基于蛙跳算法的无线Mesh网QoS路由算法

提出了一种解决无线Mesh网QoS路由问题的蛙跳算法.该算法采用路径节点编码,采用两点交叉生成新解.在进化过程中,整个种群首先被分成多个子群,各子群独立的进行局部搜索.然后各子群重新合并为一个新种群,使搜索到的信息得到了有效交流.仿真试验表明了所提算法的有效性.     

角度约束路径法的网格曲面兴趣区域边界快速交互选取

提出角度约束路径法,快速获取三角网格曲面上任意两顶点间一条由网格边所组成的路径.该算法是一个从起始点开始不断向前传播的过程,计算量仅与两顶点间的曲面区域有关,故算法的时间复杂度(O(n))优于Dijkstra算法(O(n log n)).试验结果表明:角度约束路径法的执行快速、有效;基于该方法可实现三角网格曲面兴趣区域边界的快速交互选取.     

改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析

对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.     

利用二次曲线拟合和圆环点进行摄像机标定

为了提高摄像机标定的精度和实用性，提出一种新的标定算法．所用的标定模板由平面上两个相交的圆周组成，且两圆的圆心和半径均未知，通过对两圆的图像进行二次曲线拟合，再根据拟合的二次曲线来计算圆环点图像完成标定过程．与经典的平面标定算法相比，该算法无需进行角点检测和角点匹配，不需人工干预即可实现自动化标定，且在标定过程引入了更多的图像点信息．模拟实验结果表明，在实际的噪声水平下，该算法对焦距的相对标定误差比平面标定算法减小约0．1%，此时主点的相对标定误差也略小于平面标定算法．真实图像的实验结果也表明，所提算法具有较好的精度和实用性．     

两级车辆路径问题的多起始点变邻域下降算法

两级车辆路径问题是指货物必须首先由中心仓库配送至中转站(第一级),再转运至需求点(第二级)的一种新型车辆路径问题.针对该问题特性,提出一种多起始点变邻域下降求解算法.首先由改进的Split算法循环分割由所有需求点组成的随机排列,直至出现可行的第二级配送方案,然后求解第一级问题,获得完整的初始可行解,再通过变邻域下降算法进一步改进.当变邻域下降算法无法改进时,采用多起始点技术重复上述过程,直至算法终止.实验结果表明,所提出的算法易于实现,且性能优于已有最好的两种启发式算法.     

基于点云语义分割算法的下颌角截骨面设计

下颌角截骨手术是近年来较为热门的颅面整形手术.现阶段,下颌角截骨的术前方案设计通常由具有一定年资的医生完成,过程繁琐且耗时较长.为了提高截骨手术术前规划效率,提出一种基于点云语义分割网络的下颌角截骨面设计方法.对颅骨电子计算机断层扫描(CT)数据进行三维重建和表面点采样,将下颌骨三维模型转换为点云数据,然后通过基于Transformer的点云语义分割网络预测下颌骨点云中的截骨区域,最后根据点云分割结果计算出下颌角截骨平面.所提网络主要包括两个部分：一是基于注意力机制的本地特征提取层,用于提取细粒度局部结构信息;二是基于Transformer的非本地特征提取层,用于提取点云的全局上下文信息.在构建的下颌骨语义分割数据集上,将所提算法与其他点云语义分割算法进行比较.结果表明：所提算法能实现最佳的下颌角截骨区域预测,优于目前常见的点云语义分割算法.     

基于AIF的三角形网格切割方法

在三角形网格的三维表面模型基础上,提出了一种基于AIF的三角形网格切割算法.切割过程中,首先通过AIF的网格拓扑结构检索算法,由离散的切割点来构造连续的切割路径,然后修改AIF,实现网格重建,获得新的三角形网格和拓扑结构,最后利用AIF与树型搜索算法实现对切割后独立三角形网格群的提取,获得切割分离的效果.试验结果表明,所提出的算法可较好地执行切割分离过程,并且得到较高的精确度和真实的切分绘制效果.     

达成对偶可行性的新非单调性方法

本文给出两个达到成偶可行性的新的非调性方法，其主要思想是把达到对偶可行性与达到原始可行性的工作尽可能地结合起来。新过程被用来为对偶单了形算法提供初始点。对１２０多个线性规划问题进行了试验，所得到的数值结果十分令鼓舞。     

基于感兴趣区域的运动人体跟踪

为改善人体在跟踪过程中部分遮挡情况下的表现,提出了一种具有鲁棒性的联合跟踪方法.先利用显著图算法从人体区域中获取基于特征的感兴趣区域(ROI),然后用所提出方法对其进行跟踪.跟踪方法结合了差值平方和准则与基于颜色的均值漂移两种跟踪器的优点,使用卡尔曼滤波器进行状态估计,同时将由显著图算法产生的联合显著点作为局部多区域代替全局区域对人体感兴趣区域进行跟踪.试验结果表明,所提出的跟踪方法在人体部分被遮挡情况下的表现有了明显的改善,适合实时跟踪运动人体,具有很好的鲁棒性.     

多起始点进化算法在容量约束弧路径问题上的应用

容量约束弧路径问题(CARP)是一类NP难的组合优化问题,通常采用启发式算法求解,计算时间较长.本文在竞争模因算法基础上采用多点同时搜索,构造了多点进化算法(MSEA).算法由多个初始解开始,同时进行局部搜索与遗传进化,再将结果合并,得到最终的解.在29个基准数据集上的数值试验表明,该算法可行有效,并可以节省大量计算时间.     

