基于刀切法与自适应加权的多传感器信息融合算法

针对加权平均、最优加权、自适应加权多传感器信息融合算法的不足,提出采用刀切法与自适应加权方法相结合的信息融合算法。该算法在自适应加权的基础上充分利用观测值与各个历史时刻的估计值,通过构造伪值分别对估计值与加权因子进行Quenouille估计。实验结果表明,在经过刀切法与自适应加权相结合后,数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。     

图像识别技术在3D-RPG游戏开发中的应用

基于OGRE(Object-oriented Graphics Rendering Engine)设计开发一个3D-RPG(Role-Playing Game)游戏引擎RPGGE(RPG Game Engine)。在RPGGE中融入图像识别技术,使玩家可以通过摄像头识别手势来增加游戏交互。RPGGE开发包括渲染系统、输入输出系统、声音系统、识别系统。     

基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别

雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素,提出了综合这些物理因素的多通路融合识别网络。该网络使用三个通路联合学习深度视觉特征、传输矩阵特征和场景深度特征,并设计注意力融合模块来自适应地融合这三类特征以进行能见度等级识别。同时构建了一个合成数据集和一个真实的高速公路场景数据集,用于网络参数学习和性能评估。实景数据集中的图像是从中国多条高速公路的监控视频中收集的。在这两个数据集上的实验表明,所提方法可以适应不同的监控拍摄场景,能够比现有方法更准确地识别能见度等级,有效提升了识别精度。     

基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。     

基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型

视频超分辨率（video super-resolution,VSR）的目的是利用多个相邻帧的信息来生成参考帧的高分辨率版本。现有的许多VSR工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型（GFFMVSR）。具体来说,在相邻帧对齐后,将对齐视频序列输入第一重时间注意力模块;然后,将序列分成几个小组,各小组依次通过组内融合模块实现初步融合。不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块;然后,各小组逐组输入反馈融合模块,利用反馈机制反馈融合不同组别的信息,最后将融合结果输出重建。经验证,该模型具有较强的信息融合能力,在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。     

Toward in-situ flaw detection in laser powder bed fusion additive manufacturing through layerwise imagery and machine learning

Process monitoring in additive manufacturing may allow components to be certified cheaply and rapidly and opens the possibility of healing defects, if detected. Here, neural networks (NNs) and convolutional neural networks (CNNs) are trained to detect flaws in layerwise images of a build, using labeled XCT data as a ground truth. Multiple images were recorded after each layer before and after recoating with various lighting conditions. Classifying networks were given a single image or multiple images of various lighting conditions for training and testing. CNNs demonstrated significantly better performance than NNs across all tasks. Furthermore, CNNs demonstrated improved generalizability, i.e., the ability to generalize to more diverse data than either the training or validation data sets. Specifically, CNNs trained on high-resolution layerwise images from one build showed minimal loss in performance when applied to data from an independent build, whereas the performance of the NNs degraded significantly. CNN accuracy was also demonstrated to be a function of flaw size, suggesting that smaller flaws may be produced by mechanisms that do not alter the surface morphology of the build plate. CNNs demonstrated accuracies of 93.5 % on large (>200 μm) flaws when testing and training on components from the same build and accuracies of 87.3 % when testing on a previously unseen build. Finally, evidence linking the formation of large lack-of-fusion defects to the presence of process ejecta is presented.     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

SVG的3D实现

针对SVG在3D图形的描述与绘制上存在局限性的问题,提出了一种SVG的3D实现方法;详细介绍了SVG的2D坐标系到3D坐标系的转换原理,给出了转换到3D坐标系后的SVG-3D图形的绘制与操控流程,并以在3D场景中绘制一个正立方体和圆球体为例,介绍了在HTML页面中采用JavaScript创建3D场景和绘制与操控这2个图形的实现。     

基于灰色关联和D-S证据理论的感应电转子故障诊断

针对单一的灰色关联或D-S证据理论在转子故障诊断中存在的不足,将灰色关联和D-S证据理论相融合的决策级信息融合方法应用到感应电机转子故障诊断中;首先用灰色关联对故障进行初步诊断,然后,将灰色关联分析的诊断输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配,最后,依据证据组合规则进行合成,得出转子故障的最终诊断结果;实验仿真结果验证了方法在转子故障诊断中的有效性,可以减小诊断的不确定性,提高故障的诊断准确率和诊断精度。     

一种改进的自适应图像颜色迁移算法

颜色迁移是图像处理中一个重要的研究课题,它要解决问题是:基于图像A和图像B,合成一幅新的图像B,使其具有A的颜色和B的形状;提出了一种改进的自适应图像颜色迁移算法,它可以更好地利用图像的局部信息,并在算法中引入了正交化分析,进一步减少了颜色空间各通道间的相关性,实现对图像A和图像B的图像颜色最优的迁移过程。