大跨度钢箱梁斜拉桥自振特性影响因素分析

本研究以"鱼骨刺"Midas模型模拟单箱五室薄壁钢箱梁斜拉桥,在成桥状态下进行大跨度钢箱梁斜拉桥自振特性影响因素分析,结果表明:自重及初索力变化对钢箱梁斜拉桥的自振特性影响较小;斜拉桥振型不随拉索增减的变化而变化,钢箱梁斜拉桥的面内振动频率随着拉索数量增加而降低,钢箱梁斜拉桥的面外振动频率随着拉索减少增加而提高;斜拉桥...     

一种比赛运动目标自适应跟踪算法的GPU实现

运动目标跟踪是计算机视觉领域核心技术之一,其软、硬件的实现方法对于促进视频和图像处理具有重要意义.以足球比赛为例,针对移动目标的大量、实时、高精度跟踪任务,提出一种基于特征融合与粒子滤波的新型自适应目标跟踪算法,并设计基于图像处理单元(graphics processing unit,GPU)的算法硬件平台.实验结果表明,所提算法及硬件平台的高效整合可以实现运动目标的可靠、快速、高精度跟踪.     

基于频率法的中空钢绞线斜拉索索力测试试验研究

该文针对当前缺乏中空钢绞线斜拉索索力测试方法的现状,对中空钢绞线斜拉索的振动法索力测试方法可能存在的问题进行了分析,并在淮安大桥选择了3根中空钢绞线斜拉索进行了开孔试验,将传感器分别固定于外层HDPE护套上和内部钢绞线束表面,对测试结果进行了详细的对比分析。结果表明,在钢绞线外表面测试得到的索力与外层HDPE表面测试得到得到的索力相差不超过3.4%,因此振动法测试斜拉索索力的方法是可行的。     

基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法

脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuz...     

基于机器视觉的尺寸测量应用综述

随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。     

自适应微机保护数据采集的频率跟踪

针对电力系统中因频率变化而引起的微机保护数据采集及误差计算，分析了基于硬件测频和傅氏算法测频两套方案的特点，提出了硬件测频和傅氏算法测频相结合的自适应频率跟踪方案，当线路中高频分量很大影响正确测频时，即时启动软件测频方案，以保持频率跟踪的正确性，并对自适应硬件测频和傅氏算法测频方案进行了数值仿真，其结果表明基于该自适应频率跟踪的数据采集方案可快速精确测量电力系统中的频率、电压、电流等信号，提高了微机保护装置的灵敏度和防误动能力。     

周边夹紧圆板在横向激振力作用下的4倍超谐波共振分析

基于von Karman薄板理论及Hamilton原理,得到了横向周期载荷作用下周边不可移夹紧圆板轴对称非线性强迫振动运动方程组,应用Kantorovich时间平均法将运动方程组简化为非线性常微分方程组．通过打靶法得到了4倍超谐波共振数值解,并考察了静载荷、激振力力幅、激振频率以及自振振幅对超谐波共振响应的影响．     

稀疏表示遥感图像超分辨重建

为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得到遥感图像结构相似的高低分辨率字典对;对图像特征块进行稀疏表示时,采用改进的自适应滤波方法进行特征提取,同时引入均值滤波法改进超分辨重建迭代计算。实验结果表明,改进后的稀疏表示超分辨方法,有效地避免了重建图像边缘信息的丢失,获取了较好的超分辨重建效果。与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,主观视觉上纹理细节信息更丰富,客观评价指标峰值信噪比提高约1 d B,结构相似性提高约0.02。     

基于DSP FPGA的嵌入式篮球运动 视频目标跟踪算法实现

针对篮球比赛中的运动目标跟踪问题,提出了一种基于DSP和FPGA的嵌入式篮球运动视频目标跟踪算法,将Mean Shift算法用于跟踪篮球运动视频目标,并给出了DSP FPGA的硬件设计该方法先建立一个包含运动目标的搜索窗,并初始化其位置和大小,进一步计算搜索窗的色彩直方图然后,输入待搜索图像,运行Mean Shift,获得新的搜索窗位置和大小;最后,基于Mean Shift算法迭代,获得运动目标的新位置FPGA方便电路设计,DSP则运行目标跟踪算法实验证明,提出的方法在激烈的比赛中依然能够准确跟踪运动目标     

干扰环境下数目可变的多目标跟踪

针对环境中干扰因素对目标跟踪性能的影响,提出了一种跟踪数目可变的多目标方法. 该方法通过聚类算法来判断目标的出现或消亡,并获得目标数目,然后利用基于无迹卡尔曼的廉价联合概率数据关联算法获得量测与已知目标轨迹的互联概率,并实现状态传递. 与传统的廉价联合概率数据关联算法相比,该算法在干扰环境下跟踪性能更优,可处理目标数目可变的多目标跟踪问题.     

