基于轻量级图像语义分割模型的指针式仪表读数全自动识别

针对指针式仪表图像特点及现有读数识别方法存在的局限,提出了一种基于轻量级图像语义分割模型的读数全自动识别方法。首先,以轻量级语义分割网络CGNet为基础进行改进,通过增加通道注意力模块SENet进行特征增强和融合,同时适当加深分类层,从而预测更准确的刻度线、指针、量程数字等语义信息;接着,根据刻度线语义分割结果拟合椭圆,建立与标准圆的透视变换关系校正倾斜畸变的图像;然后,在校正图像中通过极坐标变换、图像细化、垂直投影等后处理操作精确提取刻度线、指针,并通过optical character recognition技术识别量程数字;最后,根据刻度线与指针相对位置关系及量程信息确定仪表读数。为验证该方法的有效性,构建了指针式仪表图像数据集。实验结果表明,该方法在图像语义分割精度上与现有轻量化方法相比有较大提升,对测试集图像读数识别的平均相对误差约为0.63%,可满足实际应用需求。     

分散滑模控制理论在自主式潜水器（AUV）控制中的应用

对自主式潜水器（ＡＵＶ）水动力模型进行了近似处理，利用改进的变结构滑模控制方法设计了ＡＵＶ控制系统，仿真表明模型处理合理，控制系统能克服模型强耦合和严重非线性，效果好，且系统鲁棒性强。     

基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法.该方法首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行3级小波包分解,得到一棵小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个结点分别进行傅立叶变换,得到每个结点的特征矩阵,再通过欧氏距离和三阶近邻分类器得到各选中结点的识别结果.最后将这些结果进行融合,得到最终的识别结果.同传统的PCA,DWT PCA以及频谱脸等方法相比,所提出的方法更能充分利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果.