利用状态变换的程序验证

本文试图把程序理解成一个定义在状态集上的状态函数。程序的执行过程等价于状态函数的求解过程。本文定义了程序语句的STP语义。在状态函数的意义下,证明了关于程序部分正确定理。最后,用实例说明了使用STP验证程序正确的可能性。     

基于Concenter-Net神经网络的无人驾驶汽车实时规划方法

无人驾驶汽车在机器视觉领域中成为研究热点,提出一种高效的多尺度目标检测网络,称为ConcenterNet无人驾驶方法,方法可以定位远距离区域在图像中实时并集中于前方行车记录仪透视图中的远处物体,它可以检测消失点并集中在近距离区域.第一次物体检测模型的推理将产生更大范围的感受野检测结果和更高的分辨率预测可能的消失点位置,即帧中最远的位置.然后,将其发送到对象检测模型进行第二次检测推断,获得远距离目标检测结果.最后,将这两个结果与特定的非最大抑制(NMS)方法合并.所提出的网络架构可以应用于大多数对象检测模型,仿真结果表明,所提出的控制策略可以确保极端情况下,Concenter-Net架构模型使用较低分辨率输入大小,模型复杂度较低,可以显著提高精度和召回率,行驶稳定性和轨迹跟踪精度得到提高.     

基于特征圆靶的单目视觉位姿测量算法研究

为提高基于工业机器人近距离下空间平面位姿的求解精度，分析了由透视畸变引起的圆投影误差的变化规律，以物距与特征圆半径的比值作为衡量圆透视畸变误差的参数依据，提供了不同物距下的精度参考。推导了基于空间圆投影图像的三点相对位姿求解算法。定量的误差分析和实验验证表明，物距与特征圆半径比值在18以内像素精度在0.1～1像素时，算法精度平均可以达到0.1°，优于文中其他两种算法。     

基于码道三角波骨架提取的量子点光栅尺高精度测量方法

为了提高量子点光栅尺的测量精度，提出了一种基于码道三角波骨架提取的位移测量方法。根据量子点光栅尺码道图案具有蜿蜒、连续的形状特点，利用不定长边缘跟踪方法快速检测出码道边缘。对码道中线进行三角波拟合得到码道骨架，提升测量稳定性以及位移值细分线性度。利用径向基神经网络对非线性测量误差进行补偿。所提出的测量方法比已有测量方法具有更好的测量精度和效率。     

基于CiteSpace的内表面缺陷检测研究进展与趋势

为分析内表面缺陷检测的发展历程、趋势和研究动态，通过对WoS和CNKI数据库中该领域相关文献的检索，共搜集相关文献英文4 708篇，中文818篇，利用可视化分析软件CiteSpace对文献数据开展共现分析、聚类分析等知识图谱研究，分析内表面缺陷检测领域在国家、机构及研究人员层面的分布现状及合作情况，梳理研究热点和前沿趋势。研究发现内表面缺陷检测研究具有明显的多学科交叉属性，主要涉及分析化学、材料科学、光谱学、仪器仪表、机械工程和计算机等学科。近几年WoS数据库相关主题收录文献年增长率超过10%, CNKI年增长率超过20%,中美两国为本领域研究最为活跃的国家，两国发文量约占总发文量的40%,中国学者在无损检测、图像处理等领域的研究明显落后于国外学者，但在机器视觉和深度学习领域实现赶超。按照研究路线可将相关研究分为基于声光电热磁的检测和基于视觉成像的检测两类，其中前者包括采用不同技术手段获取光谱、超声和电磁图像并借助图像处理技术实现缺陷检测，而后者主要基于视觉图像进行缺陷识别和分类，目前已成为该领域主要的研究热点。内表面缺陷检测发展历程分为缺陷识别、缺陷分类、缺陷分析三个阶段，2000年...     

相变材料辅助的光子卷积神经网络加速器

由于卷积神经网络(CNN)识别精度与人类接近，故其在计算机视觉、图像和语音处理等方面取得了巨大的成功，但这种成功离不开硬件加速器的支撑。受到电子器件功率与速率的限制，当前的电加速器难以满足未来大规模卷积运算对硬件算力和能耗的需求。作为一种替代方案，提出了一种低能耗存算一体光子CNN加速器结构。该结构采用微环谐振器和非易失性相变材料Ge₂Sb₂Te₅构成无源光学矩阵乘法器来实现存内计算，从而减小了权重数据读取的能耗。利用Ansys Lumerical仿真平台验证了10 Gb/s与20 Gb/s速率下4×4规模的光学矩阵乘法的运算。与传统的基于电光微环谐振器的光子CNN加速器数字电子与模拟光子(DEAP)相比，所提加速器结构在保持原运算速率的情况下减少了48.75%的功耗，并且在矩阵运算处的面积能够减少49.75%。此外，基于MNIST与notMNIST数据集对所提加速器的推理效果进行了仿真验证，识别精度分别为97.80%和92.45%。     

机器视觉螺纹螺距的测量与评定北大核心CSCD

为实现螺纹螺距的高效测量与合理评定,在分析现有机器视觉螺纹螺距测量方法的基础上,提出了一种基于面积法求解螺纹螺距的测量与评定方法。首先对螺纹图像进行旋转矫正,然后以螺纹轴截面上牙廓区域投影面积等几何关系,获取螺纹中径点,再使用最小二乘法拟合中径线,最后结合包容原则获得被测螺纹螺距。以螺纹塞规为对象进行对比实验,数据表明:面积法与接触式综合测量仪、工具显微镜所测螺距平均值相当,标准差0.9μm略大于综合测量仪所测螺距的标准差0.6μm,但远小于工具显微镜所测螺距的标准差9.6μm;测量效率上面积法是综合测量仪的1.9倍,是工具显微镜的2.5倍。     

基于双直线的镜头畸变参数估计方法

利用三维空间直线投影到图像平面依旧为直线的特性，提出了一种基于双直线的镜头畸变参数估计方法。首先使用两条直线所对应的畸变边缘推导出了畸变参数所满足的等式，并使用实际图像的大小确定了畸变参数的分布范围。随后构建了包含畸变参数的优化目标函数，采用枚举搜索的方法得到了最佳的畸变参数。仿真和实际实验表明，提出的方法虽然仅采用了两条直线，但可以准确且有效地估计镜头畸变，相比于主流方法具有明显的优势。     

基于平面系数表示的自适应深度分布单目深度估计方法

提出了一种针对室内场景的轻量化端到端单目深度估计神经网络。首先设计了新型自适应深度分布估计模块，可针对不同输入图像估计差异化的深度范围，使得网络更好地预测室内物体的相对位置关系，恢复出的深度图像能获得更接近真实值的像素分布。其次，在深度估计的过程中，通过基于平面系数的深度间接表示形式加入平面隐式约束，可以在场景的平面区域得到更平滑的深度估计结果。在NYU Depth-v2数据集上的多项实验结果表明，提出方法能满足较高分辨率下的实时性要求，同时能以更少的参数恢复出质量更高、更完整的室内深度图像，有助于实现更加准确的三维重建效果。     

用声场空间变换识别水下噪声源

本文提出利用声场空间变换技术进行噪声源的分离与识别。