多层深度愿景型科技发展战略模型的构建

从科技发展战略的演变过程入手,分析科技发展战略的基本构成要素和维度,并通过深度神经网络模型研究未来、愿景、情景、场景、技术等多要素之间的互相作用机制,构建出一个四层基本结构和两条作用机制的双向多层神经网络模型,及其基本实施流程。     

不同岩体质量隧道TBM施工性能评价方法

为了预测、评价、提升不同围岩质量隧道TBM施工能力,通过对国内外多个隧道工程TBM施工数据回归分析,建立了设备利用率、掘进速率等TBM施工性能指标随岩体质量的变化规律。统计结果表明TBM设备利用率与岩体质量指标RMR呈线性函数或二次函数关系、TBM掘进速率与岩体质量指标RMR呈二次函数关系;TBM设备利用率随岩体质量参数的增大而递增;TBM掘进速率随岩体质量参数的增大先升高再降低,在III级围岩时达到峰值;TBM施工速度随岩体质量参数的增大先升高再降低,在II级围岩时达到峰值。基于此,提出了不同岩体质量隧道TBM施工性能评价方法,并利用滇中引水工程香炉山隧洞TBM施工数据对该方法进行了验证。研究成果可用于预测拟建隧道TBM施工工期和评价在建隧道TBM施工性能。     

行人多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题, 提出一种行人多目标跟踪算法. 该算法首先使用YOLOv4作为检测器, 检测出目标并确定检测框坐标, 利用扩展Kalman滤波器对轨迹进行预测; 然后用匈牙利算法作为数据关联模块, 采用级联匹配方法将扩展Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配, 并将发生遮挡的目标加入轨迹异常修正算法; 最后在数据集MOT16的测试集上进行实验. 实验结果表明, 该算法取得了56.5%的跟踪准确度, 且对遮挡现象效果良好, 有效改进了对目标遮挡身份频繁切换以及遮挡引起的目标丢失的问题.     

三目立体视觉外极线校正及其FPGA实现方法

提出一种三目立体视觉外极线校正的快速算法.3个摄像机呈直角三角形配置,且已知摄像机透视投影矩阵.根据校正基本约束确定校正后的图像平面,利用图像不变形约束计算校正所需的三阶矩阵,用于在平面仿射坐标系下对图像进行重取样,使图像的行列对齐.给出了基于FPGA的实时计算三目立体视觉外极线校正的硬件实现方法.在时钟频率为60 MHz,图像可分辨的像素数为640×480时,三目立体视觉外极线校正速度达到48帧/s.     

非接触式浮体六自由度检测系统研究

阐述了利用计算机视觉技术和DSP数据处理技术,采用双CCD全方位、全行程精确测量浮体在风、浪、流、潮作用下六分量参数的方法．介绍了系统的组成和工作原理,并给出了图像处理、三维重构、六分量计算的基本方法．实测证明,该测量系统模型简单、三维重构速度快,能满足浮体测量使用要求．     

数控机床坐标系比较与应用研究

本文介绍了在数控机床使用中的几种坐标系,对它们的相互关系及建立坐标系方法进行了比较和研究,并结合不同数控系统及生产实际,具体阐述了在加工中建立工件坐标系方法及其注意事项。     

C6240F车床动态特性研究

本文根据机床的振动理论，对Ｃ６２４０Ｆ型车床进行了动态特性实验研究，通过对该机床的激振 试验，论证了机床的各阶固有频率，测定并论述了机床各振型，分析了该机床的薄弱环节，对机 床提出了改进设计建议。     

Learning-based force servoing control of a robot with vision in an unknown environment

A learning-based control approach is presented for force servoing of a robot with vision in an unknown environment. Firstly, mapping relationships between image features of the servoing object and the joint angles of the robot are derived and learned by a neural network. Secondly, a learning controller based on the neural network is designed for the robot to trace the object. Thirdly, a discrete time impedance control law is obtained for the force servoing of the robot, the on-line learning algorithms for three neural networks are developed to adjust the impedance parameters of the robot in the unknown environment. Lastly, wiping experiments are carried out by using a 6 DOF industrial robot with a CCD camera and a force/torque sensor in its end effector, and the experimental results confirm the effecti veness of the approach.     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

硬件进化的快速算法模型研究

针对硬件进化(evolvable hardware，EHW)存在的进化规模的扩展能力问题，研究了以内嵌式EHW的自适应要求为条件的染色体表示及计算复杂性问题．为提高遗传机器学习计算效率，根据FPGA(field programmable gate array)内部的结构特点，将可重构硬件的结构映射为遗传学习的染色体表示，提出一种符合EHW要求的二雏染色体的遗传机器学习方法——ISPitts，构造了一种动态遗传机器学习框架．实验结果显示，新方法不仅完成了四位比较器的内嵌式EHW实现，而且具有较高的进化效率．