一种基于低秩分析的火焰识别算法

提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理,阈值分割提取可疑火焰区域,并将目标区域的图像数据作为列向量构成观察矩阵;采用增广拉格朗日乘子法求解低秩矩阵,并对该低秩矩阵进行奇异值分解,以奇异值的平方计算各自的贡献率,以累计贡献率大于给定阈值来确定奇异值的个数,将其定义为矩阵的新秩。统计显示火焰样本矩阵的秩远高于白炽灯等干扰物的样本矩阵的秩。实验结果表明,所提算法在识别火焰的同时,能有效排除白炽灯等红外热源的影响。     

网架结构损伤定位的虚拟应变能法

提出一种新的虚拟应变能法来定位具有较大识别规模的网架结构损伤.该方法基于结构损伤前后柔度矩阵变化差的奇异值分解,提取最大奇异值对应的右奇异向量,再将该奇异向量作为虚拟荷载作用于结构,从而获得结构损伤前后的虚拟位移差,进而构造各构件的虚拟应变能用于定位结构损伤.虚拟应变能越大的构件,其损伤的可能性越大.某200杆网架的数值分析表明,所提虚拟应变能法比传统损伤定位向量法具有更突出的损伤定位能力,能抵抗较高噪声的干扰,因此在具有较大识别规模的网架结构损伤定位中具有较强的应用潜力.     

基于递进式级联卷积神经网络的混凝土裂缝识别方法

基于深度学习的卷积神经网络方法是目前图像裂缝识别鲁棒性较高的方法,主要分为滑动窗口法和图像分割法。滑动窗口法存在后期阈值分割裂缝精度不高的问题;全局图像分割法存在裂缝区域数据和背景区域数据严重不均衡问题,会对裂缝分割精度产生影响。采用了基于递进式级联卷积神经网络的方法对混凝土表面裂缝进行识别:首先采用全卷积神经网络一次性判断图像中所有密集重叠窗口区域内是否含有裂缝,然后将含有裂缝的窗口区块提取出来作为感兴趣区域,再基于轻量化的U-Net图像分割网络作用于感兴趣区域,将裂缝区域精确地提取出来。试验结果表明,所提出的基于递进式级联卷积神经网路的裂缝识别方法优于直接使用滑动窗口法和全局图像分割法,有着可靠的应用前景。     

基于EMD_SVD的矿山微震与爆破信号特征提取及分类方法

针对矿山微震与爆破信号难以识别的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的矿山信号特征提取及分类方法。首先对微震与爆破信号进行EMD分解,再借助相关系数和方差贡献率筛选得到主要本征模态分量为IMF1~IMF6,进而利用SVD计算主要本征模态分量构成矩阵的奇异值σ_i(i=1,2,...,6),最后应用支持向量机(SVM)对用沙坝矿微震与爆破信号进行分类。结果表明:微震与爆破信号的奇异值σ_1,σ_2和σ_3差异较大,且σ_1(28)7.5作为识别分界值时准确率达到了88.25%;SVM法识别效果优于BP神经网络法、Bayes法和单一奇异值分界值法,且SVM法准确率达到了93.0%。由此,该方法可为矿山微震与爆破信号特征提取和分类提供一种新方法。     

贵州民族剪纸符号数据库开发技术研究

本文针对民间传统剪纸艺术的计算机创作问题,在分析剪纸艺术特点的基础上,提出一种基于小波变换和奇异值分解的剪纸纹样识别方法。首先对剪纸纹样图像进行归一化和二值化处理,然后应用小波变换提取剪纸纹样图像的低频分量并进行奇异值分解,最后通过对奇异值进行归一化和降维处理作为最终的特征向量,利用最近邻分类器进行模式识别。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声干扰,较好的识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样。     

航拍绝缘子图像的去模糊处理

针对输电线路航拍图像中绝缘子的模糊图像,分别选用Lucy-Richardson复原法、最小二乘方复原法、盲解卷积复原法、维纳滤波复原法对原始模糊图像复原,并对各种复原结果进行了对比和分析,提出了改进的维纳滤波方法,即采用拉普拉斯算子对维纳滤波去模糊的图像进行线性锐化滤波处理,突出绝缘子的边缘信息,增强图像的轮廓特征,便于观察绝缘子的工作状态。最后引入灰度梯度向量模方和Gk′对复原后的去噪图像进行质量评价。结果表明,改进的维纳滤波方法提高了图像的清晰度,可以作为判别绝缘子故障的一种可行方法。     

