基于布局图的多物体场景新视角图像生成网络

新视角图像生成任务指通过多幅参考图像,生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡,物体信息获取不全,导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题,提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络,并标注了全新的多物体场景数据集（multi-objects novel view Synthesis,MONVS）。首先,将场景的多个布局图信息和对应的相机位姿信息输入到布局图预测模块,计算出新视角下的场景布局图信息;然后,利用场景中标注的物体边界框信息构建不同物体的对象集合,借助像素预测模块生成新视角场景下的各个物体信息;最后,将得到的新视角布局图和各个物体信息输入到场景生成器中构建新视角下的场景图像。在MONVS和ShapeNet cars数据集上与最新的几种方法进行了比较,实验数据和可视化结果表明,在多物体场景的新视角图像生成中,所提方法在两个数据集上都有较好的效果表现,有效地解决了生成图像中存在伪影和多物体在场景中位置信息不准确的问题。     

基于LMI的一类非线性多时滞系统的模糊H∞滤波器设计

This paper develops fuzzy H1 filter for state estimation approach for nonlinear discrete-time systems with multiple time delays and unknown bounded disturbances. We design a stable fuzzy H1 filter based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model, which assures asymptotic stability and a prescribed H1 index for the filtering error system. Sufficient condition for the existence of such a filter is established by solving the linear matrix inequality (LMI) problem. The LMI problem can be efficiently solved with global convergence using the interior point algorithm. Simulation examples are provided to illustrate the design procedure of the proposed method.     

基于颜色不变量的多相机目标匹配方法

针对监控系统中存在复杂光照变化的问题,提出一种基于颜色不变量的多相机目标匹配方法。将人体目标分为头部、躯干和腿部,在导数空间和色度空间中,利用高斯光谱模型提取位于边缘和区域的颜色不变量,通过矩函数得到与平移、旋转和尺度变换无关的矩不变量,用描述子进行目标匹配。实验结果表明,该方法能适应场景中复杂的光照环境变化,以及低分辨率特征不充分等情况,并能获得较高的目标匹配正确率。     

基于多尺度图匹配核的场景单字识别方法

由于自然场景中的文字具有较大的类内间距, 因此识别场景文字具有很大的挑战性. 本文提出了一种基于多尺度图匹配核的场景单字识别方法. 为了利用字符特有的结构特征, 将每幅图像表示为基于不同网格划分的无向图, 通过计算两个无向图之间图匹配的最优能量值来得到两幅图像的相似度, 由于图匹配在计算每个节点的最佳匹配节点时也考虑了相邻节点之间的空间位置约束, 因此可以应对具有一定形变的文字. 通过图匹配得到的两幅图像之间的相似度很适合用来构造支持向量机的核矩阵. 本文将不同尺度网格划分下得到的核矩阵进行多核融合, 使得最终得到的核矩阵更加地鲁棒. 在国际公开场景文字识别数据集Chars74k和ICDAR03-CH上的实验结果表明, 本方法取得了高于国际上已发表的其他方法的单字识别率.     

基于非重叠多摄像头的实时监控系统

针对室内外环境的动态特点,描述了一个可扩展的多摄像头实时监控系统,提出了新的基于非重叠多摄像头的运动目标跟踪方法.该方法利用亮度信息在单摄像头内检测和跟踪目标,结合运动目标的亮度特征和路径特征,在多摄像头内估计运动目标外形变化,并建立运动目标路径模型,使用融合算法实现基于非重叠多摄像头的目标跟踪.与其他监控系统相比,该系统不要求摄像头校准,在有亮度变化的非重叠多摄像头场景中能立即准确跟踪目标.实验证明,提出的方法有好的跟踪效果.     

基于SQL Server的多条件模糊匹配查询

阐述SQL Server查询方法设计中巧妙使用匹配模式实现模糊匹配查询,结合单条件模糊匹配查询和多条件搜索实现多条件的模糊匹配查询;采用枚举法和递进法实现多条件搜索,并对两种方法的优缺点进行了讨论;改进了多条件模糊匹配在WEB应用中由于通配符造成的缺陷。     

基于模糊逻辑的多移动机器人自适应协作围捕

提出一种在未知动态环境下实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的整体方案,为成功实现围捕,设计了基于模糊逻辑的钳型夹击策略,模糊规则通过遗传算法学习获得.同时为躲避围捕过程中遇到的动态随机障碍,提出了基于碰撞风险的随机避障策略.围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和抓捕行为获得在MRS仿真环境下进行了模拟实验...     

