动态包络线非接触测量系统研究北大核心CSCD

简要分析了的铁路限界测量技术的发展,总结了目前动态限界获取的三种主要技术手段,比较了它们之间的优缺点;提出了采用基于数字相机的单目视觉测量方案,实现了一种动态限界的非接触测量方法;介绍了测量原理、目标特性分析、光斑位置计算、高速图像存储设计等关键内容,根据使用要求给出了相机和图像采集卡选用的关键参数;分析系统对连续写入速度的需求,给出了解决方案,测试了高速存储系统的连续写入速度。通过多个试验验证了图像测量的重复性和位移测量的误差,符合设计指标和使用要求;通过整车测量试验验证了系统的测量能力。     

动态环路法磁矩测量技术试验研究

动态环路法磁矩测量技术是一种新的磁矩测量技术,为了解其实际性能指标,提出一种可以获得动态环路法测量误差和分辨率的测试方案。利用标准磁体模拟被测物,通过改变标准磁体的位置模拟被测物在任意方向的偏心情况,给出9组被测标准磁体设计方案。通过对比不同标准磁体的磁矩测量结果,得到原理样机在一定误差条件下的磁矩分辨率,并给出提高分辨率的方法。试验结果表明:动态环路法原理样机偶极磁矩测量误差5%,磁心坐标测量误差20%;在偶极磁矩测量误差5%时,原理样机的磁矩分辨率可达0.06 A·m2。动态环路法具有良好的性能指标,可以用于高精度磁矩测量。     

双温度法改进动态光散射仪测量精度研究

提出了双温度法来提高动态光散射法测量纳米颗粒粒径的测量精度。在详细分析了动态光散射法中各种误差来源的基础上,总结出大多误差来源与样品池的温度变化无关,讨论了温度对溶液的黏滞系数及系统的扩散系数影响,在此基础上提出了双温度法剔除与样品池温度无关的噪声来源,从而改善动态光散射的测量精度。实验结果证明了改方法的可靠性。     

改进动态规划算法在小目标检测中的应用

针对使用常规的基于能量累积最大化的动态规划算法累积能量时效果较差的缺点,结合已有的动态规划算法,提出一种新的基于状态稳定性的动态规划能量累积算法.该算法根据目标运动时灰度值的稳定性和运动轨迹的连续性,分别计算能量稳定概率和方向稳定概率;采用信息融合的思想计算出状态稳定概率;累积状态稳定概率最大的候选累积点的能量.实验结果表明,算法较好的解决了目标能量累积时的能量扩散问题,目标信噪比为2.5时能量扩散区域减少10倍;在累积5帧,目标信噪比小于2.5时,仍能稳定地使信噪比提高1.5倍;使用阈值分离目标时虚警点个数平均减少10倍以上.     

七孔探针动态测量技术研究

七孔探针以其可对局部大流动角度下流场特性进行较高精度测量、便于外场使用等优势而在复杂流场的测量中得到广泛的应用.为了快速高效地获取空间速度场信息,提出了七孔探针移动扫描的测量方法.为了论证该方法的可行性,引入了七孔探针导压管的压力传递模型.通过对不同几何尺寸导压管的实验研究,测定了压力传递模型中的特性参数,并进一步讨论了导压管几何尺寸与特性参数的关系及其对传压特性的影响.以此为基础,将速度v(压力p)分布近似为一系列斜坡函数的叠加,研究了斜坡信号在导压管中的传输特性,给出了不同几何尺寸导压管对斜率为k的斜坡信号的响应函数及其对应的稳态误差,从而为移动七孔探针的设计及其扫描速度的确定提供了理论依据.通过对圆形射流出口速度分布的实验测量验证了文中方法的可行性.     

时延系统中T-LSSVR动态软测量建模方法研究

针对工业过程中由于系统存在延时导致软测量模型难以建立、模型精度偏低等问题,提出将系统延时(T)与最小二乘支持向量回归机(LSSVR)相结合,构建一种基于T-LSSVR的动态软测量建模方法;该方法在建模过程中利用互相关函数与一阶广义差分算法辨识得到“静态响应延时”和“动态响应延时”,通过软测量手段对变量进行预测以实现辅助变量对主导变量的最佳估计。对某化工企业具有此类双延时性质的系统进行实验,实验结果表明该建模方法在动态和稳态数据预测方面都有良好的预测效果。     

一种基于卡尔曼预测的动态目标跟踪算法研究

针对视频序列中目标的跟踪,均值漂移算法和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法已经被提出,而在移动机器人上实现对机动目标的实时跟随时,机器人自身的运动引起目标在像平面的偏移不能被忽略,在详述了两者的关系的基础上,建立起以机器人一个周期内的运动作为输入量的状态方程,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,均值漂移算法的最终收敛点作为每帧的跟踪结果,并以此收敛点替代滤波器的估计值,两种算法交替使用,互为补充.实验表明所提算法可以实现在室外环境下对动态目标的实时跟踪.     

