柔性-微环光波导耦合结构的集成光学加速度传感器

给出了一种利用柔性-微环光波导耦合结构的集成光学加速度传感器.通过聚合物材料设计的柔性光波导,在外力作用下产生形变.该形变改变了柔性光波导与微环光波导的层间距,从而改变波导耦合器的耦合比,使得微环光波导谐振腔输出谱特性发生相应改变.继而有效地实现了加速度的传感.本文给出了这种新型的设计,推导了其检测原理并同时分析了其灵敏度的影响因素.     

独立于设计者的行动推理

高水平的智能机器人要求能够独立地对环境进行感知并进行正确的行动推理.在情境演算行动理论中表示带有感知行动及知识的行动推理需要外部设计者为agent写出背景公理、感知结果及相应的知识变化,这是一种依赖于设计者的行动推理.情境演算行动理论被适当扩充,感知器的表示被添加到行动理论的形式语言中,并把agent新知识的产生建立在感知器的应用结果之上.扩充后的系统能够形式化地表示机器人对环境的感知并把感知结果转换为知识,还能进行独立于设计者的行动推理,同时让感知行动的"黑箱"过程清晰化.     

光学杠杆法测量电致伸缩材料应变研究

提出利用光学杠杆测量电致伸缩材料性能的新方法,通过触点短臂传感微形变,并通过光学杠杆将微形变放大后形成光斑,利用CCD摄像头采集放大前后的光斑,通过对光斑图像进一步的处理可以得到微位移量,从而实现电致伸缩材料应变测量.利用该方法构建的测试系统对掺杂了钛酸钡的聚氨酯高分子材料的电致伸缩性能进行了测量,结果表明:在高场强作用下,掺杂聚氨酯高分子材料表现出了明显的电致伸缩特性;光学杠杆法的测试系统能有效地测量包括电致伸缩微形变在内的微形变,同时为电致伸缩材料性能研究提供了一种方法.     

性能优越的新型纳米材料

材料可以是坚固的或柔韧的,但很少同时具有这两种性质.然而最新的研究成果表明,铜在被处理成一种拥有不同尺度晶粒的纳米结构时,会变成一种可在形变时既保持高强度又具有优良的韧性的材料.     

尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法

基于分块的相关滤波跟踪算法在处理目标尺度变化和遮挡问题时,对局部子块跟踪状态的评估及局部子块与尺度变化的关系刻画不够准确.针对此问题,文中提出尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法.首先提出结合时序平滑约束的局部子块遮挡判别方法,改进现有算法的评分策略.设计子块协同运动策略,使被遮挡或形变的子块跟随未被遮挡的子块趋向正确的位置.同时发现跟踪过程中子块聚散变化的分布位置与目标尺度之间的比例关系,实现对目标尺度变化的感知和大小估计.实验表明,文中算法性能较优.     

基于电子扫描的Image J图像处理系统在多孔材料中的应用

扫描电镜由于其高分辨率而被广泛应用在材料微观结构的观察,为了能定性地分析出不同材料表面拓扑结构的差异,一种基于电子扫描的Image J图像处理算法系统被开发,结果表明:这种算法系统能够定性分析出材料表面微观拓扑结构的差异,具有较高精确性和广泛适用性。     

基于仿生结构的剪切力放大机理研究

人体皮肤表皮层与真皮层之间的乳头脊结构会对触觉感知产生放大作用,将上述皮肤结构进行简化并构建三种互锁物理结构,结合压电PVDF薄膜材料,通过理论分析和实验验证等形式对放大机理进行研究.阐述仿生结构触觉放大机理,并从结构、尺寸和材料三个方面对放大效果的影响进行理论与实验研究,验证了构建的仿生褶皱结构对剪切力信号的放大作用,并进一步推进了对皮肤乳头脊结构触觉放大机理的研究.上述研究对深入研究人体皮肤触觉感知机理和电子皮肤触觉传感器具有重要意义.     

面向网构软件的环境显式化技术

网构化软件处于开放、动态、难控的环境之中,需能感知并适应环境的变化,以持续提供用户满意的服务.传统软件构造技术缺乏对环境感知和适应的系统支持.本文在前期工作基础上,提出一种面向网构软件的软件结构,通过为软件系统配备先验的环境模型和环境规约来实现环境处理的显式化.进而,介绍了我们使用这种方式来处理开放环境之分布异步性、感知信息的不一致性以及环境中人类用户行为特性等的若干具体技术进展.而后,讨论了一种先验环境模型及环境规约的开发方法原理,给出了相应的环境驱动逻辑的静态表达与运行实现机制.该方法和机制可较好地支持环境处理与应用业务逻辑间的关注分离.     

Application of image processing system of Image J based on electronic scanning in porous materials

扫描电镜由于其高分辨率而被广泛应用在材料微观结构的观察,为了能定性地分析出不同材料表面拓扑结构的差异,一种基于电子扫描的Image J图像处理算法系统被开发,结果表明:这种算法系统能够定性分析出材料表面微观拓扑结构的差异,具有较高精确性和广泛适用性.     

