基于神经网络的水下灵巧手阻抗控制

水下灵巧手抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性.文中基于位置型阻抗控制方法,提出采用神经网络对手指动力学模型、物体刚度和物体位置误差进行补偿.对补偿策略进行了详细的推导,并通过仿真实验验证了该方法的补偿效果,结果表明基于神经网络的位置型阻抗控制器具有较强的鲁棒性.     

基于FPGA的图像识别与跟踪系统

设计了以FPGA为主芯片对目标物体进行识别与跟踪的系统。采用MT9M011数字图像摄像头采集初始图像;利用基于模型匹配的Sobel边缘检测算法实现对目标物体的识别;运用基于边缘特征检测和基于区域特征检测相结合的跟踪算法实现对目标物体的稳定跟踪。测试结果表明,整个系统能够有效稳定地对目标物体实施跟踪。     

基于改进解释树的三维物体分类

为了实现对未知三维物体的分类,提出了一种基于改进解释树的三维物体分类方法,将未知物体分到一组预先定义的物体类中.在该方法中,提出了一组新的、完善的三维物体形状特征及对应的约束,定义了有效的解释树约束搜索规则,能快速得到待分类物体和三维模型之间的匹配关系;设计了形状相似性度量计算算法,得到待分类物体与三维模型之间的形状相似度.该分类方法能实现多种类型的匹配计算,得到具有模型形状相似度排序的分类结果和未知物体所属的类别.大量的实验结果充分表明了该三维物体分类方法的良好性能.     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

基于双目视觉三维测量系统平台的搭建与实现

采用线激光,搭建基于双目视觉的非接触式激光扫描测量系统的硬件平台,对实物进行扫描,给出了摄像机的标定方法和物体的三维重建过程,得到了物体的三维模型。     

词袋模型在盲人家居视觉辅助系统中的应用

词袋模型是计算机识别领域中有效且稳定的视觉物体识别方法。针对家居环境下的物体识别为特定场景和有限类别条件下的物体识别的特点,提出了一种基于词袋模型的贝叶斯分类方法,实现家居环境下的物体识别。借助语音合成技术,将识别结果转化为语音并输出,最终帮助盲人实现视觉到听觉的感知替代。以家居环境4类典型物体识别为例,设计实验结果证明了方案的有效性。     

基于旋转采样光场数据的物体表面重构

光场的旋转采样模式与图像重建的扫描模式具有相似的几何特性.借鉴图像重建的全刻画模型,提出一种基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法,给出了旋转采样光场的参数化表示方法,建立了刻画旋转采样光场数据与物体表面关系的模型,得到物体表面特征点对应光线在旋转采样光场中的分布函数.根据分布函数结合图像的特征点匹配建立表面特征点位置的重构算法,由表面特征点生成物体表面的三维点云,实现物体的三维表面重构.实验结果验证了提出的基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法的可行性和有效性.     

基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型

常见的物体识别算法是基于图像局部低维特征的,在图像成像质量较差、分辨率较低情况下存在不确定和歧义性;图像上下文包含了场景信息以及物体之间彼此关联的丰富信息,可作为图像低维特征补充从而有助于提高物体识别率。该文在已有上下文模型基础上,进一步考虑了物体的空间位置关系信息,将图像全局特征、物体同现性关系和空间位置关系信息、局部检测器输出整合到同一个概率框架中,并充分利用树结构图模型高效推理的优势,改进了物体识别性能。最后通过标准图像集进行算法验证测试和对比来说明该文算法的有效性。     

基于卷积神经网络的仓储物体检测算法研究

针对仓储环境中物体检测公开数据集匮乏的问题,通过摄像机采集真实仓储环境中包含货物、托盘和叉车的大量图像进行标注,创建了一个仓储物体数据集. 同时针对传统物体检测算法在仓储环境中检测准确率较低的问题,将基于卷积神经网络的DSOD应用于仓储环境中,通过在自己创建的仓储物体数据集上从零开始训练DSOD模型,实现了仓储物体的准确性检测. 该算法的mAP达到了93.81%,比Faster R-CNN、SSD分别提高了0.04%、1.44%; 并且模型大小仅有51.3 MB,比Faster R-CNN、SSD分别减小了184.5 MB、43.4 MB. 实验结果表明,该算法获得了较为满意的仓储物体检测效果,其在仓储物体检测领域具有一定的实用价值.     

