鱼体背部轮廓BPR算法的淡水鱼种类识别方法研究

针对淡水鱼种类的在线自动识别问题,利用机器视觉技术,提出一种鱼体背部轮廓弯曲潜能比率BPR(Bending Potential Ratio)的无损鱼体识别方法。首先通过分析采集的鲫、草鱼、鳊、鲤四种常见鱼类样本集,采用最小二乘算法建立相应的背部轮廓数学模型,并对鱼的BPR值分布区间作统计分析;接着对需要在线识别的鱼体通过摄像头获取相应彩色图像,并对获取的彩色图像进行相关预处理得到鱼体轮廓;最后计算鱼体图像的BPR值并根据建立的鱼体BPR分布模型识别出鱼的种类。实验结果表明,所提方法具有算法简单、识别准确率较高的特点,在采集的数据库上识别精度达到95%以上。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像，其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓，也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标。提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法，但该方法计算量大，精度难以保证。文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法。面积统计法不仅可以降低计算复杂度，在精度上也可以达到要求，实验证明了所给出的方法的正确性和可行性。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像,其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓,也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标.提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法,但该方法计算量大,精度难以保证.文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法.面积统计法不仅可以降低计算复杂度,在精度上也可以达到要求,实验证明了所给出的方法的正确性和可行性.     

基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法

以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,实现鱼眼图像校正,克服鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素使面积统计算法失效的缺点。仿真实验表明,该算法精度高、效率高,能够获得满意的校正结果。     

高质量Bezier曲线描述轮廓库自动生成算法

高质量Ｂｅｚｉｅｒ曲线描述轮廓库自动生成算法马小虎,潘志庚（浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室３１００２７）关键词轮廓字库,Ｂｅｎｅｒ,参数型最小二乘法１基本概念随着排版和印刷系统的蓬勃发展和广泛应用,人们迫切希望有高质量的汉字输出,而汉字输出质量取...     

基于机器视觉的冷凝管管口识别定位研究

针对目前我国电厂冷凝管清洗设备在实际生产中所暴露出来的弊端,采用先进的检测技术及现代智能控制技术开发了冷凝器在线清洗系统;该系统利用先进的机器视觉技术实现冷凝管管口的精确定位,采用图像处理算法及管口定位算法提高定位精度;定位过程包括系统校正,图像预处理、二值化、确定管口圆心;实验结果表明,该定位系统运行稳定可靠,定位精度高,具有一定的实用性和推广价值。     

基于机器视觉的钢轨轮廓测量方法研究

钢轨轮廓检测是轨道几何参数检测的重点和难点。采用二维平面靶标对激光摄像传感器进行标定,建立世界坐标系和图像坐标系的标定模型。通过棋盘格进行实验标定,获取300组数据,采用非线性最小二乘法来标定模型参数。结果表明:采用非线性最小二乘法能够将棋盘格水平和垂直的测量误差控制在0.3 mm左右,该方法能够很好地运用到钢轨轮廓测量中。     

基于支持度变换的几何活动轮廓模型轮廓提取方法

提出了一种新的轮廓提取方法,该方法将几何活动轮廓模型与映射最小二乘向量机(mapped LS-SVM)相结合.首先用映射最小二乘向量机推导出支持度滤波器,通过在基本支持度滤波器中填充零的方法得到一系列的多尺度支持度滤波器.然后通过支持度变换(SVT)计算出支持度图像.在此基础上,用支持度图像计算几何活动轮廓模型的边缘指示函数,使得曲线演化快速地收敛到期望位置.实验结果表明该方法的轮廓提取效果较好,收敛速度更快.     

基于轮廓匹配算法的非标准件在线检测系统研究

随着机器视觉在标准件检测中的应用,基于机器视觉的非标准件检测研究受到越来越多的关注。对符合非标准件在线检测要求的视觉检测方法进行了研究。利用视觉系统,采集非标准件的图像。通过轮廓提取算法,提取工件的轮廓和相应的计算机辅助设计(CAD)模型的轮廓。计算工件轮廓和相应CAD模型轮廓的图形不变矩。比较图像不变矩的近似程度并判断该工件是否符合造型要求。在验证试验中,随机选取19件冲压模具镶块进行了检测方法的检验并在各工件间进行交叉验证。试验结果表明,检测正确率为100%、平均检测用时为1.4 s/件。以CAD图形为基准进行检测,无需事先收集工件的图像。基于图形不变矩进行相似度匹配,对检测环境要求低,硬件的可配置性强。由于只匹配轮廓信息,检测效率高,能满足非标准件在线检测的多样化应用需求。     