基于压缩感知理论的3维人脸快速重建

形变模型是当前人脸重建研究中的一种主要方法。针对形变模型方法中模型构建的缺陷,提出一种基于压缩感知理论的快速三维人脸重建方法。首先,利用压缩感知理论估计三维原型人脸与目标人脸的形状相似性,根据相似性对原型样本进行筛选并构建相应的形变模型,提高建模精度和效率;然后,利用特征点信息进行稀疏模型匹配,并结合径向基函数插值重建生成特定的三维人脸,提高重建表面的平滑性。在BJUT三维数据库和CAS_PEAL二维数据库上的实验结果表明,与经典方法相比,本文方法能够有效地提高重建精度和速度,重建人脸具有较强真实感。     

基于BOTDA的堤坝健康监控的研究 

针对堤坝坍塌,为避免伤亡和经济损失,需要对堤坝进行健康监控,及时提供预警;通过BOTDA(Brillouin optical time domain analysis)技术,设计并搭建堤坝实验平台,研究用分布式光纤传感器检测不同水流量下堤坝的形变;堤坝实验平台由恒流量装置和堤坝两部分组成,恒流量装置能精准的为堤坝提供所需的水流量,不同的水流量会给堤坝施加不同的压力,堤坝将在不同的水流量下产生相应的变形;将分布式光纤传感器埋入堤坝中,当堤坝发生形变,光纤会随着堤坝的变形而被拉伸,运用BOTDA技术对分布式光纤传感器进行测量分析,可得光纤的布里渊频移得数据,相应地反映了堤坝的变形;研究表明,光纤的布里渊频移能正确反映出堤坝形变,BOTDA技术应用于堤坝健康监控具有良好的监控预警效果。     

基于并行压缩感知的物联网海量数据处理

在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响.提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量.压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性.实验证明并行处理可以显著提高算法的执行速度、增强数据处理的实时性.最后,讨论了引入压缩感知理论后可能的物联网结构变化和未来的工作.     

基于双边核回归的相对约减纹理分解方法

图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在,将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情.为此,提出基于双边核回归的纹理分解方法,通过局部全变分的核描述子能将结构和纹理很好地区分开来,并将结果与双边核回归框架相结合:采用相对约减纹理分解来构造结构核描述子;再将该描述子与双边核回归融合来获得期望的结构感知滤波输出;最后采用一个稳定近似迭代的流程来实现所提算法.实验证明,与其他边缘感知滤波方法相比,文中方法能获得更佳的结构保持效果,并能被推广到多个视觉相关的应用上,如高动态范围色调映射、超像素分割等.     

火灾后钢筋混凝土结构强度性能测量方法研究

研究火灾后钢筋混凝土结构强度性能的准确测量问题.火灾过后,钢筋混凝土结构强度由于外界环境的改变会发生很大结构特征和材料属性上的变化,造成测量中的超声波特征频谱发生较大形变,传统方法都是根据反射的超声波频谱特.征进行强度测量的,一旦发生火灾造成反射的超声波频谱变化,将造成测量结果的不准确.为此,提出了一种基于超声波谱关联性算法的钢筋混凝土结构强度性能测量方法,利用超声波传感器采集钢筋混凝土结构信息,并对其进行抗干扰处理,利用超声波数据,测量钢筋混凝土结构强度性能.实验结果表明,新算法提高了火灾后钢筋混凝土结构强度性能测量的准确性.     

分布式目标反演形变的关键性问题分析与处理

分布式目标广泛存在于自然界中,就传统时间序列InSAR技术而言,难以将其应用于地表缓慢形变反演流程中。主要存在2个方面的原因:1)分布式目标呈面状分布,在影像空间中拓展结构难以确定,缺少对应的提取方法;2)分布式目标的时间序列相位不稳定,与永久散射体不同,难以建立其与待估参量之间的解算模型。为了满足融合分布式目标与高相干点目标反演地表形变的实际应用需求,该文详细分析了利用分布式目标反演地表缓慢形变存在的关键性问题,并结合当前国内外研究进展给出相应的处理方法,使得联合分布式目标与高相干点目标反演地表形变成为可能。     

光纤布拉格光栅高密度触压定位感知研究

以树脂C-UV 9400E材料设计了一种简单实用的高密度触压感知单元,将1 cm2的范围平均地分为9个区域并竖直封装9支光纤布拉格光栅(FBG)传感器.通过FBG中心波长变化量的监测,实现触压变化感知和位置对称性检测,从而对加载位置点进行判定.对1、2、5位置进行0～10 N的加载实验研究,有限元仿真产生的现象与实验现...     

一种基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法

图像的压缩编码技术及其比特流在信息空间上的传输控制，为图像质量的评价提出了新课题。通过分析人类视觉系统(HVS)的视觉非线性、多通道及掩盖效应等特性，建立起相应的图像视觉处理模型，并将原始图像与降质图像变换到感知域进行误差分析。在处理HVS模型的多通道中，将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点，分成5个带分别进行滤波，以模拟人眼对图像的主观质量评价特性。实验结果表明这种模拟多通道的图像感知域评价模型，得到的HVS值能充分反映人类视觉系统的掩盖效应的特点，用于对图像质量的评价该模型通用性好，与主观评价结果高度一致。     

车载激光雷达点云数据处理关键技术

激光雷达具有探测精度高、穿透能力强、能够三维成像等诸多优点,故自动驾驶车辆常常搭载激光雷达来对车身周围环境进行感知;车辆实现自动驾驶的关键技术包括车载激光雷达信号的发射、接收和对点云数据的处理,通过对接收到的点云数据进行处理可以使车辆准确的感知到当前路面状况并做出相应操作;文章重点介绍了车载激光雷达点云数据处理中的关键技术,对每个关键技术中常用算法的基本原理、优缺点和改进等进行了阐述,以期为车载激光雷达点云数据处理提供参考。     

基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性.