基因.用支持向量机分析基因对分类决策函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,得到一组候选特征基因子集;以支持向量机为分类工具,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取具有最佳分类能力的候选特征基因子集作为结肠癌特征基因子集.通过实验比较,该特征基因子集的分类能力优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性.     

机器人避开多随机障碍物的路径规划遗传算法

针对当前路径规划中存在的诸多问题,提出了基于遗传算法的机器人避开多随机障碍物的路径规划方法。首先提出障碍物环境的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避碰路径与神经网络输出的关系,将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避碰要求和最短路径要求以及边界约束条件融合成一个适应度函数。通过对该算法进行实验仿真,证明该方法具有良好的动态避障性能,是有效和正确的。     

基于小波分解—支持向量机的短时交通量预测

基于交通流预测问题与函数估计和逼近问题是等价的的思想,提出一种基于小波分解-支持向量回归的短时交通量预测方法。首先对交通量数据进行小波分解,然后分别对基本信号和不同分辨率的干扰信号建立支持向量机模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果,并利用实例计算显示模型具有较低的误差,证明了该方法具有很好的可靠性。     

基于层次支持向量机的区域战略交通控制策略优化方法

针对传统交通控制系统中控制策略无法动态响应交通状态变化的问题,提出了一些评价区域交通状态的指标,并基于这些指标提出了一种基于层次支持向量机的区域战略交通控制策略优化方法,设计了两种层次支持向量机优化结构。最后基于VISSIM4.2和Matlab 7.01平台,开展了一些模拟试验来验证所提出方法的性能。仿真结果表明,基于组合二叉树的层次支持向量机的优化方法能够更有效地、准确地响应于时变交通流。     

基于单眼视觉和超声波室内障碍物检测系统在智能车上的应用

提出一种基于单眼视觉和超声波测距的树莓派智能机器人车检测静态和动态障碍物的方法. 采用改进的单眼视觉障碍物检测算法,对室内的静态和动态障碍物进行轮廓检测,并利用超声波传感器测量机器人车与障碍物之间的距离. 针对静态障碍物检测,在图像预处理阶段引入图像增强,并通过HSV图像提取不同障碍物颜色特征,以提高障碍物轮廓标定的效率和准确率. 针对动态障碍物检测,结合背景差分与3D图像显示技术实现动态目标捕捉,并设置距离决策模块记录障碍物位置信息. 试验结果表明,该方法可有效减少障碍物检测的平均消耗时间以及障碍物位置信息的错误率,提高室内障碍物检测的效率和准确性.     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.     

连续小波变换识别水轮机故障信号孤立奇异点

针对低频振动信号，给出一种故障信息识别的有效方法。选择双正交样条小波作为基小波，将多尺度分析及孤立奇异点的检测运用到水轮机房轴径向摆度分量信号的故障识别中。结果表明，利用连续小波变换系数模极大值（WTMM）的多尺度分析、根据WTMM曲线的长度、强度及其Lipschitz指数可以定位孤立奇异点；运用最小二乘算法估算李氏指数，即可估算故障点的奇异性程度并取得了很好的诊断效果。     

基于支持向量机和相关反馈技术的肿块检测算法

为了避免由于乳腺中的致密组织与肿块类似的特征表现而造成的肿块检测精度不高,设计了基于典型特征的支持向量机分类器对提取出的感兴趣区域进行分类,并引入了相关反馈算法以进一步提高分类器的性能,提出了一种新的基于支持向量机和相关反馈技术的乳腺图像中肿块的检测方案．通过对大量乳腺图像的仿真实验显示,基于典型特征的支持向量机分类器能够将无特征支持向量机分类器的检出率提高约5%,而相关反馈技术的引入则使系统的检出率进一步提高到约90%．     

行为规划和浓度梯度法联合的河道污染源追踪定位方法

面向河道突发污染源追踪定位需求,提出一种联合使用行为规划法和浓度梯度法的河道污染源追踪定位方法.设计2个模拟实验方案进行追踪搜索效果的分析与验证.利用河道污染物二维扩散模型仿真计算某河道污染物扩散数据,模拟移动监测小船对不同污染源位置的追踪路径和定位情况,对比分析了单一方法和联合方法在障碍物约束条件追踪搜索步数、路程、污染源定位精度等方面的优缺点.借助自主研发的小型移动式水质监测平台,进行避障算法和污染源追踪实验,验证结果表明,相比已有方法,所提方法更适用于复杂条件,且搜索效率更高.     

基于解析小波变换的奇异性检测和特征提取

为提高信号奇异性检测的精度和故障特征提取的有效性，利用信号和噪声的小波变换模极大值沿尺度方向的不同传播特性，提出了一种通过解析小波极大模重构进行信号奇异性检测和滤噪的方法，并将解析小波分析引入机械故障诊断中.分别采用实小波极大模和解析小波极大模分析汽车主减速器性能试验机上采集的几种故障振动信号，并进行主减速器故障诊断.试验结果表明，解析小波极大模相比实小波极大模具有更好的奇异性检测效果，能够突出故障特征，从而有效提高故障诊断的准确性.     

基于偏振信息的水体障碍物检测方法

将光的偏振概念引入机器视觉领域，并应用于智能机器人野外导航中水体障碍物的检测.该方法基于如下物理准则：非偏振光通过平滑水面反射后成为部分线性偏振光，其偏振相位相对周围环境具有更大的相似性.通过综合比较偏振度的大小和偏振相位的相似性，可以检测出场景中的水体障碍物.实验结果表明，该方法对复杂自然环境下水体障碍物的检测，特别是包含周围植物倒影的水体部分的检测具有良好的效果.与传统机器视觉方法相比，偏振视觉手段计算简单，可以与现有图像处理技术结合使用.