基于多值方法的模糊逻辑函数最小化

首先提出了模糊逻辑和多值逻辑的相似性,并从开关信号理论出发建立了三值逻辑函数阈运算和模糊逻辑函数文字运算的对应关系,进而提出了基于差动电流开关理论的三值逻辑函数化简法求模糊逻辑函数最小化表达式的算法,并用该算法对几个模糊逻辑函数实例进行了化简,实例操作表明,该算法具有操作简单快捷的特点,是获得模糊逻辑函数最小化表达式的一种有效的方法。     

基于模糊匹配的多视点图像配准方法

针对空间多视点图像的特点,提出基于模糊匹配的多视点图像配准方法.该方法采用由粗到细的原则研究空间多视点图像间的配准.在图像分割的基础上,考虑到不同视点图像间信息的不确定性,选择具有鲁棒性的区域面积、主颜色和亮度二阶矩等作为连通区域描绘子,并对其模糊化.引入模糊蕴涵计算不同视点图像每个连通区域间的模糊匹配度,从而推理出连通区域间的最佳匹配.最后通过反馈修正连通区域间关键特征点的匹配关系,实现具有自适应性的不同视点图像间的精确配准.实验验证文中方法的有效性.     

基于模糊逻辑的资源感知P2P重叠网及其应用研究

P2P重叠网以其系统高效性和有效性被广泛应用于分布式网络管理系统中。但是,传统P2P重叠网络的设计往往只关注其P2P特性,忽略了重叠网自身的管理问题;另外,P2P网络强调的是参与者的平等性,忽略了各参与节点自身性能的差异,从而极大影响了系统的整体性能。本文提出一种基于模糊逻辑的资源感知P2P重叠网,系统中的每个参与节点负责管理一部分网元设备,并充分考虑各节点所管理资源的可用性及其所处环境的时变特性,同时利用基于策略的网络管理方式,构建了一种动态和自主的P2P重叠网网络管理系统。仿真结果证明了该方案在网络管理中的可行性和有效性。     

基于模糊判别的快速图切割立体匹配

针对图切割算法存在匹配时间过长的不足,提出了一种快速的图切割立体匹配方法.选用模糊逻辑提取少量的候选匹配点,然后用这些候选匹配点构造缩减的图,再进行图切割立体匹配.采用标准图像对文中方法进行测试,并与图切割立体算法和动态规划算法进行比较的结果表明,该方法较好地保留了图切割算法匹配的准确性,而运行时间仅为图切割算法的1/35.     

TSK模糊逻辑系统相关滤波器跟踪算法

针对当前目标跟踪领域中如何准确迅速地区分目标和背景的问题,大部分跟踪器的核心内容是如何训练一个判别分类器来区分目标和周围环境。目前较为先进的核相关滤波器算法(KCF)及其改进后的判别式相关滤波器(DCF)将判别分类器与傅里叶变换相结合来提升跟踪速度,一些基于KCF的优化算法对部分跟踪难题,如针对尺度问题的KCF算法和针对目标消失的KCF算法提出了解决方案。但当前已有算法在提高精度方面仍有一定的提升空间,针对此,在核相关滤波器的基础上,从TSK模糊逻辑系统(TSK-FLS)的角度出发推导出了一种新的模糊核相关滤波器(FKCF)。FKCF继承了前者的高速和计算量小的特性,为了提高鲁棒性,将之前简单的高斯映射换成了模糊隶属度函数,并且在核计算的过程中引入了后件参数。由于这两项改进,使得在跟踪精度方面比KCF更好。将FKCF算法与KCF等相关算法在OTB50等4个数据集中的50个随机选取的视频上进行了实验,10项常见属性上的精度均有提升。     

基于模糊逻辑的发供电企业供应商评价方法

发供电企业属于资产密集型企业,供应链关系复杂,针对其特点,提出一种基于模糊逻辑的供应商评价方法.分析现代供应链条件下的供应商评价指标体系,采用三角模糊数来表示评价指标的不定性;应用层次分析得到评价指标权重;通过计算备选供应商和理想供应商之间模糊贴近度选择供应商.应用实例分析说明了该方法的实用性.所提出的供应商评价方法成功应用于某大型发供电企业的设备采购,取得了很好的应用效果.     