一种计算复杂目标激光雷达散射截面的快速算法

提出了图形电磁计算在研究复杂目标激光雷达散射截面计算中的应用方法,给出了计算流程,并计算了某飞机模型单、双站激光雷达散射截面。结果表明,该方法对复杂目标浙江雷达散射截面的计算速度基本达到了实时计算要求。     

面向对象的CAPP专家系统研究

借助面同对象（OO）方法,结合专家系统ES,知识库KB技术,进行了对象CAPP专家系统的分析,并探讨了面向对象的零件信息模型,工艺知识表示,工艺推理机制以及制造资源模型,结果表明,面向对象方法有利于快速建立实际应用工艺设计专家系统。     

超文本库的面向对象模型

本文给出了超文本库面向对象模型的形式描述，在该模型中，形式地定义了超文本中三种主要的对象类：即节点，网与结构，并且讨论了了实例操作，版本管理和存取控制等问题。     

Fusion系统分析

介绍了被称之为第二代面向对象方法Ｆｕｓｉｏｎ方法中的系统分析，及其中的对象模型系统对象模型，操作模型，操作序列模型．     

基于MRAC的矿山电动轮加油系统研究

以矿山电动轮汽车润滑油加油系统为研究对象,本文提出了一种基于Liapunov稳定性理论的模型参考自适应控制（MRAC）方法。分析了该加油系统的结构特点,建立对应数学仿真模型,再利用超稳定理论推导出加油系统自适应控制律,利用Matlab/Simulink对该数学模型进行仿真。模型仿真结果说明,该系统具有较高的稳态精度和较强的鲁棒性。     

一种仿人智能的智能控制方法

提出了一种仿人智能的控制方法。这种方法模仿人类专家的操作过程，因而方法智能性强，能较好地解决难于建立对象的数学模型的系统的控制问题     

一种生成物体八叉树模型的新算法

八叉树模型是表达三维实体的一种方法。本文提出了一个由三维实体的ＣＳＧ模型转换到八叉树模型的算法。该算法采用动态分解策略，利用长整数的“位”来记录结点的状态信息，从而较大地节省了存储量并较好地弥补了八叉树模型存储量大的缺陷。     

基于卡尔曼滤波的摄像头目标跟踪

在应用摄像头进行目标跟踪的过程中,由于图像信号的采集、传输和处理时延的影响,使得目标不能处在摄像头的最佳观测位置,从而产生数据缺失,造成分析结果滞后,由此可能导致摄像头运动控制误差较大.本文提出基于卡尔曼滤波的摄像头预测跟踪模型,充分利用Kalman滤波方程递推预估计能力对运动目标位置进行跟踪,及时调整摄像头偏转角度,使得摄像头始终超前运动目标,解决了由于摄像头运动惯性产生的数据缺失现象,对后续的图像分析与识别提供了保证,最后仿真结果显示了该模型的正确性.     

对象动态模型和对象视图及其应用

在产品建模中,为解决应用面向对象技术必须首先建立和设计与对象相关的许多对象类,然后再构造对象实例这一问题,提出了对象动态模型和对象视图的概念。建立了对象类、对象动态模型和对象视图三者之间的关系。拓展了传统对象定义的内涵,强化了对象的表达能力。并以企业产品资源和产品对象模型为例,定义了企业产品资源面向对象模型。结合产品对象,定义了产品对象动态模型和对象视图,并通过这个实例验证了对象定义拓展的必要性和意义。     

基于LDAP的网络配置管理目录服务模型研究

ＬＤＡＰ是运行在ＴＣＰ／ＩＰ上的目录访问协议,采用Ｃｌｉｎｅ／Ｓｅｒｖｅｒ模式和Ｓｅｒｖ－ｅｒ复制方式．网络配置管理是对网络中的被管理对象进行跟踪和定位,被管理对象的存储与位置是关键．文中对采用目录存储被管理对象的模型进行了研究,并对模型细节进行了描述．该模型基于ＬＤＡＰ,是分布网络配置管理的有效手段之一．