基于HSV+HOG特征和SVM的人脸口罩检测算法研究（英文）

为自动检测人脸是否规范佩戴口罩,提出了一种基于HSV+HOG特征和SVM的人脸口罩检测算法。首先,使用人脸检测算法RetinaFace检测出人脸和五个特征点坐标,在人脸上使用特征点定位到口鼻区域,提取该区域的HSV+HOG特征并使用SVM进行训练,实现对有无佩戴口罩的检测。然后,使用RetinaFace把检测目标定位到人脸的鼻尖区域,使用YCrCb椭圆肤色模型检测鼻尖区域皮肤的暴露情况,根据实验结果找到最佳分类阈值来判断佩戴是否规范。实验表明,该算法的口罩佩戴检测准确率可达97.9%,佩戴规范检测准确率可达87.55%。     

基于改进支持向量机的目标威胁估计

针对信息融合中目标威胁估计的特点,分析了传统目标威胁估计方法和支持向量机(SVM)的不足。采用粒子群算法(PSO)对SVM中惩罚参数c和核函数g进行优化,建立了改进的SVM(PSO_SVM)目标威胁估计模型及算法。介绍了粒子群算法和支持向量机的原理,建立了一种新的PSO_SVM目标威胁估计模型;基于该模型,实现了PSO_SVM目标威胁估计算法。为适应该算法,对数据进行了预处理,包括数据量化和归一化。交叉验证寻找最佳参数时,采用PSO算法进行优化。采集75组原始数据用于仿真实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集。仿真实验表明,该算法预测误差为0,达到了预期目标。实验结果真实、准确地反映了实际情况,证明了该方法的有效性。     

基于两阶段集成支持向量机的前列腺肿瘤识别

从核磁共振成像(MRI)对前列腺肿瘤的诊断人手,提出了一种基于两阶段集成支持向量机(SVM)的前列腺肿瘤辅助诊断方法.首先,提取MRI图像中的前列腺感兴趣区域(ROI)的统计特征、纹理特征和不变矩特征;然后,在不同的特征空间里,使用不同的核函数来扰动SVM参数并在不同的特征空间生成个体SVM,通过相对多数投票进行第一次集成;接着把第一次集成结果用相对多数投票进行第二次集成;最后,以前列腺患者的MRI图像为原始数据,采用两阶段融合集成SVM对前列腺肿瘤进行辅助诊断.实验显示,第一次集成分类准确率最高比单SVM提高了26.67％,第二次集成分类准确率比第一次集成SVM提高了3.33％,结果表明本文算法能够有效提高前列腺肿瘤的识别精度.     

基于Stixel world及特征融合的双目立体视觉行人检测

针对单目视觉行人检测无法获得深度信息从而导致冗余信息较多、检测效率和准确度存在局限性的问题,首先,在图像的预处理阶段提出了一种利用双目立体视觉产生的视差信息优化分析来简化复杂场景的动态规划棒状像素场景(stixel-world)表达方式;然后,在行人目标检测阶段,对传统HOG特征中block尺度进行分析、降维,采用Fisher准则筛选得到了适用于道路环境下的多尺度HOG(multi-HOG)特征,将Multi-HOG特征与LUV颜色通道特征进行融合,最后采用交叉核支持向量机(hikSVM)分类器对行人目标分类。实验结果表明,采用改进过后的Stixel-world算法用于图像预处理极大地减少了计算时间。缩小了行人检测的候选区域,基于特征融合和hik-SVM的目标检测算法在保证检测准确度的前提下,具有较好的实时性和鲁棒性。     

结合相位一致性的行人检测

针对行人检测中利用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征进行训练时耗时长,检测速度慢的问题,提出一种改良算法。该算法结合相位一致性(phase congruency,PC),利用局部能量与Log-Gabor滤波器,计算提取行人正样本图像的边缘,以边缘像素点处的局部能量值最大值与对应的相位值做为特征,以HOG滑动块形式生成特征描述子,此文称之为PC-HOG特征,利用AdaBoost级联分类器算法训练学习此特征,并在INRIA数据库中测试此算法分类效果。测试结果表明该算法明显减少了训练时间,提升了行人检测速度,较HOG+SVM速度提升40%以上,较HOG+AdaBoost提高了8%左右,也改善了检测准确性。     

