基于拟满内力遗传算法的方钢管混凝土桁架结构拓扑优化

为了解决方钢管混凝土桁架结构离散变量拓扑优化问题,通过遗传算法随机生成初始拓扑构形,采用启发式算法检查并修正拓扑构形;以方钢钢管截面型号、拓扑变量、混凝土强度等级为优化变量,以结构造价最低为优化目标,建立基于独立拓扑变量的拓扑优化数学模型,提出一种基于拟满内力遗传算法的方钢管混凝土桁架结构拓扑优化方法;拟满内力遗传算法初始总群中部分个体由拟满内力算法的优化解产生,并且将拟满内力算法作为算子加到遗传操作后运行;同时对传统遗传算法的罚函数进行改进,提高遗传算法运行效率;通过算例对12杆桁架结构优化前、后模型及拓扑优化结果进行对比。结果表明：相对于拟满内力算法与遗传算法,所提出的方法应用于方钢管混凝土桁架结构拓扑优化总造价更低;拓扑优化后的结构杆件较少,并且各杆件均已充分发挥承载能力,拓扑优化效果明显改善。     

用于跳频分量搜索的环形拓扑粒子群算法

在分析粒子群局域最优模型和拓扑结构影响的基础上,提出采用环形拓扑的粒子群算法对跳频信号分量进行搜索.通过粒子之间的信息交互程度控制,实现了粒子在分量时频中心的自动聚集,克服了应用匹配追踪和传统多峰粒子群优化算法对跳频信号自适应分解时存在终止条件难以确定和需要先验知识的问题.     

单目视觉SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

变分分解模型的模糊增强算法

将分解模型应用到模糊增强算法中,用有界变分(BV)函数描述图像的结构信息,空间G描述图像的纹理信息,提出一种基于变分分解(BV-G)模型的模糊增强算法.给出算法原理和实现步骤,并通过多组对比实验验证该算法的可行性.     

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法

讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。     

一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

基于随机游走的进化计算社区发现

网络结构关系错综复杂,在复杂网络上寻找最优的社区结构是一个NP-Hard问题,进化计算被认为是解决这类问题的有效方案,人们尝试利用群智能方法来搜索最优的社区结构。目前,针对包含节点属性的属性网络,基于进化计算的社区发现方法还面临若干挑战：（1）基因编码策略都直接或间接采用邻位编码,致使算法的搜索空间受限于拓扑结构,属性信息利用程度低,导致算法精度不足;（2）缺少对社区边缘度较小的节点的考虑,造成社区边界识别较低。针对上述问题,提出了一种基于随机游走的进化计算社区发现算法。首先,设计了一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略,以准确识别社区边界,提高社区发现的精度。其次,设计了综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略,使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用,以提高社区划分的质量。通过在真实和人工数据集上实验,验证了提出的新算法能够比现有方法得到更好的社区划分。     

基于合理信息共享机制的粒子群算法

本文基于合理的信息共享机制,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面,将粒子群算法中粒子行为基于个体最优位置和种群最优位置变化为基于个体最优位置、种群最优位置和其余粒子的个体最优位置。另一方面,粒子根据适应值的大小来决定其余粒子个体最优信息的利用程度。因此,每个粒子利用了更多其它粒子的有用信息,加强了粒子之间的合作与竞争。3个基准测试函数的仿真试验表明了改进算法的有效性。     

序列图像合成中基于关键帧的动态掩模算法

研究建筑设计方案的计算机虚拟图像序列与真实环境图像序列相合成时 ,分割边缘随时间而变化的动态掩模问题 ,提出了基于关键帧的闭合B样条曲线拟合真实环境图像序列分割边缘的动态掩模插值算法 ,和掩模分割曲线样本点运动关键帧的判定规则 ,实验结果表明本动态掩模插值算法是可行的并符合实用要求     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

四元数理论及在虚拟现实技术中的应用

虚拟现实仿真技术被广泛应用在机器人研究、医学研究、动画制作等众多领域中。提出了基于虚拟人运动信息的插值方法。算法能够自动对人体运动的平移信息,和旋转信息进行自动插值,从而能够更好地实现虚拟人动画。     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

虚拟校园全景漫游系统的实现

基于图像绘制（IBR）技术来建立具有真实感的虚拟环境是近年虚拟现实技术研究的热点,其中基于子图像的全景图像拼接技术研究、全景图像的网上浏览和漫游是生成全景漫游系统的关键因素.本文以普通数码照相机拍摄的序列图像为基础,通过柱形全景拼合算法保证全景图的自然、逼真,并给出了全景图浏览器端的实现,该方法成功用于石河子大学虚拟校园的构建.     

包含立交匝道信息的高速公路网络复杂拓扑结构研究

在以往的路网拓扑研究中,立交和出入口一般都只被看成一个节点来处理,没有涉及具体的匝道信息,但随着路网规模的扩大及基于路网拓扑的安全性分析、通达性研究、交通标志设置、紧急情况处置、模拟仿真和车辆导航等需求的不断增加,原来单层结构的拓扑关系已经不能满足这些应用要求,另一方面,由于原来路网拓扑结构相对比较简单,导致相应的最佳路径搜寻算法都很复杂.在总结已完成项目的基础上,从交通工程角度研究了一种包含具体匝道信息的多层次高速公路路网复杂拓扑结构,包含路段/节点、匝道/出入口、方向节点等内容,满足地理数据文件(GDF)标准格式要求,可支持新一代基于复杂路网结构的多种应用,采用双向链表建立的数据结构,方便增减高速公路、立交或者出入口等对象,在此基础上研究了一种适应复杂路网架构的路径搜索算法,为基于所提出的复杂路网拓扑应用提供了可能.     

新一代人机交互中的二维图像AVR重建

给出一种二维景像图像的基于超二次曲面模型的AVR重建算法，重建中使用计算机视觉与计算机图形学相结合的方法。一方面，利用超二次曲面在正交投影平面上球积可分解的性质，对真实景物在正交平面上投影的轮廓使用超二次曲线拟合，由拟合曲线的球积重建出景物的超二次曲面基元描述模型；另一方面，使用基于序列未定标图像的三维重建方法，从不同视点的图像中重建出景物的真实尺寸及位置信息，从而获得景物从完整的参数描述模型，实现了从二维图像中重建出景物基于超二次曲面层次描述的计算机内部模型。     

基于序列图像的全景图像拼接

基于图像建模和绘制的虚拟环境构造是近年来虚拟现实技术研究的热点。其中基于序列图像的全景图像拼接技术研究是虚拟环境临场感的一个关键因素,文章以普通照相机拍摄的序列图像为基础,通过相邻两幅序列图像差值图像极值点的搜寻,可以快速提取两幅序列图像之间的重叠部分,并采用线性加权法使得缝合后的图像自然、逼真。最后给出了本算法在PC机拼接的效果图。     

感受野视觉特征整合模型及应用

 采用基本ICA模拟视觉感知机制对自然图像分解得到的图像基函数在空间排列上是混乱的,这与视觉生理机制相互矛盾.模拟视皮层感受野间的信息整合机制,建立了新的计算模型.针对基于内容的图像故障区域检测问题,提出了相应的高效率少样本检测算法. 首先,以列车正常和故障图像序列作为训练数据,利用拓扑ICA方法学习图像基函数,由此得到的独立分量系数作为神经元响应,然后模拟同步振荡机制选择响应强烈的神经元,输出其对应的内容,最后通过自动对比实现图像故障区域的快速定位.实验结果表明,与传统方法相比较,引入视觉信息整合机制的新模型及其算法能够提高故障检测率.