不完全匹配的语音和文本语句级对齐

语音文本自动对齐技术广泛应用于语音识别与合成、内容制作等领域,其主要目的是将语音和相应的参考文本在语句、单词、音素等级别的单元进行对齐,并获得语音与参考文本之间的时间对位信息.最新的先进对齐方法大多基于语音识别,一方面,准确率受限于语音识别效果,识别字错误率高时文语对齐精度明显下降,识别字错误率对对齐精度影响较大;另一方面,这种对齐方法不能有效处理不完全匹配的长篇幅语音和文本的对齐.该文提出一种基于锚点和韵律信息的文语对齐方法,通过基于边界锚点加权的片段标注将语料划分为对齐段和未对齐段,针对未对齐段使用双门限端点检测方法提取韵律信息,并检测语句边界,降低了基于语音识别的对齐方法对语音识别效果的依赖程度.实验结果表明,与目前先进的基于语音识别的文语对齐方法比较,即使在识别字错误率为0.52时,该文所提方法的对齐准确率仍能提升45%以上;在音频文本不匹配程度为0.5时,该文所提方法能提高3%.     

地铁站场景下的可行驶区域检测

在室内环境下的机器人视觉导航任务中,可行驶区域检测是不可或缺的一部分,这是保证自动驾驶任务实现的基础.目前较多的解决方法是对数据集中出现过的障碍物进行识别来检测可行驶区域,缺乏灵活性,因此本文提出了一种针对地铁站等室内平坦地面的可行驶区域检测方法,提高实用性.本文采用经典的MobileNetV3网络对采集到的前方图像进行分类,判断是否为地面区域.由于室内地面的地标、箭头等贴纸的影响,因此需要对非地面区域进一步判断,与常规的立体障碍物进行区分.本文利用连续帧之间的特征点匹配获得相机移动距离,并利用直线拟合计算斜率的方法达到区分立体障碍物与平面地标的目的.实验表明,本文提出的方法能较好地检测机器人前方可行驶区域,具有较高的实用价值.     

特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.     

激光雷达的多源数据融合点云分类算法研究

根据单档输电线空间分布特性,提出了改进随机采样一致的输电线点云分割方法。首先优化初始样本点选择原则、引入最小二乘原理参数求解等改进策略,提高了随机采样一致性算法输电线模型重建精度;然后以直线-抛物线方程为单根输电线识别的约束条件,利用逐根提取方式实现输电线激光点云分割。选择两组典型代表性的机载激光点云数据进行实验分析,该方法有效解决了数据缺失、点云噪声等复杂背景环境的输电线激光点云分割,准确率、召回率和整体精度最小值分别为99.19%、99.25%、99.10%。较之已有方法,本文方法具有点云分割精度高、算法普适性强的优势;随机采样一致性(RANSAC)算法是常见的激光点云分割方法,但该算法推广至输电线场景时存在点云分割效率低、抗噪性差等不足,不利于高精度的输电线模型重建及后续线路风险检测。     

自适应图融合的缺失多视图聚类算法

多视图聚类能充分利用不同视图间数据的一致性和差异性,引起越来越多的关注。传统多视图聚类方法假设每个视图的数据都是完整的,然而在实际应用中,收集到的多视图数据常存在部分视图缺失的样本。为了对缺失多视图数据进行聚类分析,提出自适应图融合的缺失多视图聚类算法（IMC＿AGF）。算法以两两视图间共有样本为瞄点构建样本-样本的相似度矩阵,学习其一致性知识,再利用两两视图间的互补性,用自适应图融合算法整合所有的相似度图,获取缺失多视图数据完整的相似度矩阵,然后进行谱聚类得到分类结果。实验结果表明,提出的算法优于与之比较的经典缺失多视图聚类方法。     

最小权点覆盖下的智能电表通信故障区域预警方法

电表通信故障预警可以保证智能电表的通信安全,有利于实现对智能电能表的全过程质量管控。但是,智能电表的工作轨迹具有随机性,跟踪难度较大,其故障变量信息的提取难度较大。为此,提出了基于最小权点覆盖的智能电表通信故障区域预警方法。利用智能电表运行状态的观测向量作为故障检测的关键变量,计算出运行状态观测向量的平均轨迹。根据智能电表通信故障数据变量在不同时刻的运行轨迹,提取出智能电表通信故障的关键变量信息,完成智能电表通信故障的检测。在最小权点覆盖下,采集智能电表通信故障数据。利用Fisher准则,计算出智能电表通信故障属性的重要程度,通过设计智能电表通信故障区域预警算法,实现智能电表通信故障区域的预警。实验结果表明,研究方法可以成功预警智能电表通信故障,通过较高的预警准确率确保了智能电表的稳定运行。     

大型工件部分点云与整体点云的配准方法

部分点云与整体点云的高效、高精度配准是完成大型工件尺寸快速评价工作的基础,但由于部分点云和整体点云全局特征的差异性,使用现有的局部特征描述符进行点对匹配搜索计算量大,点云配准耗时长.为此,针对部分点云与全局点云的几何特征,提出一种基于区域均值特征描述符的部分点云与整体点云配准方法.首先提出一种区域均值特征描述符,能够有效地描述点云中关键点的邻域几何特征;然后通过评价点云区域均值特征描述符的特征度选择数据点作为待配准关键点,搜索与之匹配的描述符,完成部分点云与整体点云的关键点匹配;最后使用奇异值分解法计算点云之间的转换矩阵,基于迭代最近点算法完成部分点云与整体点云的配准.利用斯坦福公共数据库点云集和大型发动机舱段的三维扫描点云数据,对配准算法的配准准确度和配准速度进行实验的结果表明,与现有的几种基于局部特征描述符(PFH,HoPPF,PPFH,FPFH)的点云配准方法相比,所提方法配准准确度平均提高56.75%,配准速度平均提高45.57%,验证了该方法的有效性.     

基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

基于3维激光雷达(LiDAR)的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法：采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图,利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹,结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法：采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配,采用基于2阶隐马尔可夫模型(HMM2)的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点,通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明,地图匹配准确率高于96%,定位平均误差约为30 cm,并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。     

动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法

为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。     

一种基于双历史站的数据库存储结构的设计与实现

在DCS系统中,历史站承担着历史数据的收集、存储以及查询功能,而实时和历史数据库存储结构的设计则是组态软件的核心技术。设计了一种基于双历史站的实时和历史数据库存储结构的设计和实现方法,分别介绍了系统体系设计、数据采集、实时数据数据库设计、历史数据库设计、数据同步策略、历史数据库对外接口等。该系统实时性高、存储空间节约、查询速度快,已经广泛应用于多个领域的工业控制系统。