基于RGB-D图像的物体识别与位置估计方法

在RGB-D图像包含物体颜色信息与深度信息的基础上,提出了一种物体识别与位置估计方法。采用二维加速稳健特征算法快速从场景图像中识别出模型图像所处的目标区域,进而从场景点云中分割出待搜索的目标点云,减小了三维物体识别的计算量。采用三维霍夫变换从目标点云中识别出模型点云所处的空间位置,从而精确估计出物体位置。在构建日常生活场景常见物品RGB-D图像库的基础上,进行物体识别与位置估计试验,结果表明所提出的方法适应性和稳定性好,具有识别速度快、识别精度与准确率高等优点。     

基于等角度采样的列车频带变化类故障诊断方法研究

列车轮对部件故障常会受到频带变化因素的影响,如采用一般旋转机械故障监测方法,因谱线整体迁移模糊,可能导致误诊或漏诊。针对这一问题,研究了各影响因素与故障特征之间的动态响应,基于故障机理建立了频带变化类故障的动力学模型,分析了影响因素下的故障特征。提出了基于等角度采样的监测诊断方法,结合列车轮对组件实际情况制定了监测诊断方案,并通过实例应用对该诊断方法的准确性进行了验证。      

基于类内分块PCA方法的人脸表情识别

主成分分析方法（PCA）是目前广泛应用在人脸等图像识别领域的重要手段。为了更准确地识别人脸的表情信息,有效抽取出图像中对表情识别贡献较大的局部特征,提出了一种类内分块PCA方法对人脸表情进行特征提取。首先对图像进行分块,再对分块得到的所有子图像块利用PCA方法进行鉴别分析,并计算出各类训练样本的子空间,然后计算测试样本到各类子空间的距离,最后输入最近邻分类器得到分类结果。在JAFFE人脸表情库上进行的实验结果表明,使用该方法后获得的识别率优于传统的PCA方法。     

采用PHOG融合特征和多类别Adaboost分类器的行为识别

为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI),分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合,作为一种多层次的行为特征描述;然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器,实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%,高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合,可以有效描述不同尺度下的动作细节特征,增强了人体行为特征的描述能力,提高了识别性能。     

基于射频识别和蓝牙的物体定位跟踪研究

本文探讨了利用射频识别和蓝牙技术获取位置信息的可行性,构建一低成本,实时的定位跟踪系统,并研究该系统的数据模型和数据流,说明如何在万维网上用浏览器直接查找物体的具体位置信息。     

基于不变矩理论及Matlab的平面物体识别

提出一种识别零件的基本方法。先对彩色照相机采集的零件照片进行预处理,包括图像二值化、图像平滑;然后对图像里的零件进行分割和提取;再对分割的图像采用不变矩的方法进行表示和描述,最后采用基于马氏距离度量的识别方法来识别图像中的零件。试验结果表明,该方法能较准确地识别图像中的零件。     

基于Shi-Tomasi的太赫兹人体图像边缘物体识别

为了提高太赫兹安检系统对人体图像边缘物体识别的准确率,提出了一种基于Shi-Tomasi算子的角点特征识别算法.首先对原始图像进行预处理,经二值化、腐蚀膨胀、边缘平滑后消除人体轮廓中孤立的噪声和边缘刺峰;然后将Shi-Tomasi算子筛选后的人体轮廓强角点与垂直方向阈值范围内的相邻角点连线,并根据连线两侧遍历像素变化点...     

Adams中钢丝绳索类物体建模方法研究

绳索类物体建模一直是虚拟样机设计中的难点,针对此类问题进行了探讨,得出了一种最佳的建模方法,并用此法成功地建立了钢丝绳的模型,并在矿井提升机虚拟样机设计中得到应用。     

基于同步整周期采样原理的转轴划痕信号识别及滤除方法

为确保大型旋转机组的安全稳定运行,消除转轴划痕对机械保护或状态检测系统的影响,该文针对基于锁相环的同步整周期采样技术,提出了转轴划痕信号的识别方法,并设计了一种线性插值滤除划痕信号的方法。现场实验在某石化企业的大型旋转机组进行,获得了机组的真实数据。通过模拟仿真比较得出,采用线性插值法后转轴划痕信号得到了有效去除,还原了转轴的真实振动,可以避免大型机组因划痕而导致的联锁停机或被动联锁摘除,提高了机组的可靠性。     