基于相关系数和灰色模型的振荡序列预测

针对灰色模型在振荡序列预测中的不足,提出一种组合预测方法。针对时间序列,提出残差相关系数,计算当前训练数据和历史数据段的相关系数。在最相似历史数据段中利用遗传算法对灰色模型参数寻优,将该参数输入灰色模型实现当前预测。将当前预测结果和相似历史值加权求和,得到最终的预测结果。基于人工数据的对比实验结果表明,残差相关系数更能有效反映数据间的相似关系。基于天然气价格预测的对比实验结果表明,所提方法预测结果准确度更高。     

基于自适应重叠系数的T-S 模型在线辨识算法及应用

为使T-S模型在线辨识时能够更加合理地划分模糊空间,提出一种根据相邻聚类中心距离确定模糊空间重叠系数的方法.将该方法与一次完成最小二乘法、递推最小二乘法相结合,得到了一种辨识精度较高的T-S模型在线辨识算法.以某型号单晶炉热场的实际运行数据为对象,应用所提出的算法对热场模型进行在线辨识.辨识结果表明,由该辨识算法得到的单晶炉热场模型具有较高的精度.     

基于相关系数的运动目标检测算法

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。通过计算相邻两帧之间对应行和列的相关系数,利用运动目标区域相关系数相对较小的特点,分割出运动目标区域,进而利用逐点匹配算法准确地检测出运动目标。该算法可以使用于复杂背景下多运动目标的检测,算法具有运算量小,对噪声不敏感等特点。实验表明,该算法可以准确分离检测出所有运动目标,稳定性好,运行速度快,适合于对运动目标的实时检测。     

基于全局优化相关系数的边缘检测算法*

针对传统边缘检测算子适应性差的缺陷,提出一种基于全局优化相关系数的边缘检测算法。首先在综合多种常用边缘检测算子的基础上生成不同等级的边缘密度图;然后使用全局相关系数作为度量函数,计算边缘密度图与不同边缘检测算子的边缘输出图集之间的相关性;最后优化得到较为理想的边缘检测结果。实验结果表明该算法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,自动化程度高,工程实用性广。     

基于相关系数模型的新型滤波算法*

针对椒盐噪声滤除问题,提出了一种新的滤波算法：对输入图像进行基于欧氏距离的相关系数建模,利用信号阈值判决区间将像素点分为信号点和噪声点,在相关系数模型下搜索相关性最大的信号点对噪声点进行恢复,信号点不作处理。实验结果表明,该算法对椒盐噪声的消噪性能较其他算法有较大提高。由于对基于窗口的传统操作模式进行了改进,该算法在90%的高密度噪声环境下仍具有较好的滤波性能。     

一种基于相关系数的多层邮件过滤系统*

多个相关任务同时学习可能比各个任务单独学习具有更好的泛化能力,这是多任务学习（multitask learning）模式的出发点。受其启发,研究并开发了一种多层邮件过滤系统。首先为各用户建立基本分类器,利用EM算法估计出基本分类器之间的相关系数,最终得到该用户的邮件过滤判别函数。实验结果表明,该系统对中英文语料都是可靠和有效的,并在样例较少时就具有较好的过滤性能。该过滤系统的优劣最终还取决于相关系数先验概率的参数取值,以及所选择的基本分类器。     

基于目标函数的递推子空间辨识算法

针对实际工程中要求对系统参数进行在线估计的问题, 提出一种递推子空间辨识的新方法. 通过引入辅助变量关系将递推子空间辨识问题转化为目标函数的迭代最小化问题. 采用递推最小二乘算法在线估计参数并由传播方法得到更新的广义能观性矩阵, 进而求得子空间辨识模型系统参数. 该算法简单有效且对初值具有鲁棒性. 最后, 通过仿真实例验证算法的有效性.     

多方向振动测试的石英挠性加速度计高阶误差系数辨识

高精度的误差系数可准确评价加速度计的精度与性能,从石英挠性加速度计误差模型入手,对其进行多方向振动测试试验,利用总体最小二乘（TLS）算法辨识加速度计模型方程中的高阶误差系数,建立较高精度的加速度计数学误差模型。为验证算法的有效性及所实施试验的可靠性,和传统重力场多点测试辨识加速度计参数方法作对比,同时,提出误差系数和决定系数两个指标来评价振动测试的辨识效果。结果表明：采用多方向振动测试结合总体最小二乘算法方案所辨识出加速度计高阶误系数精度较高,在实践中具有较好的借鉴意义。     

基于AFSA-LSSVM的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,针对最小二乘支持向量机（LSSVM）参数优化难题,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和LSSVM相结合的短时交流量预测模型（AFSA-LSSVM）,通过采用AFSA优化LSSVM参数,并采用具体短时交通流量数据进行仿真实验。仿真结果表明,相对于参比模型,AFSA-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数,能够更加准确地描述短时交通流量变化趋势,提高了短时交通量的预测精度,为非线性短时交通流量预测提供了一种新的研究思路。