大口径精密光学元件表面疵病快速检测方法

为确保对大口径精密光学元件表面的疵病进行高效和准确检测,针对以往疵病检测系统不能处理单像素宽目标、提取疵病特征参数速度过慢等问题,提出了一种基于顶点链码与离散格林相结合的快速几何特征参数提取算法.算法把针对目标的曲面积分变为曲线积分,提取速度是以往方法的3倍左右;使多种几何特征参数的计算统一在该算法框架下,且能处理单像素宽的非闭合疵病;并在确保其泛化能力的基础上,运用机器学习的方式使疵病的分类识别率达到了90％以上.     

精密光学元件表面疵病检测技术研究

依据光学元件表面疵病存在的对比度低、边界模糊等特性,以及现有的自动化检测算法,提出了一种基于机器视觉的数字化评价系统,解决了疵病图像获取中的相机定位、图像采集、疵病检测、图像拼接以及疵病统计等自动检测技术问题.实验结果表明:系统实现了精密光学元件表面疵病的自动化检测,能够有效分辨微米(μm)量级的疵病,具有良好的疵病识别性能.     

智能监控系统中的运动目标分类方法研究

运动目标的分类是智能监控系统中最重要的研究内容之一.提出了一种用于智能监控系统中的运动目标分类方法,可以较为准确地将运动目标分为汽车、人和自行车三类.首先检测出监控视频序列中的运动目标,然后定义了四种目标的形状特征、占空比、长宽比、面积与周长的平方比和惯性主轴方向,这四种特征可以有效地解决因监控的视角和远近带来的形状特...     

汽车反光镜表面疵病检测

本文首先介绍了投影法检测汽车反光镜表面疵病的原理,包括实验仪器的搭建、设备参数的调试及采集的图像特征。然后,同样基于此原理对于部分硬件设备进行改换,并与之前的实验结果对比分析。最后,根据光学原理采用激光干涉仪反射感光的方法实现了突破,检测出了汽车反光镜表面的疵病。此方案为检测出更加细微,难以分辨的光学元件表面疵病提供了一种思路,这项工作具有积极的实际应用意义。     

一种基于视频监控的运动目标快速分类方法

利用运动目标的视觉图像和运动信息获取运动目标的归整轮廓,用双目视觉测量出运动目标的特征数据,先将运动目标分为人和车辆两类,然后采用不同特征进行分类。细化分类采用多特征的树型分类器,逐层细化分类;该分类方法避免了样本训练和模板匹配,分类速度快。     

基于细化滤波的刀具表面疵病检测方法研究

研究切削刀具表面疵病的准确检测问题,刀具表面的瑕疵比较微小,瑕疵像素特征过于细微,瑕疵的像素特征数量不足。传统的瑕疵像素特征的识别方法不能获取足够的瑕疵像素,进而不能建立准确的特征像素检测模型,存在漏检测率较高的问题,为此,提出了一种刀具表面细化滤波的瑕疵检测算法。利用图像多次细化滤波分割技术,对微小的瑕疵特征进行有效的分割,最终将刀具表面的细微疵病检测出来。实验表明,对刀具表面疵病检测系统能够准确地将所有疵病检测出来,并且不会二次损伤刀具,为刀具表面检测提供了依据。     

基于Bagging-PNN算法的树叶分类方法优化

不同类型的树叶有不同的形状特征,依据叶片的这些特征可以简单而有效地区分不同种类的叶片。该文在Matlab平台上从二值化的树叶图片中提取了13维特征指标,包括长宽比、矩形度、圆形度等,依据这些特征指标,使用概率神经网络(PNN)在83种树叶的数据集上进行实验,识别结果的平均准确率约为86.3%,使用集成学习(Bagging)对分类算法进行改进,使用PNN作为弱分类器,将多个PNN分类器的投票结果作为最终分类结果输出,相比于传统的PNN算法,该文使用的Bagging-PNN算法对于叶片识别准确率提高到了90.3%。     

软件脆弱性分类方法研究

分析了在分类标准、分类规则、框架结构以及分类视角等方面具有特色的软件脆弱性分类方法;在此基础上,提炼出脆弱性分类的要素,并对经典的分类法进行多角度的比较分析,总结出每个分类法的特点和主要问题,讨论了现今脆弱性分类研究的关键问题和发展趋势。     

信息不完全的多准则层次分类方法研究

提出一种信息不完全的多准则层次分类决策方法．该方法利用决策者对训练集的分类结果(属于最高分类和不属于最高分类)和准则权系数的不完全信息构建非线性规划模型，将其转换成线性规划模型，求解得到训练集中方案在各准则值下的偏好值和准则权系数，通过插值得到方案集中方案在各准则下的偏好值，计算其一致性指标值，确定是否属于该分类．对于不属于最高分类的训练集中的方案进行分类，并继续上述过程，直到所有方案均分类为止．最后通过实例说明该方法的有效性和可行性．     

一种皮革表面缺陷检测分类方法的研究

针对人工检测中存在的漏检、误判、成本偏高等问题,提出一种采用改进决策树结合前馈神经网络(FFN)选择最优分类属性的方法,实现了皮革表面缺陷自动检测分类;有效解决神经网络分类处理时间长及"黑盒"性弊端,决策树构建、剪枝计算量大,寻找最优树难等问题;实验表明对于各种缺陷的正确识别率均高于90%,该方法稳定可靠,检测精度较高,可满足实际生产需要.     

