一种基于透视变换的车辆位置和方向提取方法

为了实现浓雾下高速公路的正常通行,提取了一种基于红外光穿浓雾能力比可见光强的特点,在道路两侧护栏上设置等间隔的红外诱导标志,利用车辆上的红外成像装置,获取车辆位置状态引导车辆正常行驶。利用快速标定模型进行了车载成像装置的标定,研究了基于导引标志的车辆位置和方向参数提取,其中改进了一种基于透视变换提取车辆位置方向的方法,即利用图像中车道平行线和灭影点的内在关系估计出车辆方向,并通过几何关系计算车辆位置。实验表明,该方法估计的车辆位置和方向参数达到车辆导引要求,是一种可行的方法。     

一种鲁棒的运动目标阴影去除及修复算法

针对阴影区域对运动前景的干扰问题及归一化互相关系数阴影检测方法的局限性，提出一种归一化互相关系数融合对称交叉熵的阴影检测方法，并根据阴影区域和误检区域各自邻域的前景分布规律，提出一种基于阴影轮廓像素点邻域信息的阴影误检去除方法，对阴影去除形成的前景空洞及断裂进行恢复，最终得到完整准确的运动前景。前景保留率相比归一化互相关系数方法提高40.4%，相比SVM支持向量机方法提高6.3%，耗时约为SVM支持向量机方法的1/153。     

无人机视觉着陆中合作目标的识别技术研究

为了解决无人机的全天候自主着陆，从所设计的合作目标自身的形状特征出发。提出了通过目标轮廓的方向链码快速实现目标的长宽比进而识别出目标的一种新的方法，并通过目标的形状特征确定无人机自主着陆的方向；实验表明。该方法较好地实现了合作目标的快速识别。     

基于视觉的车辆衡中轴型检测方法研究

无人化、自动化是现代工业的发展方向,在自动化车辆衡应用场景中,针对现有车辆轴型检测方法中存在设备使用需破坏路面,安装和维护不便的问题,首先根据HOG算子具有较好的对轮胎边缘提取和局部形状信息描述,MB-LBP算子具有抗光照能力强且对小尺度位移具有鲁棒性的特点,设计了一种基于HOG和MB-LBP特征融合的轮胎检测新算法。其次,根据相机成像和图像测距原理,设计了一种基于图像标定和目标检测的轴距测量方法。接着,通过轮胎和轴距的检测结果确定车辆轴型。最后设计了相关实验对提出算法的有效性和准确性进行验证,轴型检测成功率达到97.65%。     

微波叶尖间隙传感器信号校准研究EI北大核心CSCD

利用微波雷达传感器测量叶尖间隙时,传感器存在信号泄露、背景回波叠加、电路元器件不平衡以及空间滤波效应等问题,根据这些问题的来源及影响机理,提出了一种具有环境适应性的传感器误差模型,通过将模型从空间域变换到频率域并优化误差提取算法,建立了一套提高传感器线性度、减小测距误差的校准方法。同时,选用小型24 GHz雷达传感器构建了模拟叶尖位移测量平台,使用该校准方法后,传感器线性度由±13.79%提高到±1.57%。拟合标准距离与测量值后,量程内最大测距误差下降到0.021 3 mm,最大标准差下降到0.019 7 mm。该方法有利于提高微波叶尖间隙测量精度。     

联合判别性低秩类字典与稀疏误差字典学习的人脸识别

目的 由于受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,使得采集的不同人的人脸图像具有相似性,从而给人脸识别带来巨大的挑战,如果每一类人有足够多的训练样本,利用基于稀疏表示的分类算法（SRC）就能够取得很好地识别效果。然而,实际应用中往往无法得到尺寸大以及足够多的人脸图像作为训练样本。为了解决上述问题,根据基于稀疏表示理论,提出了一种基于联合判别性低秩类字典以及稀疏误差字典的人脸识别算法。每一类的低秩字典捕捉这类的判别性特征,稀疏误差字典反映了类变化,比如光照、表情变化。方法 首先利用低秩分解理论得到初始化的低秩字典以及稀疏字典,然后结合低秩分解和结构不相干的理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们联合起来作为测试时所用的字典;本文的方法去除了训练样本的噪声,并在此基础上增加了低秩字典之间的不相关性,能够提高的低秩字典的判别性。再运用l₁范数法（同伦法）求得稀疏系数,并根据重构误差进行分类。结果 针对Extended Yale B库和AR库进行了实验。为了减少算法执行时间,对于训练样本利用随机矩阵进行降维。本文算法在Extended Yale B库的504维每类32样本训练的识别结果为96.9%。在无遮挡的540维每类4样本训练的AR库的实验结果为83.3%,1 760维的结果为87.6%。有遮挡的540维每类8样本训练的AR库的结果为94.1%,1 760维的结果为94.8%。实验结果表明,本文算法的结果比SRC、DKSVD（Discriminative K-SVD）、LRSI（Low rank matrix decomposition with structural incoherence）、LRSE+SC（Low rank and sparse error matrix+sparse coding）这4种算法中识别率最高的算法还要好,特别在训练样本比较少的情况下。结论 本文所提出的人脸识别算法具有一定的鲁棒性和有效性,尤其在训练样本较少以及干扰较大的情况下,能够取得很好地识别效果,适合在实际中进行应用。     

一种新型太阳跟踪器的设计

设计了基于位置敏感探测器(PSD)的太阳跟踪器,实现对太阳的自动跟踪。该跟踪器能够适应各种天气,晴天时启动光电跟踪,阴雨天时启动日历跟踪,能够实现方位角在360°范围内,高度角在90°范围内自动跟踪。进行了系统误差分析与实验,实验结果表明:该方法的跟踪精度在±12°,视场角度内为0.1°,各种天气情况下,跟踪器均能稳定地工作,能够达到预期的设计性能。     

胚胎电子系统动态重构的设计与实现

胚胎电子系统是一种具有自诊断、自修复、自复制能力的仿生硬件;为实现胚胎电子系统的故障修复与硬件复用等功能,设计了支持动态重构的配置控制电路;该配置控制电路针对胚胎电子系统的结构特点,利用其自身的多页存储器,实现了基于多页存储器快速切换的动态重构,可以实现胚胎电子系统基于模块的功能切换与硬件资源的复用;仿真实验表明,配置数据可以在线的下载到配置存储器中,下载过程中不影响其它模块的正常运行,满足胚胎电子系统动态重构的需要。     

基于PCA和不变矩的三维物体识别算法研究

在计算机视觉问题的研究中,针对基于矩的目标识别算法实时性不高的问题,本文分析主分量分析法(PCA)在目标快速识别算法中的应用,提出基于Jan Flusser仿射不变矩和PCA融合的快速识别方法,即利用PCA在Jan Flusser仿射不变矩的特征空间中进行优化降维,减少了计算量,然后利用一些主流的识别算法对该方法的实时性和准确性进行验证研究。在MatLab平台下的仿真结果表明:本文方法的实时性在欧式距离上提高了23.68%,在概率神经网络上提高了8.7%,在支持向量机上提高了21.01%,准确性只有少量的降低,不改变识别算法的过程,且适合三维物体小角度变化下的识别。     

彩色图像颜色和纹理特征提取的应用算法

针对番茄缺素病叶片图像的特征提取问题，提出了不受对象形状、大小影响的彩色图像颜色和纹理特征提取的几种统计算法和图像数据间的相关系数法，其中纹理特征的提取是把图像的数据经傅立叶变换到频域中进行特征提取的。经实验验证，这些彩色图像颜色和纹理特征的提取方法对番茄缺素病的判别是较理想的。