机载弹对地面目标的识别方法

机载导弹通过可见光对地面目标的识别是一个重要的课题.通过对目标外形的研究,建立外接矩形,计算黑白比或填充比确定目标形状,结合形态算子对目标图像进行滤波筛选,再对目标图像缩放、镜像和旋转不变矩进行特征比对,模板匹配而跟踪质心,达到了对目标的有效识别.通过仿真计算,验证了该算法的可靠性.     

基于粒子滤波与层级形状描述的红外目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和层级形状描述的红外目标跟踪新方法。在粒子滤波理论框架下,观测概率模型的建立是影响红外目标跟踪性能的重要因素,而红外目标描述是建立观测概率模型的基础。针对红外成像特性,以梯度直方图和空域金字塔技术为基础,建立层级梯度直方图,实现红外目标的层级形状描述。通过计算参考目标的层级梯度直方图与目标样本的层级梯度直方图之间的Bhattacharyya距离,建立观测概率模型。两种不同场景特性的红外目标跟踪实验和对比实验分析都表明该方法是有效的、稳健的。     

一种基于正交矩的立体匹配方法

通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法，该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征，然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配，视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计，从而得到视差图。给出了利用正交矩处理图像对的重建结果和立体匹配结果。试验结果表明，该方法是可行和有效的。     

尺度自适应的多模型压缩跟踪算法

为了对复杂环境中的目标进行长时间的精确跟踪,在压缩跟踪算法的基础上提出一种尺度自适应的多模型压缩跟踪算法。该算法首先利用离线学习获得目标的尺度约束集,建立目标的多尺度模型,实现尺度的自适应选择;其次,利用随机投影矩阵对多尺度图像特征进行降维,减少算法计算量;最后,利用多模型分类器在线学习训练朴素贝叶斯分类器实现目标跟踪。实验结果表明,本文算法在跟踪尺度变化的目标和外观变化的目标时,跟踪性能有了较大改善,虽然处理时间有一定程度的增加但仍满足实时性的要求。     

改进的离散化方法在二维电磁散射中的应用

电磁散射问题的数值解通常采用积分方程结合矩量法求解,而阻抗矩阵元素的计算是影响矩量法计算精度和效率的重要因素之一。对于电大尺寸目标,要保持计算精度,传统矩量法需成倍细化网格剖分,这将耗费大量的计算机资源,并且计算效率大为下降。针对二维散射情况,引入二级近似方法来生成阻抗矩阵,将计算结果与传统矩量法及数值积分进行了比较,结果表明:该方法在同等计算精度的前提下,所需未知量数大大减少。     

曲面轮廓矩不变量及其应用

传统三维矩不变量的计算方法基于区域特征,计算量较大.将基于区域的三维矩不变量计算转化到三维物体曲面轮廓上,构造了一种的新的曲面轮廓矩不变量.此不变量减小了计算复杂度,不仅具有平移、尺度和旋转不变性,而且独立于三维物体本身的颜色和灰度级.仿真实验表明,基于曲面轮廓矩不变量的识别算法对于三维目标具有良好的识别率,减小了计算复杂度.另外,对这种矩不变量在基于颜色、灰度等识别场合的应用做了推广.     

神经网络在质量矩导弹控制系统上的应用

以所建立的质量矩导弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,由于存在参数的不确定性以及建模误差,考虑到质量矩导弹的鲁棒性要求,采用神经网络自适应控制器对系统进行补偿。通过李亚普诺夫稳定理论证明跟踪误差是指数收敛的,仿真结果验证了这种方法的有效性。     

一种基于BFGS拟牛顿公式的运动目标跟踪方法

提出了一种基于BFGS拟牛顿公式的运动目标跟踪新方法．将跟踪目标描述为特征空间中的直方图概率密度函数，运用Bhattacharyya距离作为相似性度量准则并构造定位目标函数：通过BFGS拟牛顿方法合理确定搜索方向进行目标的定位；采用逐层区域划分搜索策略。有效的避免了目标丢失的问题．实验结果表明该方法在精确性和实时性方面均能满足运动目标跟踪的实用要求。     

质量矩控制技术的机理分析及方程简化研究

针对质量矩控制技术的动力学问题,提出了质量矩控制导弹的动力学模型,通过对导弹各参数的理论和数值计算分析,对影响导弹快速响应的主要因素在不同的条件下进行研究,分析了质量矩控制方法迅速改变弹体姿态的能力;在自旋速度满足一定的条件下通过对模型参数的摄动分析,得到质量矩控制导弹的简化动力学模型,仿真分析表明该模型是非线性控制系统分析、设计的基础。     

多目标超视距攻击火控系统设计与仿真

多目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势。本文首先介绍了多目标超视距攻击火控系统的功能、基本组成和工作过程。然后本文将快速模拟算法应用于多目标攻击火控系统设计 ,提出了一种多目标超视距攻击火控系统的设计方案。仿真结果表明 :本文提出的设计方案精度高 ,计算速度快 ,完全可以满足机载武器系统的快速性和实时性要求。     

兼顾形状-距离的正态云模型综合相似度测算

研究了正态云模型相似度的测算方法.提出了正态云模型的形状相似度和距离相似度概念,建立了云模型综合相似度测算框架.结合云模型的数字特征,给出了形状相似度计算公式.研究了云模型距离对相似度的影响关系和数学性质,提出了基于距离的相似度测算定义,并研究了便捷的计算方法.算例说明了算法的可行性.     