小波奇异值分解的瞬变弱信号检测

研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明:此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于数字图像处理的裂缝检测方法

为保证图像质量,提出一种基于阈值判断的自适应中值滤波(TAMF)新算法。通过扩充图像边界,将噪声图像与对其进行中值滤波后的图像相减得到的灰度值均值T作为判断条件,对搜索窗口内的噪声像素点采用中值滤波处理后输出结果,信号点则不做处理。使用几种滤波算法进行试验分析,结果表明,不同浓度的椒盐噪声均可采用TAMF算法进行滤除,该算法能有效保护图像边缘细节,在PSNR和MSE等图像性能指标上维持较高的水平,为后续裂缝宽度测量提供良好环境。数字图像处理通过获取图像(裂缝)灰度信息,对图像(裂缝)特征进行提取;然后,基于TAMF算法与改进的切线垂线法,将数字图像处理中的图像预处理、裂缝骨架提取、裂缝宽度计算等方法进行集成,提出一套基于数字图像处理的混凝土裂缝图像宽度测量流程,该测量流程所需设备单一,可大幅提高检测精度和效率,满足工程应用要求。     

基于图像处理的贮木场火灾检测方法

提出一种以图像识别技术为基础的火焰识别方法。为将火焰与背景分离,首先通过灰度转换将彩色图像转化为灰度图像,然后用中值滤波处理法对图像进行平滑处理去除图像噪声,再用最大类间方差法进行二值化处理分离火焰与背景图像,用腐蚀与膨胀算法进行数学形态处理突出火焰图像特征,最后采用区域形状参数作为火焰图像判别依据,去除灯光等疑似干扰图像。实验表明,该方法可较好地辨别火焰和干扰源。     

基于进化—支持向量机的地下洞室可靠性分析

将地下洞室围岩测线的相对位移值及相对位移极限值分别作为施与结构的应力和结构自身强度,从而构造地下洞室可靠性分析的功能函数显式表达式。使用数值方法计算符合概型分布的不同岩体物理力学参数条件下的相对位移值并将其作为训练样本,采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子及核参数,用优化得到的支持向量机进行相对位移值的预测,最后利用系统可靠度理论及网络概率估算技术(PNET法)求解地下洞室开挖可靠度。以锦屏一级水电站主变室为例,尝试采用上述方法对各层开挖的可靠性进行分析,结果表明:第一层开挖可靠度最低,随着开挖的进行,系统可靠度逐渐升高,最终趋于一个稳定状态。     

基于分水岭算法的绝缘子串红外图像分割方法

为解决500 kV瓷绝缘子串红外图像分割问题,提出了一种基于分水岭算法的图像分割方法。通过调整红外图像G分量消除云雾干扰,图像预处理后采用灰度拉伸法进行图像增强;然后利用Otsu算法将灰度图像二值化,通过Hough变换确定绝缘子串基准线,并据此使用Floodfill算法提取绝缘子串目标区域;角度校正后做欧式距离变换,以局部最小值为标记符避免过分割,再采用分水岭算法进行绝缘子片分割。据此对湖南省某座500 kV变电站700张红外图像进行分析,结果表明,本文所提方法具有良好的自适应性和实用性,可显著提高绝缘子红外图像智能分割准确率。     

基于红外图像的森林凋落物阴燃火灾探测

针对森林凋落物阴燃火灾识别问题,利用小波阈值去噪去除图像中大部分噪声杂波,再采用形态学开运算进行边界平滑,完成阴燃火灾红外图像的预处理,在此基础上采用最大类间方差法对红外图像进行分割,完成阴燃火灾目标的提取,提取探测目标的温度、形状参数变化率和面积变化率,作为BP神经网络的输入向量,输出为阴燃火概率。结果表明,该方法对阴燃火灾的识别率为96.6%。     

