在GPU上实现基于高斯映射的通用刀具扫描体建模

以针对数控加工仿真的需要,以高斯映射理论为基础、GPU为主要硬件平台,提出一种基于并行计算的快速通用刀具空间扫描体建模方法.首先结合通用刀具的数学模型,利用高斯映射理论分析刀具平动时的扫描体建模原理;然后分析刀具做任意空间运动时的刀具表面点法向量和对应的接触映射,推导求解扫描体包络边界的表达式;再根据GPU上的通用计算方法和GPU图形绘制管线设计基于GPU实现刀具空间扫描体建模的算法流程,并利用C++、Open GL和Open GL着色语言GLSL实现了该方法.通过刀具扫描体建模实例,验证了文中方法的正确性与实时性.     

GNSS工程控制网坐标系挂靠问题探讨

分析了工程测绘中出现投影变形的原因及消除投影变形的常用方法。论述了挂靠坐标系的建立方法和应用条件,挂靠坐标系既能有效抵偿基线投影变形,又能解决两种坐标系统的衔接问题,为控制网计算、地形图测绘、工程图与万分图拼接、施工测绘提供了极大的便利。     

基于粗糙集理论的图像平滑算法研究

基于粗糙集理论,针对高斯噪声和脉冲噪声,分别采用高斯模板和中值滤波技术,提出了图像平滑算法.这两种算法在去噪的同时,都能够很好地保持图像细节,并且简单易行、处理速度快、使用范围广.通过实验,该算法对灰度图像和彩色图像的处理效果较之传统的处理方法,质量上有较大的提高.     

基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测研究

针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样所导致的目标检测精度低的问题,提出一种基于改进 YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法将具有Transformer风格的ConvNeXt网络作为主干网络,以克服卷积神经网络(CNN)结构的局限性,捕获更多全局信息。引入 SimAM 注意力机制在不增加网络参数的情况下,推断出特征图的3D注意力权值,提高网络的稳定性以及抗干扰能力。同时采用全局显式集中调节方案的集中特征金字塔(CFP),捕获全局长距离依赖关系以及遥感图像的局部关键区域信息。将本文提出的算法在 RSOD 数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够显著提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

一种基于YOLOv4-TIA的林业害虫实时检测方法

针对现有基于深度学习的林业昆虫图像检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种结合改进PANet结构与三分支注意力机制的目标检测方法YOLOv4-TIA。通过对样本数量较少的昆虫类别进行数据增强,实现样本均衡分布。利用三分支注意力机制改进YOLOv4中的CSPDarkNet53骨干网络,同时通过旋转操作和残差变换建立维度间的依存关系,以提高有效的特征通道权重,在PANet结构上增加将跳跃连接与跨尺度连接相结合的特征融合方式,从而获取更丰富的语义信息和位置信息。在此基础上,采用Focal loss函数优化分类损失,解决正负样本不均衡的问题。实验结果表明,该方法的精确率和召回率分别达到85.9%和91.2%,相比SSD、Faster R-CNN、YOLOv4方法,其在保证检测速度的同时,能够有效提高检测精度,且实现对林业害虫的实时精确监测。     

基于行扫描的炮弹引信铆点特征提取

在炮弹引信铆点机器视觉识别中,有效消除图像中各种干扰、正确提取铆点特征是关键,解决好铆点特征的准确提取问题,是炮弹引信安全破除铆点的前提条件;根据铆点的结构特点,分析了产生各种干扰的原因及特点,在高斯滤波,阀值分割、形态学运算等基本运算的基础上,提出了一种基于行扫描的铆点特征提取方法;测试结果表明,提出的方法可行,铆点正确识别率达到90%以上,具有高效性和很好的鲁棒性的铆点特征提取,使得炮弹铆点的准确破除成为可能.     

改进的Mean Shift滤波在砂砾岩图像分割中的应用

砂砾岩图像成分颜色多样、色彩不均,要有效地进行分割,提取砾岩颗粒,图像预处理就显得尤为重要。MeanShift滤波相比传统的滤波算法具有更好的平滑特性,能很好地消除噪声和色彩不均对后续分割造成的影响,但运算速度较慢。针对该问题,提出利用高斯金字塔和像素点赋值方法改进Mean Shift滤波算法速度。采用改进后的Mean Shift滤波算法对砂砾岩图像进行预处理,然后进行分割,提取粒岩,取得了较好的效果。     

The triangular pyramid: Routing and topological properties

In this paper, a new topology for multicomputer interconnection networks, based on triangular mesh, is proposed. The new network, referred to as the triangular pyramid (or tripy for short), has L levels of triangular mesh. We study some basic important properties of the proposed network as well as introduce a routing algorithm for the tripy network based on the routing of triangular meshes. We prove that this form of pyramidal network is Hamiltonian, Hamiltonian-connected, and pancyclic. We also prove that the proposed network is 6-colorable and conduct a brief comparison of the tripy and its traditional pyramid counterpart. Our results show that the proposed network has higher scalability, connectivity, and total network bandwidth while preserving the important properties of the traditional pyramid network.     

基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法

针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。