基于柔性形态滤波和支持矢量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景以及现实中不易获取大量典型故障样本的特点,提出一种基于柔性形态滤波和支持矢量机(Support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。柔性形态滤波既可以有效地提取出信号的边缘轮廓和信号的形状特征,同时又具有稳健性;SVM具有良好的分类性能,特别在小样本、非线性及高维特征空间中具有较好的推广能力;SVM分类器的惩罚因子和核函数参数采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖。首先对振动信号进行柔性形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化能量为特征矢量作为SVM分类器的输入参数,用于区分滚动轴承的外圈、内圈和滚动体故障,SVM分类器的参数采用标准粒子群优化算法进行优化。试验结果表明了方法的有效性。     

联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测

针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法.首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实验获得了LBP算子的最佳参数;然后用优化过的插值方式计算HOG特征,将两者组成联合直方图.最后,用线性支持向量机(SVM)通过Bootstrapping的方式训练,得到判别模型.在INRIA人体库上的测试表明,检出率在误检率(FPPW)为10-4时由原始的89％提高到95％,单窗口检测速度由0.625 ms提高到0.533 ms.本文将纹理特征加入原始描述轮廓的HOG特征中,排除了部分梯度干扰信息造成的误检,提高了检出率.     

核极化优化多参数高斯核的特征选择算法

为了解决支持向量机中多特征样本的特征选择问题,鉴于多参数高斯核中的多参数的不同取值可以区分和体现样本中各个特征的重要性差异,在深入分析核极化的几何意义和多参数高斯核特点的基础上,提出了基于核极化梯度优化多参数高斯核的特征选择算法。首先,利用核极化的梯度迭代算法来寻求多参数高斯核的最优多参数值,然后,以优化的多参数大小为基准,进行样本特征的重要性程度强弱标定,进而,采用特征重要性指标来执行SVM的特征选择。最后,将选择出的样本特征子集应用于SVM分类器中。UCI数据的实验结果表明,相较于PCA-SVM、KPCA-SVM和经典SVM方法,所提出算法的分类正确率更高,验证了核极化与多参数模型特征选择算法的有效性。     

基于HOG和SVM的公交乘客人流量统计算法

针对公交乘客人流量统计准确度不高的问题,提出一种基于HOG和SVM的人流量统计算法。首先采用机器学习的方法,提取人头部的HOG特征,将SVM作为学习训练方法,得到关于人头的线性目标分类模型的分类器,成功检测出人头;其次通过数据关联,将Camshift算法作为人头目标跟踪算法,并利用tracking-by-detection机制,实现多目标跟踪,稳定地捕获人头目标的运动轨迹;最后对轨迹分析,判断目标是否越过设定的计数线,从而完成对公交乘客人流量的自动计数。实验表明该算法统计准确率有明显提高,且误检率较低,特别是在白天光照条件较好时,能够实现人流量的有效计数。     

基于改进SIFT特征提取的车标识别

为减少SIFT车标识别算法中检测极值点的冗余以及各种图像变化因素的不利影响,提出了基于边缘约束和全局结构化的改进SIFT算法。利用图像不变矩理论及图像边缘检测算法只对目标图像的边缘区域检测,剔除与车标识别区域无关的极值点;同时将特征点邻域划分为圆形并计算出同心圆内像素点最大曲率来构建全局SIFT组合特征向量,使SIFT描述子具有全局描述特性;并结合SVM模型作为车标图像特征向量的分类器进行特征分类、识别。仿真实验结果表明:改进的SIFT算法可以减少冗余极值点约25%~45%,提高了检测极值点的有效性;使车标平均识别率达到97%以上,改善了识别实时性。改进SIFT的车标识别方法与几种常用的图像特征提取算子相比较具有识别率高、识别速度快的优点。     

MEM产品开发及工艺研究

介绍了如何应用MEM快速成型技术(属于RP技术的一种)进行产品开发,根据实际情况设计了实验方案,对支撑条件进行了详细的分析,通过实际加工,利用现有的MEM-300-1快速成型机设备,针对常用零件的通用特征,得到了在加工工艺过程中不加支撑或尽量减少支撑的条件:开放式悬臂长度L≤6mm、倾斜形特征倾斜角度θ≥30°、圆孔半径R≤4 mm、平顶长度M≤8 mm.     

