基于多特征提取和SVM参数优化的车型识别

提出了一种基于多特征提取和支持向量机(support vector machines,SVM)参数优化的车型识别方法,此方法解决了采用单一特征容易受到光照、天气、阴影等环境影响的问题,并且可以对运动中的车辆进行车型识别。首先,采集车辆样本并进行图像预处理,提取车辆的几何特征、纹理特征和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征;其次,将提取的多种特征量进行组合测试,并与单个特征量的测试结果进行比较;最后,采用粒子群算法优化SVM 的参数并使用优化的SVM参数进行运动车辆的车型识别。实验结果表明:提出的多特征提取和SVM参数优化相结合的车型识别方法能够取得很好的识别效果,识别率达到90%以上。     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。     

基于环形特征的卷积神经网络轮毂识别

针对实际生产中不同种类轮毂的混流生产问题,提出了一种基于环形特征的卷积神经网络轮毂识别算法。将直角坐标下的环形轮毂映射到极坐标中,归一化为标准形式的矩形,提取轮毂图像的环形特征信息,减少冗余特征产生的影响;设计了一种改进的VGG网络架构,利用深度可分离卷积打破输出通道维度与卷积核大小的联系,在不损失网络性能的同时降低了计算量,能够在实际生产中轮毂识别任务在有限的算力情况下实时进行计算;从有效性和实时性两个方面对轮毂识别算法进行评估,且通过Inception V3、SVM、KNN等模型的对比实验,验证了该算法可以实时地对轮毂自适应分类。实验表明: 该方法对轮毂图像的处理精度达到99%以上,单幅图像平均处理时间降低至11.78ms。     

基于ResNet50与迁移学习的轮毂识别

针对人工进行轮毂分拣存在的误识别问题,采用一种基于ResNet50与迁移学习的神经网络模型来识别汽车轮毂。把预训练模型参数迁移到ResNet50卷积神经网络中,修改原网络的输出层,构建基于ResNet50的迁移学习模型,通过进一步训练轮毂数据集来微调模型参数,提取轮毂的细粒度特征。通过对比AlexNet、VGG11、VGG16与ResNet50模型在未使用微调、使用微调和冻结不同数量卷积层参数时的训练效率、准确率,证明ResNet50迁移学模型在冻结前7个Bottleneck残差块参数时不仅能缩短训练时间,并能在相同迭代周期下取得更高的准确率。在该冻结策略下训练生成TL-ResNet50迁移学习模型,分别对8种轮毂进行预测,得出每种轮毂的平均准确率达到99%以上。     

动态图像序列中鱼体体干运动建模

针对利用鱼游运动机理对水下仿生器进行研究的问题,本文从动态图像处理的角度出发,建立了基于动态图像序列的鱼体体干运动模型。首先,通过边缘检测得到鱼体轮廓,提出基于欧式距离变换的鱼体体干线提取方法,然后,拟合体干包络线和体干若干点的平动方程,获得细长体理论参数,建立鱼体体干运动模型。实验表明,本文建立的运动模型可以真实有效的描述自然状态下鱼类游动的体干曲线形变。     

基于标记的多尺度分水岭视频目标分割算法

针对视频目标提取的问题,提出了基于标记的多尺度分水岭视频目标分割算法.该算法以帧间变化检测为基础,通过改进的最小Tsallis交叉熵进行去噪、滤波,经形态学处理后得到运动目标初始二值掩模,并利用初始二值掩模得到用于分水岭算法的前景与背景标记,用该标记修正当前帧的多尺度形态学梯度图像,最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的视频对象.实验结果表明,该算法能有效地分割和提取视频序列中的单个、多个以及快速运动的目标,继承了变化检测和分水岭算法速度快的优点,克服了分水岭容易产生过分割的缺点,具有较强的适用性.     

基于烟花算法与长短时记忆网络的模温预测方法研究

针对传统神经网络模型预测模具温度准确度低,网络超参数选取困难等问题,提出一种基于烟花算法优化长短时记忆网络的模温预测模型,为铸造成型模温自动控制提供基础。首先根据铸造过程生产工艺选取影响铸造系统的主要变量,利用灰关联分析得出各变量灰色关联度并去除关联度小的变量,建立模具温度影响因子变量的数据集;其次采用烟花算法对长短时记忆网络进行优化,建立模具温度预测模型;最后与BP神经网络和长短时记忆网络预测效果进行对比。实验结果表明基于烟花算法优化的长短时记忆网络的模温预测方法绝对误差小于2.4℃,平均绝对百分比误差小于0.12。     

基于U-net的水位线检测

提出一种基于U-net水位线自动分割的新方法,并通过多种场景进行验证。首先标记出原始图像中的水和背景并对其灰度化;然后利用处理后的图像和原始图像制作出数据集,把数据集作为输入利用U-net对图像进行分割;最后将所有分割出来的图像进行边缘提取得到水位线。实验结果表明:U-net水位自动分割可以精确地标记出水位线,同时解决了在水位测量过程中图像背景所带来的影响,分割效果明显优于其它分割方法,识别率达到96%以上。     

基于形状匹配及纹理筛选的汽车轮毂型号识别

为了对轮毂型号进行识别,提出一种基于形状匹配及纹理筛选的轮型识别算法。首先,确定一个轮辐形状为标准模板并得出其边缘图,把模板作为移动窗口在待识别轮毂图片中移动,逐一计算模板到轮毂图片各感兴趣区域(ROI)的最小二维欧氏距离。若此距离小于设定阈值,则判定搜索到一个与模板相同的形状;然后对待识别的轮毂图片进行随机游走,得出游走直方图,通过改进对游走直方图相似度的评价方式,得出纹理偏差度;最后通过对纹理偏差度的比较确认正确的轮型。识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明对于干扰较大图片也具有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

引入相移π后长周期光纤光栅的透射谱

本文用传输矩阵法分析计算了相移长周期光纤光栅的传输谱特性.通过仿真试验分析了引入相移后长周期光纤光栅的透射谱.长周期光纤光栅中间位置引入相移π后,原来谐振波长处的波谷,现在变成了波峰,传输光谱曲线上的单一波谷变为对称的两个波谷.