移动机器人多传感器信息融合测距系统设计

介绍了用于移动机器人运动导航的多传感器测距系统的硬件组成和数据融合方法.测距系统由超声波测距模块、红外测距模块和数据融合模块组成,超声波测距模块和红外测距模块分别检测机器人周围环境中障碍物的距离,数据融合模块则通过SMBus总线收集两个模块采集到的距离数据,并采用自适应加权数据融合算法对这些数据进行处理,以获得可信的距离信息.实验表明,所设计的测距系统可靠性高、配置灵活,能够满足机器人自主导航中的避障要求.     

基于曲波变换的红外与可见光图像融合算法

针对小波不能有效捕捉图像轮廓的不足,提出一种基于第2代曲波变换的图像融合算法。近似分量计算采用加权平均融合规则,细节分量计算采用像素级多分辨率融合扩展框架和对比敏感带通函数融合规则。实验结果表明,该算法在保留源图像边缘轮廓、抑制噪声方面均优于小波,融合图像更符合人眼视觉特性。     

基于双变换的红外与可见光图像融合增强

通过研究可见光视觉图像与红外图像序列的相关特性及融合处理中存在的问题, 提出一种基于视觉图像预增强处理的曲波与小波双变换融合机制来有效保留边缘信息和图像细节信息。实验结果表明所提出的方法提高了融合图像的视觉感知质量, 为遮挡和伪装目标的检测和定位提供了更为有效的空间环境, 并且融合增强后的图像具有更高的信噪比和更少的人工痕迹, 与当前最新的其他方法相比是一种具有更好融合质量和更高效率的图像/视频融合方法。     

融合多粒度信息的文本分类研究

目前对中文文本分类的研究主要集中于对字符粒度、词语粒度、句子粒度、篇章粒度等数据信息的单一模式划分,这往往缺少不同粒度下语义所包含的信息特征。为了更加有效提取文本所要表达的核心内容,提出一种基于注意力机制融合多粒度信息的文本分类模型。该模型对字、词和句子粒度方面构造嵌入向量,其中对字和词粒度采用Word2Vec训练模型将数据转换为字向量和词向量,通过双向长短期记忆网络（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）获取字和词粒度向量的上下文语义特征,利用FastText模型提取句子向量中包含的特征,将不同种特征向量分别送入到注意力机制层进一步获取文本重要的语义信息。实验结果表明,该模型在三种公开的中文数据集上的分类准确率比单一粒度和两两粒度结合的分类准确率都有所提高。     

可见光与红外融合目标跟踪技术研究进展综述

目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要的问题,自从被提出以来逐渐发展出了不同类型的技术方法。由于可见光与红外光在目标跟踪方面存在互补性,两者融合的目标跟踪技术在性能和鲁棒性上比传统目标跟踪方法更具有优势。近年来,人工智能技术的发展推动了可见光与红外融合目标跟踪技术的快速进步。面向可见光与红外融合目标跟踪技术的发展历程,首先针对可见光与红外融合领域经典方法和近年来出现的技术进行梳理和总结,特别是对近两年的研究进展进行了归纳整理,具体包括基于Transformer、基于注意力机制、基于时间序列、自适应融合和基于多模态编解码器的可见光与红外融合目标跟踪方法;然后介绍了可见光与红外融合数据集及目标跟踪的评价指标;最后对未来的发展方向作了展望。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》     

结合视觉显著性与Dual PCNN的红外与可见光图像融合

针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST结合视觉显著性引导Dual-PCNN的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像各方向的高频与低频子带系数;然后,低频子带系数采用基于显著性决策图引导Dual-PCNN融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化Dual-PCNN的激励进行融合;最后,经过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像红外目标突出且可见光背景细节丰富。该方法相比于其他融合算法在主观评价与客观评价上都有一定程度的改善。     

基于多层次信息融合的多跳机器阅读理解

以往机器阅读理解模型中存在文本特征提取单一, 文本和问题的交互信息不全面等问题, 导致模型不能充分对文本进行理解, 本文提出了一种多层次信息融合的机器阅读理解模型. 通过在不同位置使用不同方法, 对文本信息进行多种层次的获取. 使用膨胀卷积网络捕捉文本的全局信息, 采用双向注意力机制和自注意力机制融合文本和问题之间的交互信息, 通过指针网络预测答案及其对应的支撑句. 该模型在CAIL2019和CAIL2020阅读理解数据集上训练的联合F1值分别达到50.09%和58.44%, 相比于其他基线模型取得了明显的性能提升.     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

融合实体类别信息的知识图谱表示学习

知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中,获取实体和关系的语义关联信息.设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习(CEKGRL)模型,构建基于结构与基于类别的实体表示,通过注意力机制捕获实体类别和三元组关系之间的潜在相关性,结合不同实体类别对于某种特定关系的重要程度及实体类别信息进行知识表示学...     

