智能小车竞赛的研究与探讨

智能作为未来发展的代名词,已经深入到各个领域。在此研究探讨的智能小车是基于单片机控制运行的,可以很好实现小车的寻迹、避障、转向、速度控制、无线通讯等功能。整体系统结构合理、可靠性能高、实用性强、外接功能强大,在一定程度体现小车的"智能"。     

基于色素谱吸收原理的肝储备功能无创测量系统

肝病一直是我国高发疾病,肝储备功能是肝病诊治中重要的生理参数,医院传统方法采用采血比色法进行肝储备功能测量.利用吲哚氰绿ICG色素指示剂对805 nm波长光的吸光效应,患者注射ICG色素,分别采集0 min、5 min、10 min、15 min的血液样本,通过比色测量,绘制ICG浓度代谢曲线,测量肝储备功能.为了避免采血法对测量结果和病人的不良影响,提出基于色素谱吸收原理的无创肝储备功能测量系统的设计方案.实验证明,利用805 nm和940 nm敏感波长以及吲哚氰绿ICG色素吸光特性,能较好地实现无创肝储备功能测量.     

基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法

为了提高车辆目标在不同测试条件下的识别效率,降低系统的漏检率和误检率,提出了一种基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法。该算法利用目标原点矩参量表征目标的红外特征,用匹配相似度表征目标的点云特征,再经过轴系对齐和尺度变换实现图像融合。实验采用激光雷达与红外同轴光路获取的两类数据进行图像融合,再利用目标匹配阈值进行迭代筛选,最终识别车辆目标。对比了1帧、20帧和40帧图像中具有不同属性的车辆目标识别效果,结果显示,本算法输出的目标识别区域正确适当。在1000帧图像的多种测试条件的实验中,本算法的漏检率均小于100,误检率均小于50,明显优于传统的距离向数据分类法和光谱分类法,验证了其具有较好的鲁棒性。     

基于线上实验的混合式教学实践探索

受公共突发事件影响,2020年高校学习多以线上教学的方式为主,实验课程作为线上课程中较难实施的实践课程备受重视。传统式实验课程以线上实验指导为主,本文基于线上实验课程进行分析,线上与线下学习相结合的“混合式”教学模式成为线上实验教学的两点,不同的是线下实验学习演变为学生自主学习,通过线上实验课程检验的方式检查学习成果。笔者在实验类课程线上教学的初步实践中,总结线上实验教学的挑战与机遇,对线上教学的新型方式做出思考。     

组合沃拉斯顿棱镜组的目标偏振检测方法

为了提高静态偏振光谱成像系统光谱分辨率并获得更好的目标识别能力,设计了正交组合沃拉斯顿棱镜组结构,配合静态相位调制技术完成了目标的偏振光谱成像。该技术采用了多级棱镜组合的方法在不扩大原有静态干涉棱镜尺寸的条件下扩大了空间光程差变化范围,从而提升了静态光谱分辨率。通过相位调制与图像周期性匹配的方法完成了二维图像与光谱分离。仿真分析了结构尺寸与调制度对光谱分辨能力的函数关系。实验采用计算模拟验证了二维图像与光谱分离的可行性。在晴天与阴天两种不同状态下,测试了30.0 cm铝板目标的信号对比度,采用偏振光谱成像并完成数据提取的测试结果均值为53.4%和49.3%,而基于强度图像的测试结果均值为24.4%和14.1%。文中设计可以改善目标识别效果,提高光谱分辨精度。     

基于改进型正则化算法的图像融合优化研究

为了提高激光雷达融合图像的图像质量,设计了一种改进型正则化算法。该算法将稀疏表示加权编码以参数形式引入正则化算法,用于合理分配抑制噪声类型的权重以及提高算法鲁棒性。推导了包含迭代系数h与正则项参数λ的目标函数,给出了算法实现的具体流程步骤。实验对包含散粒噪声的融合图像进行优化,结果显示,随着h的增大图像质量提高,当h达到40后图像质量趋于稳定。当λ∈(0,0.5),随着λ的增大图像质量提高,当λ∈(0.5,1.0),随着λ的增大,图像质量下降。由此可见,本算法在h=40,λ=0.5时达到最优解,并且其时效性优于传统算法。由此可见,本算法在融合图像的图像质量增强方面具有一定的应用价值。