移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

碳化硅晶体产生中红外飞秒激光研究获进展

中红外激光(3~5μm)在环境监控、气体分子识别、相干断层成像、军事等领域有着重要应用,特别是近年来在高次谐波产生单个阿秒脉冲的研究中,由于周期量级中红外飞秒激光能获得更高截止能量的谐波阶次,有望获得更短的阿秒脉冲和更高的时间分辨率,因此倍受人们的青睐。但受限于激光增益介质,目前较难在室温下直接获得中红外波段的飞秒激光,为此广泛应用的方案是基于非线性晶     

基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

时变偏微分方程的贝叶斯稀疏识别方法

在数据驱动的建模中,通过测量或模拟得到时空数据,我们发现基于拉普拉斯先验的贝叶斯稀疏识别方法能有效地恢复时变偏微分方程的稀疏系数.本文将贝叶斯稀疏识别方法运用于各种时变偏微分方程模型(KdV方程、Burgers方程、Kuramoto-Sivashinsky方程、反应-扩散方程、非线性薛定谔方程和纳维-斯托克斯方程)的方...     

基于中心-射线模型的印鉴识别方法及其应用

支票中的有效印鉴是支票流通有效性的重要体现。通过对支票印鉴有效性的识别来达到对支票流通有效性识别的目的。根据我国支票图像的特点提出了基于中心_射线模型的有效印鉴识别方法。该方法是通过对印鉴各成份区域之间拓扑关系的识别来达到对有效印鉴识别的目的。在将该方法用于我国支票印鉴识别的同时,还利用了印鉴的色彩特征。实验结果表明,该方法可有效地识别我国支票中的有效印鉴,有效印鉴识别的错误排除率为0%,错误接收率为23.8%。     

基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法

在数据融合的基础上,以红外/毫米波双模传感器的智能融合结构为模型,将模糊神经网络与D-S证据理论相结合,提出了一种新的目标识别方法.该算法根据红外/毫米波传感器的性能及工作范围,构造模糊变量作为神经网络的输入,根据神经网络的不同输出判别目标的真伪,并利用D-S证据理论进行目标身份识别.仿真结果证明了该算法的可行性.     

基于神经网络的钞票真假识别研究

利用神经网络与光电检测的技术研制了钞票真假识别系统.介绍了系统的结构组成、工作原理、软件系统、神经网络的优化设计、实验及测试结果.经实践验证,其识别结果稳定可靠,可应用于金融智能防伪点钞机与ATM机中.     

基于图像匹配加速算法的金刚石氮–空穴色心轴向识别

场矢量探测是量子精密测量的重要分支,在基础物理、生物医学、材料科学等领域,都有着广泛的应用.金刚石氮-空穴(Nitrogen-Vacancy Center)色心作为量子传感器,在室温下具有较长相干时间,可以实现纳米尺度的磁场探测.为了实现纳米分辨率的磁场重构,需要选取金刚石中三个不同轴向的NV色心作为磁场传感器.实验上...     

基于改进云推理算法的塔架结构损伤识别

为了解决塔架结构的损伤识别问题,提出了基于应变能和改进云推理算法的损伤识别方法。首先描述了云模型的基本理论和数字特征,并给出了模态应变能的基本公式;然后分析了X条件云发生器和Y条件云发生器的基本算法和运行步骤,借助灰云模型建立相应的前件云和后件云规则,考虑了测量噪声的影响,利用云发生器生成多组云滴,并利用多模式下云滴的确定度和生成值构建了基本云推理算法及其损伤识别指标。基本云推理算法中常会产生不均匀发散的云滴,从而使计算结果产生一定的偏差,为了降低云滴发散产生的偏差影响,提出了基于损伤模式数量加权的云推理改进策略。计算结果表明:云推理算法可以较好地应用于塔架结构的损伤识别,其识别结果明显优于传统的应变能耗散率指标方法;而改进云推理算法进一步提高了识别的精度,优于基本云推理算法。