基于多级定向执行长度编码快速识别物体特征

提出了一种新的快速物体检测与识别方法,用于检测和识别在运动过程中图像尺寸不断变化的物体。该方法基于多级定向执行长度编码法(MORLC)生成一种新的多级字节编码和物体特征样本形式,其属于字符数据样本,具有数据量小、占用存储空间少、构造过程简单、可根据不同的应用需求选择不同级次的样本形式等特点。对MORLC方法中二级字节编码和样本的系统理论进行了分析,给出了利用MORLC二级字节编码和样本检测和识别运动物体的实验数据。对静态背景中的行人及位置进行了检测和识别实验,结果显示多级字节编码和物体特征样本形式匹配处理速度快,匹配和识别的鲁棒性好,不易产生错误匹配。该方法特别适用于场景中由于被探测物体运动产生投影图像比例发生变化的情况,即对图像大小不敏感。该方法的另一个突出优点是高的执行处理效率。     

势函数聚类的优化下采样SVM分类方法

为了改善大样本集下支持向量机(SVM)的训练效率和泛化性能,提出一种新算法。该算法运用采样优化和学习器优化相结合的策略,通过构建势函数对原始样本空间进行密度度量,建立了不同参数的高斯核,以实现对样本空间不同区域的逐次覆盖,并以增量学习的方式生成下采样集。然后,在所获取的下采样集上进行SVM初始训练,通过寻找原始训练集中的边界样本,进行SVM二次优化。最后,将新算法应用于人工数据集及基准数据集,结果表明,该算法在有效改善训练效率的同时,保证了分类器的泛化性能。     

基于神经网络的智能盲人物体识别和避障仪设计

设计了一种智能盲人物体识别和避障仪,由STM32单片机、摄像头、语音播报模块、电子罗盘定位模块4个部分构成.单片机在摄像头采集的图像中通过算法可以对物体进行识别,准确知道物体的方位.以STM32为主芯片,在图像识别上运用神经网络的数据集来识别物体并采用特征点检测实现避障.采用电子罗盘定位模块确认物体方位的效果和对盲人的运动方向进行实时测量.要帮助盲人"看到"环境信息,分为3个流程:信息获取、信息处理及声音映射.首先辅助仪通过单个摄像头镜头获取周围环境图像,Elman神经网络算法对获取到的图像进行处理,其次STM32单片机通过语音播报模块进行语音播报,将图像信息转化为声音传递给盲人.盲人通过声音判断所处环境,并且做出避障和识别物体的行为,从而达到对日常出行的导盲作用.     

基于神经网络的智能盲人物体识别和避障仪设计

设计了一种智能盲人物体识别和避障仪,由STM32单片机、摄像头、语音播报模块、电子罗盘定位模块4个部分构成.单片机在摄像头采集的图像中通过算法可以对物体进行识别,准确知道物体的方位.以STM32为主芯片,在图像识别上运用神经网络的数据集来识别物体并采用特征点检测实现避障.采用电子罗盘定位模块确认物体方位的效果和对盲人的运动方向进行实时测量.要帮助盲人"看到"环境信息,分为3个流程:信息获取、信息处理及声音映射.首先辅助仪通过单个摄像头镜头获取周围环境图像,Elman神经网络算法对获取到的图像进行处理,其次STM32单片机通过语音播报模块进行语音播报,将图像信息转化为声音传递给盲人.盲人通过声音判断所处环境,并且做出避障和识别物体的行为,从而达到对日常出行的导盲作用.     