一种自动指纹粗分类算法的研究

提出了一种利用指纹图像奇异点的数目和位置进行粗分类的算法。指纹图像大致可分为拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和螺纹形5种，对指纹的粗分类是实现指纹自动识别系统的一个重要步骤。首先介绍了一种计算指纹图像中各个像素点的方向矢量的算法，然后详细讨论了在这个算法所获得的指纹方向图上进行平滑处理、提取奇异点对（核心点－三角点对）的算法，并根据奇异点对的数目和位置进行指纹方向图的粗分类。试验结果表明，有用的算法与Kalle的算法相比，具有较高的分类率，具有实用意义。     

3维子空间约束的遮挡点恢复方法

为了有效地恢复跟踪过程中丢失的特征点,假设相机为正投影模型,提出了一种遮挡点恢复方法,其主要是利用所有的图像序列构成的、由行向量生成的线性子空间之和与空间结构点构成的、由行向量生成的子空间是同一个线性子空间的特性,构造了一种线性迭代算法.该方法的优点是在求解遮挡点的位置时,利用了所有的图像点信息,而且将所有的图像及图像点平等地看待.模拟、真实实验表明,所提方法的重投影误差仅比原有图像的噪声约大15%,这说明算法具有较好的收敛性.     

一种基于小波变换的快速SIFT图像拼接算法

SIFT特征匹配算法是当前图像拼接研究领域的热点。为改进SIFT算法在图像拼接过程中特征点提取环节计算量大、耗时较长的缺点。本文在研究SIFT算法的基础上,提出一种改进的图像拼接算法。此算法先通过小波变换对图像进行预处理,减少在SIFT尺度不变特征提取过程中的数据计算量,以提高图像拼接速度。对两幅待拼接图像,分别采用经典SIFT算法和本文提出的改进算法做仿真实验,当匹配点控制系数a=0．5,经典SIFT算法在确定特征点耗时1．192891S,改进后的算法仅用了0．856712s。仿真对比试验的结果验证了该算法的有效性,同时表明该算法能够在保持图像拼接效果的基础上,提高图像拼接算法的速度和准确性。     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.     

基于模糊控制的移动机器人局部路径规划

在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,沿方向点走出障碍物陷阱区后,则恢复原目标点。对于障碍逃脱策略无法走出的障碍物环境,进一步设计了转向策略,使机器人能成功走出陷阱区域,到达目标点。基于MATLAB仿真平台对所设计算法在不同环境下进行了测试和比较。结果验证了所设计算法的可行性和有效性。     

复合材料层合板损伤的延迟累加成像算法

由于复合材料结构的各向异性,导致难以准确获得导波的波速和传播时间。因此在使用传统的延迟累加成像算法对复合材料结构进行损伤识别过程中,会造成损伤定位精度的降低。考虑到复合材料的各向异性导致导波在各个方向的波速并不相同,提出了一种改进的延迟累加损伤成像算法。该方法通过利用激励器与成像点以及成像点与传感器之间的方向角,在成像过程中选取了不同的方向波速进行损伤识别。通过一复合材料层合板冲击损伤的监测实验,将所提算法与采用不同方向波速的传统延迟累加成像算法进行对比,对所提方法的有效性进行了验证。实验结果表明:相比于采用单一速度的延迟累加成像算法,该方法的损伤监测误差控制在4%以内。     

一种基于方向导数的边缘直线检测算法

基于方向导数序列的概念提出一种新的边缘直线检测算法.在检测过程中,将边缘图像视为三维空间的曲面,对各个边缘点求各个方向的方向导数序列,然后由方向导数序列的取值判断确定出直线段.通过分析和编程试验证明了其算法对直线段的检测有效.     

越野环境下基于四线激光雷达的障碍检测

为了完成越野环境中无人自主导航车的障碍检测任务，应用四线激光雷达，提出了1种新的障碍检测算法，该算法利用检测区域的坡度信息进行障碍检测，包括坐标变换、候选障碍点提取、候选障碍点聚类及点簇高度求取4个步骤。为了克服激光雷达检测盲区与抑止测量过程中干扰噪声的影响，运用了卡尔曼滤波算法对目标障碍进行了滤波处理。试验结果表明，障碍检测算法稳定可靠。     

面向缺失点云配准的镜像迭代最近点算法

面向点云配准任务,以改善重叠度较低的点云对之间的配准效果为研究目的,提出了一种有效的缺失点云配准算法——镜像迭代最近点算法。该算法以建立源点云和目标点云之间的镜像型对应关联性为核心,具体过程为：首先建立源点云到目标点云的前向对应关系,以捕获位于重叠区域的特征点;然后建立重叠区域的后向对应关系,以获取可靠匹配对集合;最后根据可靠匹配对估计最优刚体变换矩阵。此外,通过KD树构建和特征扩展两方面进行优化,以提升算法效率。所提算法仅依赖重叠区域匹配对集合,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。在斯坦福数据集上的实验结果表明：对于较低重叠度的数据集,所提算法在精度和效率上均优于以往的多数算法;对于较高重叠度的数据集,所提算法使精度平均提升28.8%,使效率平均提升47.9%。实验证明所提算法能快速且可靠地配准缺失点云。