共查询到18条相似文献,搜索用时 176 毫秒
1.
针对多UAV协同搜索问题,建立了基于搜索概率图的UAV环境信息描述模型,提出了一种基于多蚁群算法的协同目标搜索算法。该算法由多个蚂蚁种群构成,每个蚂蚁种群负责搜索一架无人机的路径。蚂蚁个体在搜索路径时通过其所在群体的信息素的引导以趋向最优路径,同时,受到来自其它种群的信息素的排斥作用进而避免无效搜索。实验结果表明,该方法能有效地实现多UAV之间的协同,实现路径搜索,减少路径交叠,提高了搜索效能。 相似文献
2.
一种由粗及精的视线追踪系统平面视线参数检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视线追踪系统视线参数检测需求和现有方法的不足,基于亮暗瞳差分方案提出了一种采用由粗及精策略的平面视线参数检测方法。在暗瞳图像应用AdaBoost方法定位人脸,根据人脸五官分布先验知识初步确定人眼区域并标记暗瞳图像对应的人眼区域。在差分图像采用投影法确定瞳孔潜在区域,通过形态和尺度分析滤波定位瞳孔。对瞳孔进行边缘检测和椭圆拟合,提取瞳孔中心参数。在暗瞳图像瞳孔对应区域附近搜索并检测普尔钦斑并提取普尔钦斑中心参数。根据瞳孔和普尔钦斑中心参数获取平面视线参数。在视线追踪系统中的应用表明该方法能够可靠、精确的检测平面视线参数。 相似文献
3.
4.
5.
为了提高现有虹膜定位算法速度和精度,必须充分利用人眼虹膜图象固有的结构性特征,提出了基于虹膜结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位算法。在内边界定位时,根据二值化、形态学处理后图像的灰度信息确定瞳孔区域,然后采用最小二乘法圆拟合内边界。在对外边界定位时,由已知瞳孔位置参数以及虹膜结构特性构造一个虹膜外边缘自适应模板确定外边缘有效区域,然后利用虹膜外边缘梯度强度及方向分布范围的约束条件,进一步消除干扰得到比较稳定的虹膜外边缘轮廓,进而采用边缘拟合确定虹膜外边缘形状粗参数,最后采用小范围Hough变换精确定位外边界。实验结果表明,该算法能显著提高虹膜定位的速度和精度,避免了传统Hough算法搜索的盲目性。 相似文献
6.
7.
8.
针对网络优化领域中的多约束网络路径优化问题,以战时供应保障路径优化问题为研究对象,建立一种保障代价最小的路径优化模型。分析保障路径优化中存在多约束限制问题的特点,在基本蚁群算法的基础上引入蚂蚁相遇策略,融合了多约束条件对保障路径优化的影响,通过正、逆反馈同时作用,对信息素更新策略进行改进,并对搜索最优保障路径实例的仿真。仿真结果显示:改进蚁群算法平均执行时间较基本蚁群算法提高了40.1%,说明改进的蚁群算法能在更短的时间内找到最优解,而且在避免陷入局部最优解方面具有更好的效果。 相似文献
9.
10.
在机器人路径规划与避障算法中,遗传算法具有快速全局搜索能力,但是没有利用系统中反馈的信息。蚁群算法具有很好的信息反馈性,但是由于初期信息素匮乏导致求解速度较慢,易陷入局部最优。提出了一种动态融合的方法,在算法初期通过遗传算法生成蚁群算法的初始信息素分布,后期采取蚁群算法动态融合遗传算子的方法。通过路径规划仿真及实验分析,该动态融合算法不仅提高了收敛速度,而且改善了蚁群算法易陷入局部最优的问题;同时引入了动态避障策略,从而达到了更好的路径规划效果。 相似文献
11.
12.
13.
14.
针对液体火箭发动机燃烧状态监测,采用基于Matlab平台开发的红外图像特征参数计算程序进行分析。通过Canny算子和边缘模式算法对燃气红外图像进行边缘检测、连接,利用选取特定区域的燃气面积、周长、灰度熵及第1马赫盘位置等特征参数来监测发动机燃烧状态,最后提出一种图像特征参数对燃烧工况的识别方法,为发动机燃烧状态监测提供新的测量手段和思路。 相似文献
15.
16.
红外制导导弹导引头、无人机光电载荷的核心部件是红外成像设备,红外成像设备能否正常工作决定了导弹和无人机的工作效能;为了避免红外导弹、无人机光电载荷带着故障上天,需要在这些装备上天之前检测红外成像设备是否工作正常,提出基于图像处理的图像畸变检测方法,作为判断红外成像设备工作正常与否的依据;以标准红外成像设备所成图像为标准图像,利用数字图像处理的边缘检测方法得出图像的面积和周长,根据面积和周长得出图像的复杂性参数值;在测试条件不变的情况下,根据罗曼诺夫斯基准则,利用正常设备捕获的图像作为样本,计算分析样本图像的面积和周长,求出图像复杂性参数值,得出红外成像系统测试的评价参数和评价准则,根据评价参数和评价准则判断被测试设备是否存在畸变。 相似文献
17.
18.
为提高大规模多机器人巡检系统的工作效率,提出了改进的协同蚁群优化算法。该算法为每个巡检机器人设定一个路线优化蚁群,采用共享禁忌表的方式实现不同蚁群之间的信息共享,不同蚁群中的人工蚁采用代价竞争机制进行巡检节点选择,完成路线协同优化。协同蚁群优化算法能够根据巡检节点的分布完成巡检区域的分割与路线优化,提高了巡检区域划分的合理性。仿真实验结果表明,与基于地图分割的优化算法相比,协同蚁群优化算法能够根据巡检任务对巡检区域进行均衡划分,提高了巡检机器人的利用率,减少了整体巡检量,巡检效率得到了显著提升。 相似文献