基于HHT方法的时变多自由度系统的损伤识别

将HHT(Hilbert-Huang Transformation,简称HHT)方法用于时变多自由度系统的损伤识别.首先对加速度响应信号进行HHT运算,得到各阶模态频率变化时程;对瞬时频率变化时程进行分析,如果频率在某时刻发生突变且随后降低,则认为该时刻系统有损伤发生;反之,则认为系统无损伤发生.数值仿真结果表明,HHT法能较好地区分时变多自由度系统的响应变化是由外激励变化引起还是由系统损伤引起,从而能根据系统响应时程信号较好地识别损伤是否发生以及发生的时刻.     

ADAMS软件中绳索类物体的一种建模方法

针对ADAMS软件中绳索类大变形柔性物体直接建模困难的问题 ,提出并分析了Bushing连接模型的建模方法 ,并运用该模型实现了对岸桥集装箱拖令系统单元的虚拟样机分析     

基于多类别满意优化控制的磁悬浮球控制系统

在磁悬浮球控制系统中,针对现有在不同信号输入情况下控制参数优化满意度量化程度低,以及控制系统性能评价指标缺乏针对性的问题,提出多类别满意优化控制算法。即采用基于遗传算法的PID控制器,得到全局中的最满意解,然后选择Kp、Ki、Kd为系统的待优化变量,分别在阶跃、正弦、方波、锯齿以及随机信号的输入下,通过预设的性能评价指标和满意度函数进行分类评价,最终得出满意的优化结果。仿真与实验结果表明,通过多类别满意优化控制算法,不同类别的输入信号都可以在全局中获得控制参数Kp、Ki、Kd的最满意解,最终实现稳定悬浮及动态跟踪的同时给出系统性能评价的量化指标。     

基于多类别满意优化控制的磁悬浮球系统

在磁悬浮球控制系统中,针对现有在不同信号输入情况下控制参数优化满意度量化程度低,以及控制系统性能评价指标缺乏针对性的问题,提出多类别满意优化控制算法。即采用基于遗传算法的PID控制器,得到全局中的最满意解,然后选择Kp、Ki、Kd为系统的待优化变量,分别在阶跃、正弦、方波、锯齿以及随机信号的输入下,通过预设的性能评价指标和满意度函数进行分类评价,最终得出满意的优化结果。仿真与实验结果表明,通过多类别满意优化控制算法,不同类别的输入信号都可以在全局中获得控制参数Kp、Ki、Kd的最满意解,最终实现稳定悬浮及动态跟踪的同时给出系统性能评价的量化指标。     

基于免疫聚类识别的耦合功能规划方法与实例

公理设计是以独立公理为基础的,并未提供分析和处理具有功能耦合关系的耦合设计手段。针对这一问题,提出了一种耦合功能规划的新方法。该方法首先利用免疫算法对功能耦合关系进行聚类识别,然后对功能耦合程度加以量化处理,最后通过解耦和割裂操作对耦合功能进行重组,从而确定各功能的实现顺序。其中耦合关系的聚类识别旨在为解耦操作提供信息支持,以避免耦合信息的不必要丢失。结合卧式壳管式冷凝器产品的设计实例,对该方法及其有效性进行了说明和验证,还对免疫聚类识别算法中的有关参数进行了讨论,并围绕算法性能的优劣和算法结果对解耦的影响作用,分别将其与遗传聚类识别算法和基于图论的聚类识别方法进行了比较。     

基于色度向量聚类的保险片识别及插接方法

针对汽车保险盒的生产所面临的汽车保险片准确识别和快速插接的难题,提出一种基于色度向量聚类的汽车保险片识别及插接方法。该方法使用CCD工业摄像机采集汽车保险片图像信息,通过平均背景法对图像中的背景进行消除后采用污点修复技术进行图像增强,再以不同类别的汽车保险片的色度中心向量为特征提取依据,完成对颜色信息基于色度向量聚类的特征提取,最后通过将提取的特征矢量输入支持向量机,达到对不同类型保险片的识别分类,最终控制SCARA四轴机器人依据分类信息完成精确插接环节。经过大量实验证明,所设计的汽车保险片识别及插接方法对常用的9类汽车保险片识别正确率达到99.7%,在平均插接周期为1 s时的汽车保险盒插接的正确率达95.6%以上。