交通信号的一种控制模型研究

针对智能交通系统基础理论之一的路口交通信号控制问题，以典型“＋”字路口为例，提出了更能概括路口多入多出情况的交通信号矩阵控制模型，该模型能反映交通信号的各种实际控制策略，模型参量具有明确的实际意义。在此模型基础上，分析了路口车辆流入量与流出量、车辆流出量与交通信号控制的关系，在避免路口发生碰撞的前提下，得到了路口的优化控制方案。     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中，如何获取较为清晰的图像边缘至关重要，这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法，介绍了小波及三次B样条函数的性质，根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点，设计了B样条小波检测算法，把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦，输出检测目标边缘图像．经实验对比分析，该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法，可以得到较好的边缘信息，并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞 ,将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差 ;变异参数 (包括变异概率、变异位数 )初值与标准遗传算法 (SGA)相近 ;随着发育停滞代数的增长 ,增大变异参数 ;当有更优个体产生时 ,变异参数恢复到初值 ,种群发育停滞代数置 0 ;随种群发育停滞代数再次增长 ,变异参数再次增大 ,如此反复 ,直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时 ,提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’sF6函数 )对该算法进行测试 ,结果表明 ,与SGA及自适应遗传算法相比 ,该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解 ,且具有较高的收敛速度     

基于场景中弱平行直线的灭点计算方法

文中提出了一种新的基于弱平行关系的灭点估计算法.算法的框架如下:在单幅图像中标记所有弱平行线段并计算其对应的弱平行关系度量值;选择那些具有较大弱平行关系度量值的弱平行线段,在图像上找到它们的伪灭点并用高斯分布模型和交叉迭代方法对选取的伪灭点进一步精确其对应的弱平行关系度量值;选择精化后的拥有较大弱平行关系度量值的伪灭点,用最小二次拟合方法来得到无穷远直线在图像平面上的投影直线.该方法避免了基于灭点的三维重建算法中要求先验得到平行关系的条件,而是以场景中更常见的无需先验知道的弱平行关系为三维重建基础,使算法具有了更广适用性和更好稳定性.     

融合特征增强模块的小样本农业害虫识别

基于深度学习的图像识别技术在具体应用前必须先经过大量带标签样本的训练,然而在实际场景中目标域样本可能非常稀缺,小样本图像识别技术应运而生.为了提升小样本场景下的图像识别准确率,本文提出一个通用的两阶段训练模型以融合现行主流方法并增强其表现.首先,针对训练时不同害虫种类背景相似度过高的问题提出融合双注意力机制的特征加强模块;其次,针对小样本情况下预测可能产生的过拟合问题提出基于高斯分布的特征生成模块以提高泛化能力;最后,将三种典型小样本识别方法统一成两阶段训练模型以融入提出的方法.将该思路及改进首次应用于传统害虫分类数据集IP102,识别准确率可以在基准方法上取得2.11%到6.87%的提升.为了进一步验证本文方法的有效性,在小样本领域公开数据集Mini Imagenet也进行了相应的实验,提升效果同样显著.     

一类广义神经元传递函数的几个性质

采用不等式技巧，得到一类广义神经元传递函数的几个性质：拐点数目多少，稳定拐点数以及传递函数趋近稳定的所有点数，所得结果都用传递函数的参数进行了定量描述．这些性质有助于讨论有关神经网络的动力学行为．     

基于粒子滤波的机车信号灯跟踪方法

为保障机车行驶安全,由车载高清摄像机获取路况视频并识别信号灯及其颜色状态时,视频中信号灯目标尺度变化大、机车行驶抖动、复杂光环境及光圈自适应调节滞后等因素使得信号灯鲁棒跟踪与识别具有不小难度.针对信号灯跟踪问题,本文提出一种带检测矫正的粒子滤波跟踪方法,该方法在粒子滤波框架下对信号灯进行跟踪,并通过一个在线更新的模板对滤波结果进行检测矫正,以提高跟踪结果的准确性.为提高跟踪算法对光照以及目标尺度变化的适应能力,本文在对信号灯建模时融合了HSV颜色特征与局部二元模式特征.实验结果表明,该方法在较复杂的场景下能够很好地对信号灯进行实时鲁棒的跟踪,并且跟踪结果具有较高的准确性.     

双目系统中一种车体的三维重建算法

在目标不同角度照片的基础上 ,利用空间几何关系 ,成功地构建了实体三维表面的表示 .为提高算法的适用性 ,提出了用不同角度二维图像进行三维实体表面重建的弹性适应算法 ,该算法在不同分析尺度进行三维表面重建 .实践表明 ,弹性适应算法能降低三维表面重建时间 ,提高算法效率     

含时延和扰动的连续BAM神经网络的稳定性和指数收敛速度估计

采用不等式技巧和Lyapunov函数，分析了含时延和扰动的连续BAM神经网络平衡点的存在前提，平衡点渐近稳定的充分条件以及平衡点的指数收敛速度．     

一种立体像对极线矫正的新方法

提出一种无相机标定的立体像对矫正算法,该算法只需要图像对间的匹配点信息.首先,寻找一个投影矩阵H′将右图的对极点e′映射到无穷远点,此时该图上的对极线被映射为平行于x轴的直线;然后,基于矫正后立体像对的对应极线相同的原理,推导出应用在左图上的矫正矩阵H;最后,根据得到的投影矩阵H和H′重新采样对应的图像,达到最终的矫正目的.尤其对摄像机对的角度进行分析,摄像机主轴夹角越小,对极点则离图像平面越远,矫正效果也越好.通过两种无需计算基本矩阵的非线性最优化矫正方法进行实验对比,实验结果表明,该算法实现简单、矫正速度快、并且有效地消除了垂直误差.