基于EK-NN的水声目标识别算法研究

针对水声目标信号复杂、样本获取难度大且富含不确定信息的问题,研究了一种新的证据K类近邻识别算法(Evidence K Nearest Neighbor,EK-NN)。首先在水声目标的各类训练样本中,根据特征距离大小选取待识别目标的K近邻,并构造其基本置信指派函数。然后使用证据理论中的Dempster-Shafer(D-S)规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用冲突置信的比例分配规则5(Redistribute Conflicting mass proportionally rule5,PCR5)将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所设立的分类规则来判断目标的类别属性。根据水声目标实测数据,将新算法与其他几种常见的水声目标识别算法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高识别的准确率。     

基于统计特征的水下目标一维距离像识别方法研究

目标探测与识别是水下预警监视、信息对抗的重要组成部分。针对水下目标一维距离像识别问题,通过提取目标的长度、重心、高阶中心矩等特征,分析了所提取特征的统计分布特性,利用假设检验构建了目标识别特征的统计模型。结合Bayes统计分类器开展了5类水下目标的识别实验,并与基于距离像回波匹配相关的识别方法进行对比分析,对比结果显示所提出的方法在识别率和运算量方面均有明显改善。     

指针式压力表自动计量校准系统

目前,指针式压力表常采用影像法进行计量校准,但在计量过程中存在压力表指针难分割、背景难分离和识别准确率低等问题,为解决上述问题,结合不同规格压力表表盘的外观尺寸,对压力表自动计量校准系统进行研究。首先,根据工业相机视野范围内压力表表盘外形尺寸,自动判断相机与压力表之间最佳工作距离;其次,利用图像边缘梯度值评价图像清晰度,自动完成相机对焦;最后,采用极坐标转换方法实现刻度线定位、指针提取、实时读数等功能。测试结果表明,该系统适用于外壳直径为40,60,100,150,200,250 mm的指针式压力表计量校准。     

自适应免疫算法的SVME用于水下目标识别

针对用支持向量机集成提高水下目标识别正确率会使识别系统更加复杂的问题,提出了一种以自适应免疫算法(AIA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即AIA-SVME算法)进行分类器优化选择,对实测水下目标声信号进行分类识别.与分类器全部集成的识别实验对比证明,该算法在选择9%的分类器后仍可以达到分类器全部集成的识别效果,不仅保证了识别精度,还使得识别系统大幅度精简,节省在线识别的时间.该研究对于水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要理论价值和实际意义.     

基于机车车轮的动态疲劳可靠性研究

 随着火车速度的不断提高,对火车走行部件的疲劳可靠性要求也越来越高．根据疲劳寿命预测理论,建立了某机车车轮受力危险点在不同路况下的疲劳寿命曲线．以实测数据和有限元分析所得数据为基本参数,采用线性累积损伤法则和Monte-Carlo模拟,对车轮在等幅载荷和随机载荷谱共同作用下进行疲劳寿命预测,得到了车轮在不同路况下可靠度随路程变化的关系曲线．为火车的安全性维护提供了理论依据,对火车的安全运行有重大的实际应用价值．     

基于动态捕获区域的DC-TLD目标跟踪算法

为提升TLD目标跟踪算法的处理速度,以达到在更高分辨率视频中跟踪目标的实时性要求,在TLD算法框架的基础上,提出了一种基于动态捕获区域的TLD目标跟踪算法(DC-TLD)。算法采用前一帧目标位置作为当前帧目标位置的预测值,减小了目标位置的预测误差。研究了检测区域负样本出现需满足的条件,分析了检测区域大小对算法鲁棒性的影响。针对样本的访问方式,提出基于索引的访问方法,极大地减少了访问时间。实验结果表明,该方法不仅有效降低了TLD算法的样本检测时间,而且提高了算法的鲁棒性。     

组合核函数支持向量机在水中目标识别中的应用

论文研究了支持向量机核函数构成条件以及不同核函数的特性，结合水中目标识别技术特点，提出了一种组合核函数支持向量机的方法。提取了基于小波变换的舰船辐射噪声奇异性、尺度-过零、尺度-能量特征，对水中目标进行了SVM分类识别。研究表明，基于组合核函数的支持向量机分类识别效果优于单独核函数的支持向量机识别效果。     

Integrating GWTM and BAT algorithm for face recognition in low-resolution images

In biometrics, face recognition is one of the important identification methods with various applications such as, video surveillance, defence, human/computer interactions and many more. The current face recognition systems perform well using the frontal images with high resolution. In contrast, the utilisation of low-resolution (LR) images degrades the performance of face recognition systems. Hence, this paper integrates the Gabor filter?+?wavelet?+?texture (GWTM) operator and the BAT algorithm to increase the performance, while deploying the LR images. The proposed algorithm integrates the uniqueness of Gabor features, the robustness of local features and the wavelet features to handle the inter-person and intra-person variations. This paper utilises the spherical SVM classifier to enhance the recognition performance. Finally, the proposed GWTM operator is compared with other existing algorithms such as, GOM, LBP and LGP based on the parameters of accuracy, FAR and FRR. The proposed GWTM operator attains the highest accuracy of 95% and a minimum FAR of 5%. The results prove that the proposed GWTM yields a performance improvement of 5, 3, 4 and 15% over the GOM, LBP, LGP and GWTM, respectively, in the absence of the BAT algorithm.     

基于听觉感知机理的水下目标识别研究进展

水下目标特征提取与识别技术在国防、生产等领域内有着迫切的需求,目前基于听觉感知机理的水下目标识别研究正处于起步阶段,有着较为广阔的研究与应用前景。在简要介绍听觉感知机理研究情况的基础上,对近年来国内外使用听觉感知机理进行水下目标识别的各类研究成果进行了总结与归纳,针对基于听觉感知机理的水下目标识别领域各方面的研究进展给出了相应的客观评价,并从特征提取与目标的自动识别方面提出了对未来研究方向的展望。