基于空间改进型Voronoi图的路径规划研究

三维空间路径规划在某些特殊情况下必不可少，如无人机为了降低敌雷达的探测概率，利用山谷或其他特殊地形飞行.在原有基于平面Voronoi图的路径规划基础上，将Voronoi图的概念进行了推广，提出了“空间改进型Voronoi图”的概念.研究了不同威胁体下“空间改进型Voronoi图”构图的一些基本原则，包括不同威胁体下“空间改进型Voronoi图”作图法，以及突发威胁体下空间局部路径重规划区域原则和空间局部最优路径选择原则等.仿真结果表明整个模型构架的基本思路可行.     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法

为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。     

基于彩色-深度图像的手语识别算法

手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点。针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度(RGB-D)图像的手语识别算法。在静态孤立词手语识别的基础上测试。实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络(PNN)手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率。     

基于交互式多模型Kalman滤波的手势跟踪算法研究

针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模式;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。     

改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用

针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法.借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函数来估计参与进化的种群数目.为了提高算法的局部搜索能力,设计了个体变异函数来增加种群多样性.利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间,提高算法的运行效率.实验结果表明:与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比,本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率,并且能够得到较高的准确率.将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上,与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比,识别率分别提高了1.54％和11.15％,具有良好的应用价值.     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

基于RGB-D图像的手语识别算法研究

手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点。针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度（RGB-D）图像的手语识别算法。在静态孤立词手语识别的基础上测试,实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络（PNN）手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率。     

基于混合动态贝叶斯网络的无人机路径重规划

针对无人机航迹规划的实时重规划能力,研究了局部路径构图的基本原则并提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型Voronoi图”表示出来,采用Dijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用Viterbi应用解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,后依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径。用Matlab仿真验证,证明了算法有效性。     

偏微分高程图环境蚁群算法的三维路径规划

针对在三维空间路径规划中建模与避障问题,提出了一种新的在偏微分高程建模环境下蚁群算法的三维路径规划方法。首先,利用抽象建模和高程建模方法分别构建三维空间环境,并用偏微分对高程环境进行最优数据提取,在此基础上利用高程数学建模方法进行三维空间重建,最终形成偏微分高程环境。其次,首次将种群对于环境的最佳适应度值作为目标函数评判蚁群寻找最优路径的决策能力。最后,在不同的建模环境中应用蚁群算法进行路径寻优,输出最优路径。通过对仿真结果和实验数据分析,验证了所提方法的有效性和正确性。