一种主/被动雷达模糊数据融合算法

提出一种基于模糊逻辑的主/被动雷达传感器数据融合算法。首先将单个雷达的测量值通过时间校准后,将它们作为卡尔曼滤波器的输入分别滤波,然后再对滤波后的目标状态估计进行融合。融合算法基于卡尔曼滤波的协方差匹配关系,采用模糊推理得到数据融合的权值。最后将各传感器的卡尔曼滤波状态估计进行加权融合得到所需要的目标状态信息。采用该融合算法可以有效提高目标跟踪系统的抗干扰能力。仿真结果表明该算法有效。     

基于自适应模糊逻辑的死区补偿控制研究

采用自适应模糊控制方法研究了死区补偿问题。通过引入系统当前状态与理想状态的归一化距离，构造了调节权函数，实现对模糊控制输入变量量化因子的自动调节，使得当系统处于死区时量化因子显著增加，使控制器的输出摆脱死区范围，形成对死区的自适应补偿。仿真结果表明该方法能够有效地控制系统稳态性能，同时不会引起系统的震荡。     

Navigation of Mobile Robots Using a Fuzzy Logic Controller

This paper describes a mobile robot navigation control system based on fuzzy logic. Fuzzy rules embedded in the controller of a mobile robot enable it to avoid obstacles in a cluttered environment that includes other mobile robots. So that the robots do not collide against one another, each robot also incorporates a set of collision prevention rules implemented as a Petri Net model within its controller. The navigation control system has been tested in simulation and on actual mobile robots. The paper presents the results of the tests to demonstrate that the system enables multiple robots to roam freely searching for and successfully finding targets in an unknown environment containing obstacles without hitting the obstacles or one another.     

一种采用增强式学习的模糊控制系统研究

提出一种新的自学习模糊控制系统,该系统有机地集成了BB(Bucket—Brigade)算法和遗传算法,组成一种新的增强式学习(Reinforcement Learning)算法,能够在缺少输入—输出样本集的情况下自动学习生成模糊控制规则,调节隶属度函数。     

自适应模糊逻辑系统的聚类学习算法研究

基于模糊逻辑系统一般数学模型，利用最近邻聚类学习算法对样本数据进行自适应分组，并对系统进行训练，从而使模糊逻辑系统具有自学习功能。     

A Novel Fuzzy Approach for State Estimation of Nonlinear Hybrid Systems Using Particle Filtering Method

Reliable state estimation is challenging for nonlinear hybrid systems. Particle filtering has emerged as an appealing approach for online hybrid state estimation. Mode detection in nonlinear hybrid systems is, however, a troublesome issue for the conventional particle filter mainly due to sample impoverishment. The problem is also exacerbated when dynamics that govern healthy or faulty modes are close together. False mode detection consequently leads to erroneous continuous state estimation. This paper proposes a novel fuzzy‐based particle filter to reduce continuous state estimation errors due to failures in mode detection. It is fulfilled by considering a fuzzified contribution of each feasible mode in overall estimation. In addition, two new resampling strategies are presented to tackle the degeneracy problem. A set of simulation test studies are conducted to extract the characteristic features and evaluate the performance of the proposed algorithm compared to observation and transition‐based most likely modes tracking particle filter (OTPF) as one of the most meticulous proposed estimation algorithms. The simulation results demonstrate the superior efficiency of the algorithm in dealing with the considered potential estimation problems.     

利用Nelder－Mead单纯形法优化模糊逻辑控制器

本文提出了一种优化模糊逻辑控制器的新方法．该方法的主要思想是自动地优化误差变化率的隶属度函数，因为这类录属度函数表征了速度的反馈．为此，首先定义了一族参数化的隶属度函数．然后，在系统的运行过程中利用Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ单纯算法来优化这类隶属度函数．为了验证所提方法的有效性，报告了控制一非线性被控对象的阶跃与跟踪响应．