高压输电线路除冰机器人的机构设计

在分析高压输电线路巡检工作的特点和国内外高压输电线路巡线机器人的发展现状和发展趋势的基础上,结合高压输电线路上覆冰的去除方法,主要介绍了设计的一种新型的高压输电线路除冰机器人.该机器人结构简单,可以在输电线上稳定地行走,能够较好地解决自主越障的问题,完成输电线上的除冰任务,具有广泛的应用前景.     

基于双目视觉技术的高压输电线路巡检机器人在线测距

为实现巡检机器人在线测距的实时性和可靠性,对传统测距算法进行改进,提出一种用于高压输电线路巡检机器人视觉导航的双目实时测距算法,左右摄像头相互协作,在左摄像头障碍识别的基础上对线路障碍物进行预设取点,然后通过两摄像头对所取点进行测距,随着机器人前进不断更新障碍物到镜头的距离。实验结果表明:该测距算法具有速度快、精度高和实时性强等优点。     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

一种新的掌纹特征提取算法

提出一种基于小波图像分解和不变矩函数的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹ROI灰度图像进行N层二维小波分解,得到3N 1幅子带图像,分别计算每幅子图像的各阶不变矩函数作为特征向量.该算法首次将不变矩理论应用于掌纹识别,可对掌纹ROI灰度图像直接提取特征,去除了如图像增强和纹理细化等预处理算法所带来的消耗,得到的特征向量长度远小于传统算法.作者使用自行采集的数据库对该算法进行实验,获得了98.33%的正确识别率,验证了算法的有效性和准确性.     

SVM与组合矩在工件识别中的应用研究

针对工件识别问题,提出了一种应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与组合矩对工件进行识别的方法;通过对提取图像的Hu不变矩进行处理,形成利用组合矩进行工件识别的新方法;改进后的算法降低了特征维数,缩减了识别时间,提高了识别准确率;结合试验比较了两种方法的分类效果,其中提取Hu不变矩作为特征的识别率为82.3%,而采用组合矩作为特征的识别率高达94.1%,高于Hu不变矩作为特征的识别率.     

一种改进的Zernike矩的雷达图像目标识别方法

针对Zernike不变矩目标识别算法计算复杂,计算复杂度高的不足和雷达图像乘性噪声严重和识别率不高的问题,提出了一种快速计算Zernike矩目标识别算法.该算法通过利用Zernike矩对称性和反对称性对雷达图像进行快速计算求得不变矩,然后通过加权求得新的特征向量,最后通过支持向量机进行目标识别.实验结果表明,提出的算法不仅解决了计算过于复杂的问题,还降低了噪声且提高了目标识别率.     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

矩在面部表情识别中的应用

将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较.实验证明:用Zernike矩作为面部表情特征,其识别率在特征数取5个时能达到95%,B样条矩在特征数取2个以上时识别率能达到100%.     

一种基于分块小波的人脸识别算法

提出一种基于分块小波的人脸识别新算法.在充分考虑提取局部特征,又克服小样本问题的基础上,提出分块小波的概念.首先,对小波分解后的低频子图进行分块,提取局部特征,从而降低图像维数并除去冗余噪声;将其先后进行PCA和LDA变换,得到组合特征向量;最后,根据KNN的快速分类能力及SVM在少数类别分类上的优势,提出KNN+SVM融合分类器对组合特征向量进行分类识别.研究结果表明:该方法识别率高,识别速度快,具有一定的实用价值.     

基于不变矩和支持向量机理论的船舰目标识别

基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论和不变矩(Invariant Moments)理论,提出一种船舰目标识别方法。首先,对图像进行预处理,将彩色图像转化为灰度图像;然后利用Hu不变矩来提取图像的七个不变矩特征;最后,选用支持向量机作为分类器,并将计算出的图像的七个矩特征作为支持向量机的输入对支持向量机进行训练和测试。实验证明,将不变矩特征提取方法与SVM相结合用于模式识别,可以得到很高的分类效率和准确率。     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法

针对复杂的室内环境,提出一种新的动态环境下的移动机器人视觉导航方法.该方法以室内常见物体作为自然路标,通过单目视觉建立识别模型来认知环境中的各种物体.首先对室内常见物体建立图像库,并对库中的大量图像采集SIFT特征;然后通过BoW模型来描述各幅图像,针对每类物体利用线性支持向量机(SVM)训练出物体识别模型;最后借助交互的手绘地图描述室内环境,移动机器人从中获得辅助路径以及自然路标的大概位置,从而完成导航任务.通过大量实验,从自然路标变化、目的区域变化、手绘地图偏差等多角度验证该方法的鲁棒性.实验结果表明,该导航方法操作简单高效,并具有人机交互性强、动态环境下适应能力高的优点.     

基于支持向量机的油气管道安全监测信号识别方法

针对基于经验风险最小化原则的传统学习方法的不足,提出了一种基于支持向量机的油气管道安全识别方法通过基于Mach．Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤振动信号传感器获取管道沿线振动信号,利用基于小波包分解的“能量-模式”方法提取振动信号的特征向量,并利用支持向量机根据振动信号的特征对其进行识别,判断管道沿线是否有异常事件发生．利用现场实验数据对该方法进行验证分析．结果表明,该方法识别正确率较高,实时性好．     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于先验概率与不同小波基的人脸识别研究

由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常用于图像处理和图像分析中。通过实验得出了基于各种小波基的人脸识别的识别率和识别速度,并根据各种小波基的识别率和识别速度这一先验概率,将各种小波基在识别时进行融合,提出了一种新的人脸识别方法。     

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…     

基于WT-W2D2DPCA的人脸识别算法研究

人脸识别过程中,针对二维主成分分析(2DPCA)算法在特征提取和数据降维上存在的问题,本文首先引入双向二维主成分分析(2D2DPCA)算法,该算法同时考虑图像行与列方向上的信息.考虑到人脸图像存在信息冗余而影响识别率的问题,于是本文提出一种基于小波加权双向二维主成分分析(WT-W2D2DPCA)的人脸识别算法.该算法首先采用二级小波分解对人脸图像进行预处理,提取其低频部分;然后根据人脸图像的特性,将低频部分进行奇偶分解,并引入加权思想,重组低频人脸图像,最后在ORL人脸数据库上进行双向二维主成分分析.实验结果表明,该方法不仅克服了传统2DPCA系数矩阵大的问题,而且得到了比传统的2DPCA、2D2DPCA算法更好的识别效果.