基于生物视觉特性的红外与可见光图像融合方法

脉冲耦合神经网络PCNN以其在图像分割、目标识别等领域的独特优势而成为当前的研究热点。本文对其在红外与可见光图像融合领域的应用进行了研究,并针对传统脉冲耦合神经网络参数无法自动设定的难题,提出了基于修正PCNN的参数自动设定方案。针对可见光与红外图像融合的大量实验结果表明,本文方法无论在主观视觉效果还是客观评价参数上均明显优于基于多分辨分析的融合算法,对于拓宽PCNN的应用领域有一定价值。     

红外与可见光图像分解与融合方法研究

红外与可见光图像融合旨在生成一幅新的图像,能够对场景进行更全面的描述。本文提出一种图像多尺度混合信息分解方法,可有效提取代表可见光特征分量的纹理细节信息和代表红外特征分量的边缘信息。本文方法将边缘信息进行进一步分割以确定各分解子信息的融合权重,以有效地将多尺度红外光谱特征注入到可见光图像中,同时保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法能够有效提取图像中的红外目标,实现在融合图像中凸显红外目标的同时保留尽可能多的可见光纹理细节信息,无论是主观视觉还是客观评价指标都优于现有的图像融合方法。     

基于FPGA中NIOS Ⅱ内核设计的TFT_LCD显示驱动

本文基于FPGA中NIOS Ⅱ内核设计驱动真彩液晶显示模块,可根据材料成本、研发时间等任意选择FPGA芯片,增强了产品的可靠性和设计灵活性。     

基于多尺度和注意力机制的红外与可见光图像融合

现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息.针对上述问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合.首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构建编码器网络,并引入自注意力机制增强像素间的依赖关系,充分提取红外图像的显著目标和可见光图像的细节纹理;然后,特征融合阶段采用基于通道与空间的联合注意融合网络,进一步融合图像典型特征;接着,设计基于像素、结构相似性和色彩的混合损失函数指导网络训练,进一步约束融合图像与源图像的相似性;最后,通过对比实验的主观和客观评价结果,验证所提出算法相比于其他代表性融合算法具有更优异的图像融合能力.     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

基于光谱和亮度信息的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于区域能量和修正的视觉特征对比度的低频融合规则,以尽可能多地保留红外图像的热目标信息及可见光图像的光谱信息。实验结果表明,在非下采样轮廓波变换和小波变换域,新的融合规则能都充分利用源图像的互补和冗余信息,使融合图像具有更好的主观视觉效果。     

多信息融合电路故障诊断系统设计与开发

基于多源信息融合的电路故障诊断,当融合的信息源数目增加时,计算量变得越来越大,采用手工方式融合多源信息,具有劳动强度大、诊断结果准确率低等问题。针对这些问题,设计开发了基于信息融合的电路故障诊断系统。系统以MATLAB7.0和Microsoft Access 2003为开发工具,采用模块化设计思想,具有使用方便、稳定性好、通用性强、易扩展等特点。同时,给出了系统的体系结构及用到的融合算法流程图,并以一具体实验电路检测数据为对象,进行故障诊断,说明了系统的特点及功能。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数,考虑不同传感器的成像机理进行活性度量,并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合;低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量,再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后,通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

DTCWT域的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合存在融合图像对比度和清晰度降低、噪声干扰等问题,提出一种DTCWT域的红外与可见光图像融合算法。首先对源图像进行预增强处理;然后通过DTCWT正变换得到低频子带图像和高频子带图像;再分别利用基于直觉模糊集的融合规则融合低频子带图像,基于信息反差对比度的融合规则融合高频子带图像;最后对融合后的低频子带图像和高频子带图像进行DTCWT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法能有效提高融合图像对比度和清晰度,降低噪声干扰,客观评价指标总体优于现有算法的,运行效率也有所提升。     

有效的红外与可见光图像融合方法研究*

针对红外图像可视化程度弱、对比度低的问题, 提出一种基于轮廓小波变换和区域能量的红外与可见光图像融合算法。首先进行多尺度小波分解, 然后进行多方向滤波; 引入循环平移方法来消除伪吉布斯失真;采用基于区域的能量融合规则, 重构变换系数得到最终融合结果;最后用信息熵、信噪比等指标来评价融合的性能。实验表明,该方法不论在客观评价还是在主观评价指标上都优于其他融合方法, 提高了融合图像的视觉效果, 可以得到更加清晰的融合图像。