基于多特征与DCNN的红外SF6泄漏检测方法研究

传统SF6泄漏检测耗费大量人力物力.针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法.使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注.实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF6泄漏视频能够准确标记出SF6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71％.     

彩色编码结构光测量系统器件非线性校正

在彩色编码结构光测量系统中,为解决伽马畸变和颜色串扰导致的CCD接收相位非线性问题,提出一种基于彩色灰度图像的伽马值预编码法.根据CCD对彩色三通道响应程度的差异,分别对各通道投影灰度引入不同预编码值进行预调制,同时求取串扰逆矩阵对颜色串扰进行补偿.为验证该方法的有限性,搭建光栅投影结构光三维测量系统.实验结果表明:该方法能够校正各通道光栅条纹的非正弦性,包裹相位的相位误差得到大幅减少.与已有的校正方法相比,该方法的校正效果更好.     

考虑恶劣天气的班轮多阶段重调度方法

受恶劣天气影响的船舶调度是一个非常复杂的优化问题,也是班轮公司重点关注的问题之一。为此,针对某航运网络上的一家班轮公司的所有营运船舶,以获知设计的多阶段重调度机制时段内最新预报的天气信息和这些船舶的实时位置为前提,重点考虑班轮船期表的限制并兼顾港口间航速变化和船舶容量等现实约束,构建了以固定计划期内所有船舶的航运总成本最小为优化目标的非线性数学模型,并设计了嵌入基因修复算子的改进遗传算法用于求解该模型。由此,可以给出集成租船直运、跨航线调船、反挂和货物中转等解决策略的最佳多阶段重调度方案。通过对大、中、小规模的算例进行实验,实验结果表明,可知与传统等待办法相比,多阶段重调度节约了总航运成本的15%以上,验证了所提模型和方案的有效性;与Cplex相比,改进遗传算法的运算效率大大提高,且偏差值均在5%以内,而与蚁群优化（ACO）算法、禁忌搜索（TS）算法、量子差分进化（QDE）算法相比,改进遗传算法能在有效时间内降低10%左右的成本,验证了算法的科学性。所提方法可为班轮公司的实际船舶调度提供参考。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。     

双偏差双空间局部方向模式的人脸识别

针对局部方向数（Local Directional Number pattern,LDN）类方法的人脸识别通常仅利用梯度信息且信息提取不充分的问题,提出双偏差双空间局部方向模式（Double Variation and Double Space Local Directional Pattern,DVDSLDP）。该方法首先通过像素采样扩大关联邻域信息,再利用边缘响应算子和局部前后向差分获得的相对偏差和绝对偏差以构成双偏差信息,充分挖掘局部梯度空间信息;然后与所提取像素的灰度空间特征级联融合,以获得双空间特征,再进行模式编码得到特征图;最后依据信息熵加权级联各子块直方图获得人脸特征向量,使用最近邻分类器完成分类。针对ORL、Yale、AR人脸库和相关典型方法的对比结果表明：利用双空间特征的融合,获得了轮廓更清晰、纹理更丰富的编码特征图,在ORL和Yale库上分别达到了99.50%、94.44%的识别率,尤其是在训练样本较少时性能提升明显;该方法针对AR库的表情、光照、遮挡A和遮挡B子集分别达到了99.67%、100%、99.33%和97.33%的识别率,明显高于其他方法,表现出良好的鲁棒性。     

采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究

当前出库货位优化研究对货物生产日期的考虑大多数仅仅是简单地使用先进先出原则,如何更合理考虑货物生产日期对货位优化的影响,是亟待解决的问题。针对此问题,提出以出库代价和货物剩余价值率为优化因素的货位优化模型,并采用基于自适应算子、精英策略和灾变算子的改进遗传算法结合基于仓库繁忙度的自适应优化权重对出库货位优化模型进行求解。采用企业实际生产数据进行验证,实验结果表明采用改进遗传算法的出库货位优化算法效果更优,并且使用基于仓库繁忙度的自适应优化权重,能够有效降低货物因过久存放而造成货物价值下降的风险同时又能在仓库繁忙时优先考虑出库效率。     

自动驾驶汽车虚拟测试中的树木点云生成方法

自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。     

基于多维度数据的网络服务质量的综合评估研究

随着现代社会经济的迅猛发展,计算机网络被广泛应用到各行各业中,并且发挥着无可替代的重要作用,与此同时,人们对计算机网络服务质量提出了更为明确的要求,如何也网络服务质量一直是互联网领域的研究热点.文中分析了目前网络服务质量综合评估研究的缺陷,同时考虑到传统的数据处理方法在面对数据量庞大、数据类型繁多的情况时缺点会被无限放大,利用稀疏自编码网络模型对多维度数据进行数据降维和特征提取,然后以特征数据集作为实验数据,采用改进灰色关联分析-逼近理想解排序法对网络服务质量进行综合评估,为多层次、多准则综合评估系统提供新的思路.     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断

针对互补性实时跟踪算法（Staple）在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。