含模糊参数桁架结构动力特性的模糊性分析

由于制作或施工存在误差,使得一般工程结构的参数具有一定的不确定性.这些不确定性可能是随机的,也可能是模糊的,甚至可能是随机且模糊的.这些结构参数不确定性,加上结构使用荷载的不确定性,必将干扰基于结构动力特性损伤识别结果的准确性.通过考虑材料强度特性、结构尺寸以及结构负载的模糊性,建立了桁架结构的刚度矩阵和质量矩阵,利用Rayleigh商法得到结构的自振频率,分析了材料强度特性、结构尺寸以及结构负载的模糊性对结构动力特性的影响.通过算例表明,当各结构参数取相同模糊因子时,结构杆件的截面面积和负载的模糊性对结构各阶自振频率的影响比较小,而材料的弹性模量、杆件长度以及密度对结构的各阶自振频率影响比较大;结构杆件的截面面积、杆件长度以及负载的模糊性对结构振型的影响比较小,而材料的弹性模量和密度对结构的振型影响比较大.     

图像正则化扩散行为及统一处理框架

PDE的图像正则化是一种基于扩散思想的非线性滤波方法,是解决降噪、伪影去除、结构增强等底层视觉问题的最有效方法之一,目前针对此类算法的统一分析框架还较为少见。基于3种典型PDE正则化算法的扩散行为,提出了一种基于扩散张量的图像正则化算法分析框架,对于此类算法的分析、开发和拓展具有重要意义,最后通过实验验证了框架的有效性。     

一种改进的强跟踪滤波算法

强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑. 在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一种改进的强跟踪滤波算法. 通过适当提高判断滤波发散的阈值,有效降低了误判滤波发散的概率,并能针对不同维数量测方程确定不同的弱化因子,避免了凭经验加入弱化因子解决这一问题的缺陷. 数值仿真结果表明：改进的强跟踪滤波算法对系统状态突变不但具有较强的鲁棒性,而且能有效保持滤波精度和对状态估计的平滑性,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

基于线性方向特征的高分辨率遥感图像道路提取研究

当前高分辨率遥感图像自动识别技术的关键就是图像的特征提取。针对传统道路提取自动化程度较低,提取精度不高等问题,提出一种基于线性方向特征的道路自动提取算法。首先,利用图像光谱特征进行图像预处理;其次,运用傅里叶变换在频率域上进行Gabor滤波,通过优化滤波器的尺度、频率和方向参数达到识别道路线性方向特征的目的;再次,通过图像二值化并采用形态学的图像后处理方法提纯道路。以南京主城区QuickBird遥感影像为实验数据,选取3块具有典型特征的区域完成道路提取。研究结果表明3块区域道路提取的平均精度达到95.67%,合理地验证了该算法对于高分辨率遥感图像复杂的城市道路提取具有一定的可靠性。     

一种组合滤波法在GPS动态观测中的应用

为了提高GPS动态观测数据滤波精度,分析了传统的小波滤波和EMD滤波方法的不足,结合小波分析和EMD的特性,提出了一种小波组合EMD滤波方法。该方法通过对信号进行频谱变换,根据频率峰值确定所采用滤波方法,实验将小波组合EMD滤波方法应用于GPS桥梁动态监测数据处理,并与传统的小波滤波、EMD滤波对比分析。结果发现:小波组合EMD滤波法效果优于小波滤波和EMD滤波,验证了该方法的有效性。     

基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络

实现遥感图像目标识别的智能化是一个亟待解决的问题.由此建立了黑龙江地区地表高清遥感图像数据集,以深度学习为基本工具,设计了基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络,并使用优化算法对学习过程进行了优化提升.搭建了实验平台,完成了对神经网络的训练和测试实验,验证了该文所提算法的有效性,为实现遥感图像目标识别的智能化提供了有效方案.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

基于三阶差分预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计

为了提高JPEG图像旋转角度估计的准确率，本文提出一种结合预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计方法。首先，对差分滤波后的待检测图像进行循环谱分析，其图像信号具有循环周期性；然后，设计预滤波器减小JPEG块效应对图像频谱的影响；最后，根据得到的旋转特征峰的位置估计出旋转角度。实验结果表明，所提算法对旋转角度估计的准确率优于现有算法。     

体育视频中基于粒子滤波和ARG模型的多目标跟踪方案

针对体育视频中运动员的精确跟踪问题,提出一种融合粒子滤波和属性关系图(ARG)的多目标跟踪方案.首先,对于所有目标执行粒子滤波构建跟踪器,并根据颜色直方图计算粒子权重.然后,在粒子滤波过程中,融入ARG模型.基于已标注的图像构建ARG模型,并以此评估每个跟踪器的时间得分.最后,根据得分来选择最终的跟踪器,以此实现运动目标跟踪.实验结果表明,该方案能够准确地跟踪多个运动目标,对遮挡和突然运动具有较好的鲁棒性.     

拟蒙特卡罗粒子滤波改进算法及其在雷达目标跟踪中的应用

拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi-Monte-Carlo particle filter, QMC-PF）精度不高,运算复杂度大,难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求. 为此,提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法. 该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子,以此来替代低权重粒子,保证了样本的有
效性和多样性;同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重,提高了滤波的精度和速度;最后在不同的模型中进行仿真. 实验结果表明,与QMC-PF相比,所提出的算法提高了精度和运算速度,适用于雷达机动目标的跟踪.