主轴系统结构设计参数对其动力特性影响研究

文章以某车床主轴为研究对象，应用有限元和实验建立轴和支撑系统的动力学模型。采用计算机仿真技术，研究轴承等效径向（轴向）风度与阻尼参数、轴承预紧力、跨距，附加集中质量和阻尼等设计参数对主轴系统动力特性的影响规律，为主轴系统的动态优化设计进行了有意的探索。     

基于Pro/E的截割头截齿安装方法的研究

介绍了悬臂式掘进机截割头上的截齿空间位置状态及确定其空间位置所需要确定的参数,并提出了这些参数之间的关系,通过在Prol/E中建立了一些参考平面,提出了在Pro/e中确定截齿空间位置的一种方法.     

基于局域环境的产品全生命周期评估体系研究

以产品整个生命周期中所处各局域环境为背景,从其对人类自身、生物资源、非生物资源３个方面所产生的影响出发,结合我国实际情况,建立了一套完整的ＬＣＡ评估决策体系。在此体系中以产品所处的局域环境为基础,对产品整个生命周期进行阶段性划分,从而使得整套体系具有良好的可操作性,并使所得到的各项指标具有更强的实际意义。评估体系可被应用于各类产品的环境影响评估。     

双稳态电磁换向阀换向结构参数对磁场力的影响分析

双稳态电磁换向阀可在确保换向性能的基础上减少能耗并降低温升.建立换向机构磁路模型,推导出电磁线圈断电和通电时动铁芯位移与轴向磁场力之间具体函数关系,利用MATLAB分析了关键结构参数对稳态保持力和瞬态换向力的影响,分析了两种控制线圈通电方案的差异,得到更为经济的换向方案,通过Ansoft Maxwell仿真验证了理论结果.     

基于ANSYS-PDS制动盘几何尺寸对频率影响的灵敏性分析

将制动盘主要几何尺寸与频率之间的关系作为研究对象,探索制动盘主要尺寸影响频率的灵敏度值。在ANSYS-PDS模块中,将制动盘的几何尺寸作为可靠性分析的随机输入参数,频率作为随机输出参数,用蒙特卡罗法进行概率分析,得出各几何参数对频率影响的灵敏度图,在灵敏度图中可以直观看出各设计参数对频率的影响程度。该分析结果为制动盘结构设计及优化提供了一定的参考。     

基于Web的客户化定制系统研究

研究大规模定制环境下以客户需求为主线的定制过程 ,对基于Web的客户化定制系统进行功能需求分析 ,建立功能模型 ,对实现客户化定制的单元技术进行阐述 ,并在此基础上开发了一种客户化定制支持系统     

基于齿轮箱结构的试验模态测试研究

现代机器多要求高速、高效、低耗能、轻型、低噪声和性能可靠。解决这些问题,离不开动态测试与分析,因而模态测试技术得到迅速发展和广泛应用。目前的发展趋势是把有限元方法和试验模态分析技术结合起来。     

基于概率统计的磨削力研究

采用数理统计的方法对磨削弧区的粒子进行概率统计分析，在对单颗磨粒受力状态进行分析的基础上，建立了磨削力理论计算模型。通过试验研究对理论分析进行了验证，结果表明，试验结果与理论预测结果较为吻合，该计算模型能够准确预测磨削力。     

基于单片机的发动机过限保护器的研制

介绍了基于单片机控制的、针对发动机冷却水温过高、机油压力过低的过限保护器的研制过程,阐述了保护器的硬件组成部分以及软件实现的方法。通过实验,证明了该保护器的稳定性,并成功的将该保护器应用于实际生产中。