一种图像中相交直线角度计算方法

图像中相交直线的角度是图像的重要特征,本文提出了一种利用最大类间方差法计算图像中相交直线角度的方法。首先将待处理图像二值化,然后利用边界跟踪函数找到给定坐标附近的直线边界,最后采用最小二乘法匹配出所需直线,进而求得直线角度。实验结果表明,提出的方法能够有效地检测到图像中的相交直线,并计算角度值,且该方法简洁、准确。     

过度分割与流形保持的图像彩色化

提出了1种基于过度分割与流形保持的图像彩色化方法,以解决大尺寸图像彩色化速度较慢的问题。首先对图像进行过度分割,以分割点代替像素点作为彩色化处理的基本单位,使运行时间得到较大改善;然后利用局部线性嵌入算法建立分割点在亮度空间的流形结构,将流形结构从亮度空间映射到颜色空间,得到每1个分割点的色度值;最后通过相邻区域上分割点的色度值之间的线性插值得到所有像素点的最终色度值。实验结果表明,与现有的2种彩色化方法相比,该方法能在保持图像视觉保真度的同时,显著地提高大尺寸图像的彩色化速度。     

向量式有限元膜单元及其在膜结构褶皱分析中的应用

向量式有限元法是一种基于点值描述和向量力学理论的分析方法,可有效模拟结构的空间大位移、大转动行为。推导了三角形膜单元的向量式有限元基本公式,详细阐述了通过逆向运动获得单元节点纯变形位移以及在变形坐标系下求解单元节点内力的方法。在此基础上编制了膜单元的计算程序,并通过算例分析验证了理论推导的正确性及所编制程序的可靠性。进一步将向量式有限元引入膜结构的褶皱分析,采用主应力 主应变准则和修正本构矩阵方法处理膜结构的褶皱问题,对一典型膜结构在面外荷载作用下的力学行为及褶皱发展情况进行跟踪分析,成功捕捉了从褶皱出现、褶皱大范围扩展直至褶皱最终消失的全过程,证明了该方法在膜结构皱褶分析中可有效克服传统有限元方法存在的单元刚度矩阵奇异、迭代不易收敛等问题。     

基于超球支持向量机的水环境质量评价

将超球向量机方法引用到水环境质量评价中,并应用该方法与标准指数法分别对细河水体进行了评价。结果表明,超球向量机评价方法对监测值处于分类重叠区域的水质分类要优于标准指数法,评价结果更客观,具有较好的泛化能力,说明超球向量机法可以用于水环境质量评价,具有很好的研究前景。     

基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。     

导水裂缝带高度预测的模糊支持向量机模型

针对传统支持向量机(SVM)模型在导水裂缝带高度预测中存在着易受奇异值干扰而造成的泛化能力降低问题,提出了基于异常样本探测、剔除的模糊支持向量机模型(FSVM)。采用模糊聚类分析和加权支持向量机(WSVM)相结合的方法,首先根据模糊ISODATA算法求得导水裂缝带高度及其影响因素的最优分类矩阵,剔除分类结果不一致的观测样本,然后以模糊隶属度为样本权重,按照WSVM建模思想建立了导水裂缝带高度预测的FSVM模型。通过实例将FSVM和WSVM、SVM的预测结果作对比分析。结果表明,FSVM避免了异常样本对预测结果的影响,并顾及了建模样本的不同重要程度,其预测精度比WSVM和SVM有较大的提高。     

温室穹顶结构大尺度网格优化研究

某温室花园穹顶屋面曲率变化大、网格尺度大,原建筑方案网格尺寸大小不一,网格均匀性连续性较差。在原网格的基础上进行曲面重建,分别采用曲面参数域细分法、气泡法以及曲面近似展开贴面法对大面温室网格进行划分,采用自适应三角形网格推进法对连桥网格进行划分。结果表明：曲面细分法网格流畅性好,网格均匀性较差;气泡法网格均匀性较好,网格流畅性差,网格存在局部奇异点;基于曲面近似展开的贴面法网格,大面网格均匀性及流畅性均有明显改善,网格无奇异点,对于曲率变化较大的大尺度屋盖,可采用该方法进行网格划分。