一种基于显著性深度特征的视觉场景识别方法

视觉场景识别是自主导航平台和定位模块中一项基本且极具挑战性的任务。现有的视觉场景识别方法通常对视觉外观变化表现敏感且计算开销大,文章提出了一种无需训练的基于显著性深度特征的视觉场景识别框架。首先,基于预训练的CNN模型对图像提取特征,然后运用聚类等无监督方法和特征剪枝筛选筛选出显著性区域,显著性区域的选取可以显著降低计...     

面向高光谱探测的伪装效果评价方法

20世纪80年代发展起来的高光谱成像技术能充分探测并利用地物的光谱信息,有着较强的伪装识别能力,而传统的伪装评价方法主要基于伪装和背景的空间特征,不适用于基于光谱特征的高光谱伪装探测技术。提出了一种面向高光谱探测的伪装效果评价方法。该方法以伪装目标和背景的光谱特征及光谱导数特征的综合相似度为评价指标,综合相似度值越大则说明伪装效果越好。同时通过实验评价了三种伪装材料的伪装效果,其中绿色棉质布料与背景综合相似度为0.976 6,伪装效果最佳。最后在高光谱图像分类技术基础上提出了错分率的概念,验证了评价方法的客观性。所提出的伪装评价方法对于面向高光谱探测的新型伪装材料的设计有一定的指导意义。     

基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究

为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持.     

热载荷对三维编织复合材料拉伸性能的影响

针对热载荷对三维四向编织复合材料拉伸性能的影响,基于材料细观结构几何模型,推导了三维四向编织复合材料稳态热传导分析有限元方程,建立了三维四向编织复合材料热力耦合行为分析力学模型.将稳态热传导分析得到的温度场作为热力耦合分析时的热载荷,并施加相应的机械载荷,完成了热力耦合强度预报.研究结果表明螺旋型纤维等效模型的数值预报结果与实验数据基本吻合,说明该模型能有效地计算三维编织复合材料的纵向拉伸强度;边界热流对小编织角三维四向编织复合材料的纵向拉伸强度影响较大;该研究为后续的瞬态热传导分析分析奠定了基础.     

高光谱解混方法研究

高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中。混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一。高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义。高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混。归纳了线性光谱解混的两个步骤:（1）提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;（2）利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演。简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法。通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望。     

补偿走离角时产生的相位失配及其补偿方法

在非线性频率变换中,常用级联晶体补偿走离角。然而在KTiOPO4晶体级联倍频实验中发现,当其中一块晶体沿通光轴旋转180°时,倍频转换效率急剧降低。理论分析表明,当一块晶体旋转180°后,其有效非线性系数正负号发生改变,等效于在级联晶体之间产生了大小为π的相位失配量,使倍频转换效率降低。提出了利用空气色散补偿该相位失配量的方法,相较于使用波片的相位失配量补偿方法,具有结构简单、温度稳定性好、无插入损耗和成本低等特点。实验结果表明,利用空气色散可以补偿相位失配量,消除单块晶体旋转对晶体级联倍频效率的影响,验证了理论分析的正确性以及空气色散补偿方法的可行性。     

误差放大直角检测尺

机床水平工作面与垂直工作面的直角检测,是机床检测重要项目之一。一般是采用直角尺和寒尺配合测量,也有采用量棒和量表检查。这些方法都很难测出直角偏差的具体角度值,而且由于使用的量具本身的精度不高和在具体测量时有很多影响因素,所以测量的直角误差都较大。现介绍一种“误差放大直角检测尺”(如图1所示),这种测量尺本身制造精度比普通直角尺低,制造简便,检测精度高,数值准确,不易引起生产者与检验者的争议。 1-尺体;2-下滑销;3-下滑销止紧螺钉;4-上滑销止紧螺钉;5-上滑销;6-直角检测尺;7-机床台夹角;(?)-上、下滑销长度;L-上、下滑销中心距;C-尺体宽在测量时,将两个同样的直角尺分别按图1所示,放置机床工作台面上,在尺体紧靠机床工作面时,将上、下滑销头部紧密接触到工作台面,并拧紧     

激光供能无人机光伏接收器效率优化方法

激光供能无人机(LPUAV)通过激光无线能量传输进行实时能量补给,大幅提升无人机续航时间。但激光束能量分布不均匀,导致光伏接收器效率低下。通过推导串并联光伏组件在不均匀光照条件下的输出方程,针对I-V、P-V曲线、光伏电池效率及组件整体效率进行对比研究,着重分析了串并联组件效率与光照不均匀度的关系及内在机理。研究表明,并联旁路二极管的串联组件在不均匀光照下存在多峰现象,且光伏电池易受影响而偏离最大功率点,导致组件整体效率降低,而并联组件受不均匀光照影响较小,但组件电压较低。其次搭建激光无线能量传输的实验装置,进行了不均匀激光辐照下激光无线能量传输的初步研究,并对比了串并联组件的输出特性。研究结果验证了通过优化电路连接方式以提高光伏接收器效率的可行性。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究

为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持.