汽车驾驶员疲劳检测装置设计

在分析了现有的疲劳检测方法及装置存在的不足后,设计开发了一种低成本基于视觉的汽车驾驶员疲劳检测装置,当该装置检测到驾驶员疲劳时给与警示.本文提出保留有效信息的同时减少图像的大小,从而降低了对存储空间及处理速度的要求,可以实现用较低成本的处理器替代高成本处理器;通过DMA实现图像的无丢失采集存储,减少器件FIF0的应用,从而实现了降低成本,提高实用化的目的.实验结果证明该装置的可应用性.     

A $$C^0$$ Linear Finite Element Method for Biharmonic Problems

In this paper, a \(C^0\) linear finite element method for biharmonic equations is constructed and analyzed. In our construction, the popular post-processing gradient recovery operators are used to calculate approximately the second order partial derivatives of a \(C^0\) linear finite element function which do not exist in traditional meaning. The proposed scheme is straightforward and simple. More importantly, it is shown that the numerical solution of the proposed method converges to the exact one with optimal orders both under \(L^2\) and discrete \(H^2\) norms, while the recovered numerical gradient converges to the exact one with a superconvergence order. Some novel properties of gradient recovery operators are discovered in the analysis of our method. In several numerical experiments, our theoretical findings are verified and a comparison of the proposed method with the nonconforming Morley element and \(C^0\) interior penalty method is given.     

烟雾的快速模拟

文章提出利用粒子系统和浓度场相结合的方法来模拟烟雾的运动与扩散.在粒子属性中加入一浓度函数,通过粒子作用半径及浓度函数的变化模拟烟雾的扩散,还通过粒子的运动及分裂反映风力场的作用.与原有的粒子系统相比,不仅增加了对烟雾扩散的描述,还可以用少量的粒子生成连续的浓度场,在很大程度上提高了计算速度.同时文章还给出了一种快速的烟雾绘制方法.     

A C^0-Weak Galerkin Finite Element Method for the Biharmonic Equation

A $C^0$ -weak Galerkin (WG) method is introduced and analyzed in this article for solving the biharmonic equation in 2D and 3D. A discrete weak Laplacian is defined for $C^0$ functions, which is then used to design the weak Galerkin finite element scheme. This WG finite element formulation is symmetric, positive definite and parameter free. Optimal order error estimates are established for the weak Galerkin finite element solution in both a discrete $H^2$ norm and the standard $H^1$ and $L^2$ norms with appropriate regularity assumptions. Numerical results are presented to confirm the theory. As a technical tool, a refined Scott-Zhang interpolation operator is constructed to assist the corresponding error estimates. This refined interpolation preserves the volume mass of order $(k+1-d)$ and the surface mass of order $(k+2-d)$ for the $P_{k+2}$ finite element functions in $d$ -dimensional space.     

数据流上概念漂移的检测和分类

挖掘带有概念漂移的数据流对于许多实时决策是十分重要的.本文使用统计学理论估计某一确定模型在最新概念上的真实错误率的置信区间,在一定概率保证下检测数据流中是否发生了概念漂移,并将此方法和KMM(核平均匹配)算法引入集成分类器框架中,提出一种数据流分类的新算法WSEC.在仿真和真实数据流上的试验结果表明该算法是有效的.     

提高IQAS查询速度的一种方法

为了提高基于自然语言处理的智能答疑系统IQAS(IntelligentQuestionAnsweringSystem)中答案的查找速度,该文提出一种索引结构,它可以很快地使问题锁定在查找的范围之内。     

一种基于决策树的多属性分类方法

通过分析对象属性的关系,在建立属性列表的基础上,简化有效属性,同时利用分组计数的方法统计属性取值的类别分布信息,提出了一个基于决策树的两阶段多属性分类算法,可以有效地提高发现分类规则的准确性。最后给出了相应的具体算法。     

基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法

正确识别与分类鲸类发出的叫声脉冲信号与主动声呐或通信信号,对提高海洋被动声学监测以及水下声呐探测或水下声学通信系统的稳定性和可靠性具有十分重要的作用。本文选取鲸声中具有代表性的Click信号和3类具有代表性的传统声呐信号作为研究对象,提出了一种基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法。首先,利用滤波、小波去噪和端点检测方法实现鲸声去噪及信号自动摘取;然后,基于4类信号的短时傅里叶变换时频图,对信号时频轮廓进行多项式拟合,并提取多项式的系数作为信号时频特征;最后,分别使用反向传播(Back propagation,BP)神经网络和支持向量机对4类信号进行分类与识别。分类结果验证了所提算法和方法的有效性。     

一种虚拟场景快速建模方法

针对VRML语言直接构建虚拟场景较为困难,提出了一种快速建模方法,通过配准场景平面图绘制图元并结合坐标系解决了数据源和场景组合问题,同时利用图元绘制、超薄长方体交互式纹理映射生成建筑实体,运用道路快速绘制方法生成道路,并利用地形趋势增长算法和三维地形交互式修改方法实现了,在缺乏真实地形数据的情况下对地形的快速逼真模拟,提高了建模速度,实验结果表明了方法的可行性,为快速构建虚拟场景提供了新的思路.