基于主动形变模型的医学序列图像的分割

对主动形变模型(active shape model)方法进行了改进,将其用于CT序列图像的分割,实现了对一些边缘不清晰的软组织的分割。一个组织在CT序列图像中其形状变化往往是连续的,据此,我们先在序列图像中按顺序每间隔几幅抽取一幅图像,用其他方法分割好;然后对分割结果使用主成分分析方法(Principle Component Analysis)计算其形变特征,生成可变形轮廓模板;再用这个模板去变形、配准、分割其他图像,从而达到一个比较理想的分割结果。     

基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量

特征表示和相似性度量是时间序列数据挖掘的基础工作, 其质量好坏直接影响后期的挖掘结果. 利用正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示, 分析特征维数对时间序列拟合效果的影响, 选取部分特征来描述序列的主要形态趋势, 提出了一种鲁棒性较强的形态特征相似性度量方法来近似度量时间序列, 且具有较高的相似性度量质量. 实验结果表明, 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量方法不仅满足下界要求, 具有较好的下界紧凑性和数据剪枝能力, 而且在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中取得了良好的效果.     

基于雷达图表示的多维数据可视化分类方法

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一.基于雷达图表示多维数据的原理,提出了一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法.该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图多边形.在此基础上,给出基于极半径函数的傅立叶描述子来描述和识别雷达图的边界曲线特征.运用概率神经网络,以傅立叶描述子为输入特征向量完成自动识别雷达图形.实验结果表明这种分类方法有良好的分类精度,可与传统分类器性能相比.     

部分形体识别研究

本文给出识别部分遮挡形体的新算法。这里采用阿达玛描绘子（Ｈｄ）提取形体的局部特征矢量，并用自组织特征映射（ＳＯＦＭ）矢量量化法对局部特征矢量归类形成形体的局部特征类别序列。采用两步法进行参考形体与被识别形体局部特征类别序列的对齐与还配。计算模拟结果表明该算法能得到相当高的识别率。     

鱼雷外形多学科设计优化与仿真

分析了基于响应面近似模型的并行子空间设计方法RS-CSD的执行过程和步骤,将鱼雷外形设计划分为减阻设计和声学设计两个学科,建立了其学科分析模型和系统优化模型,针对某型鱼雷的原始线型进行了优化设计和FLUENT仿真验证,结果表明优化外形的阻力有较大的降低,噪声性能有一定的改善,优化结果和仿真结果具有一致性.     

基于小波重构与SVM-BPNN的动态过程在线智能监控

为了提高动态过程运行状态在线监控效率,提出了基于小波重构与支持向量(support vector machine,SVM)-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)相结合的在线智能监控方法.首先,运用离散小波变换对动态过程实测数据流进行重构,并提取其形状特征.其次,利用训练好的小波重构特征的SVM、均值特征的BPNN及重构后形状特征的SVM,对"监控窗口"内实测数据流进行异常模式识别.最后,应用该方法对某精密轴加工过程进行在线智能监控.结果表明:所提模型识别精度高、训练耗时少,其整体性能明显优于小波重构的BPNN模型与基于统计和形状特征的多分类支持向量机(multi-class support vector machine,MSVM)模型,是一种更为有效的动态过程在线智能监控方法.     

电网巡检图像中绝缘子的识别

为提高电网巡检时绝缘子故障诊断的效率,提出一种从巡检图像中识别绝缘子的方法。首先将绝缘子彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,提取出S分量,然后基于形态学算法改进最佳熵阈值分割算法分割S分量图,再利用图像的灰度信息复原图像并滤波,最后分别计算绝缘子和背景区域的形状特征值,设计分类决策条件。结果表明,该方法能准确识别绝缘子。     

扩散水平集框架下的MR图像左心室轮廓提取

针对单一模型难以有效分割心脏MR图像中左心室内外壁的难点,提出一种混合模型,首先将有较高效率的反几何扩散模型嵌入水平集方法,吸收各向异性扩散方法的优点,基于一条初始演化曲线就可以同时完成对左心室内外壁轮廓的分割;随后,在新的扩散水平集框架下引入一种快速形状约束和解剖学约束,修正分割结果。对心脏MR图像的分割试验表明,带先验约束的扩散水平集混合模型对左心室内外壁轮廓的分割结果较为理想。     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.