基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。     

求解泊松方程的紧致修正法

将紧致格式与低阶格式结合,构造紧致格式的修正项,并将修正项加入到源项中进行求解,得到了一种基于非均分网格求解泊松方程的紧致修正法,且将该方法应用于二维和三维泊松方程的数值求解中。数值计算结果表明:紧致修正方法的精度高于经典方法的精度,但四阶紧致修正方法比二阶经典方法对网格的依赖性强。     

基于线阵扫描方式下的机车车顶状态检测方法

针对机车车顶异物存在和瓷瓶受损影响机车运行安全的问题,本文提出了基于线阵扫描方式下的机车车顶状态检测方法。论文用两台黑白线阵相机乒乓采集车顶图像,基于车速将图像校正后拼接成全景图,并利用区域划分法来划分大场景车顶图片,最后用SIFT特征点提取、改进后的RANSAC图像配准等算法与模板图匹配来定位瓷瓶、查找异物。实验结果表明该方法快速、有效,能够准确地找出检测图中的异物和定位瓷瓶。     

基于投影的文档图像倾斜校正方法

针对文档图像的倾斜校正问题,提出了一种新的基于投影的文档图像倾斜角检测方法。首先采用一种高效的像素遍历算法对文档图像从不同角度进行投影,然后对投影数据进行累加求和,通过比较不同角度下的累加和来确定倾斜角度。该方法在投影过程中只需对文档图像进行极少部分投影,因而大大减少了运算量。基于该方法的特点,提出了由“粗”到“精”的投影策略,在确保检测精度的同时大幅提高了检测速度。实验结果表明,方法非常有效,可以获得很高的检测精度。     

复杂地形下自动提取多暗像元的TM影像大气纠正方法

复杂地形条件下气溶胶的空间分布变化较大,用单一的气溶胶实测参数或单一的暗像元进行大气纠正都难以获得好的效果,手动选取暗像元还受限于专业人员的经验。通过程序自动提取图像中的浓密植被像元以及位于山区阴影的植被像元作为暗像元,使得暗像元均匀分布于图像的各个区域、各个海拔,更好地模拟复杂地形下的大气状况。根据辐射传输模型,利用迭代、插值等方法获取TM1和TM3波段光学厚度,进而推算成像时刻的气溶胶波长指数及混浊度系数,从而得到各个波段的大气光学厚度以实现大气纠正。     

一种多视角人脸检测方法

目前的人脸检测方法多是针对正面人脸,而对于多视角人脸检测还存在很大困难,有效的方法还不多。本文考虑到人脸检测中旋转人脸和侧面人脸两种多视角情况,提出了一种多视角人脸检测方法。针对平面内旋转的问题,在YCbCr色彩空间内建立肤色模型,经过处理确定人脸椭圆区域,利用基于灰度加权的主成分分析算法进行人脸的角度校正,得到偏转校正后的人脸图像。针对侧面人脸的问题,通过上下和左右2个方向的人脸旋转样本库来训练分类器,然后组合成并联分类器,再对偏转校正后的人脸图像进行人脸验证。实验结果表明,该方法可以对任意视角的人脸进行有效的检测,且有较高的检测率。     

基于氧化锆传感器的氧含量校正及接口电路设计

通过对氧含量测量的现实意义的探讨,以及目前应用较为广泛的氧化锆传感器相关原理的研究,介绍了一种对由氧化锆传感器测得的电压信号进行一系列数据处理,除去误差影响,计算出所需要的待测气体准确的氧体积含量步骤的方法,最后给出传感器与MCU接口电路的硬件设计。     

The Visual Computing of Projector‐Camera Systems

This article focuses on real‐time image correction techniques that enable projector‐camera systems to display images onto screens that are not optimized for projections, such as geometrically complex, coloured and textured surfaces. It reviews hardware‐accelerated methods like pixel‐precise geometric warping, radiometric compensation, multi‐focal projection and the correction of general light modulation effects. Online and offline calibration as well as invisible coding methods are explained. Novel attempts in super‐resolution, high‐dynamic range and high‐speed projection are discussed. These techniques open a variety of new applications for projection displays. Some of them will also be presented in this report.     

Spectral preconditioning of Krylov spaces: Combining PLS and PC regression

In regularized regression the vectors that lie in Krylov and eigen subspaces, formed in PLS and PC regressions respectively, provide useful low dimensional approximations for the LS regression coefficient vector. By preconditioning the LS normal equations we provide a framework in which to combine these methods, and so exploit both of their respective advantages. The link between the proposed method to orthogonal signal correction and to cyclic subspace regression is made. The performance of the proposed solution in reducing the dimension of the regression problem, and the shrinkage properties of the resulting coefficient vector, are both examined.