基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

基于遗传算法和最近点迭代法的多视角数据配准

针对复杂零件多视角下测量的数据,最近点迭代法（ICP）对两个点云相对初始位置不能相差太远的要求,提出了一种初始对齐和精配准相结合的方法来进行测量数据的配准,通过简单易行的各视角点群形心的坐标变换进行初始对齐,以提高遗传算法（GA）二次配准的寻优速度,再利用ICP实现快速的精确配准,具有更高的可靠性和稳定性.     

一种无人化气压沉箱三维地貌建模、测量及避碰系统

针对无人化气压沉箱的三维建模和测量问题,提出了一种无人化气压沉箱三维地貌建模、测量及避碰系统.系统利用多个二维激光传感器,实现沉箱地貌扫描;提出了配准、三维数据分割和重建方法,实现了沉箱内的三维场景重建和实时测量;通过多个传感器融合,实现了挖掘机避碰、沉箱姿态测量.实验表明：系统工作稳定,各项指标满足现场要求,系统已可应用于实际.     

基于支持向量机的数据融合机动目标跟踪算法

利用支持向量机方法研究GPS和雷达系统对机动目标联合测量中的数据融合问题.使GPS数据经时间配准处理与雷达数据达到时间同步,再经空间配准和坐标系变换后进行卡尔曼滤波,将滤波估计坐标值作为支持向量机的输入,以支持向量机为同步融合中心,输出为目标轨迹的融合估计值.仿真结果表明,这种方案可以达到比融合前数据更贴近真实值的效果.     

数字化测量中的最佳配准问题

针对数字化测量中的最佳配准这一问题,提出了一种快速准确的配准方法.该方法首先建立配准教学模型,然后借鉴LM(Levenberg-Marquardt)算法与奇异值分解的优点,实现了测量数据与CAD模型之间的配准,最后为验证配准矩阵的有效性,提出了一种针对匹配结果的确定性分析方法.实验验证该配准方法能较好地实现测量数据与CAD模型间的配准,进而为后续的模型检测与模型评估奠定基础.     

中国数字人切片图像的自动配准与分割方法研究

提出了一种新的方法,用于解决数字人数据集重建前的切片图像配准和分割问题.首先利用改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标,在此基础上对原始图像进行变换,从而实现数据集的配准;其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性,利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型,实现了配准后数据集的自动分割.所提出的方法在数字人切片图像的分割中取得了令人满意的效果,并且该方法还可以应用在CT、MRI等医学图像序列中的器官和部件的分割中.     

基于递推最小二乘的系统误差配准算法

针对多传感器的系统误差配准问题,首先,介绍了系统误差配准模型的建立及其最基本的处理方法:最小二乘法。其次,考虑到最小二乘法在批处理数据的时,随着时间累积,存储空间需求不断加剧的问题,引入递推思想,推得递推最小二乘法。最后,对递推最小二乘法进行了计算机仿真,验证了算法的有效性。     

基于M估计的稳健配准

在计算机视觉和逆向工程领域,数字化测量数据与其CAD模型间的配准是一个值得研究的问题.基于3个基准点的对齐方法实现数字化测量数据与CAD模型的粗配准,使得变换后的测量数据与CAD模型比较接近,再通过M估计来实现稳健配准,这可以去除原始测量数据中的不好数据,同时较快地获得模型变换并实现精确配准.试验结果表明,该算法能很好地实现点集与三维模型间的配准.     

基于新型树状结构的无线传感器网络桥梁结构健康监测系统研究

常规的无线传感器网络通过支持任意两点之间的通信,实现相距多跳的节点之间通信,然而在节点密集布设情况下,任意两点之间的通信会导致数据重叠,进而造成有限带宽资源的浪费.基于新型树状结构的无线传感器网络利用业务的方向性特点,在桥梁结构健康监测系统中,把节点构造成以传感器节点-汇集节点-基站节点的深度为二的树,数据按照业务方向进行传输,可以有效减少资源浪费,提高通信效率.文章对传感器节点在桥梁结构健康监测系统中的定位问题进行了研究并给出了解决方案,提出通过两种休眠调度方法来减少节点及网络的能量消耗;通过对汇集节点的数据聚合模型的研究,给出分布式数据处理能有效减少数据通信量的结论;通过对基站节点的网络协议转换的研究,来实现大规模无线传感器网络的组网与应用.最后对.NET构架和开发语言的特点进行了说明.     

基于InSAR技术的大跨桥梁温度变形监测研究

以国内某高速铁路钢拱桥为研究对象,选取2017—2018年期间59幅C波段Sentinel-1号雷达卫星影像,利用PS-InSAR技术处理影像获得桥梁的视线向（Line of Sight,LOS）位移,根据SAR成像空间几何关系解算出支座的纵向位移. 研究结果表明：支座纵向位移的时空特性与实际桥梁结构相符合,验证了PS-InSAR技术观测桥梁结构位移的可行性. 建立支座纵向位移与温度的线性相关模型,并与结构健康监测系统的实测结果进行对比. 两者吻合良好,相对误差控制在10%以内,验证了PS-InSAR测量桥梁结构位移的可靠性. 利用有限元模拟温度作用下桥梁支座的位移变化,并与PS-InSAR位移时间序列进行对比. 两者趋势基本一致,LOS向位移误差在［-10,10］ mm,验证了PS-InSAR测量桥梁结构位移的准确性.     

基于LabVIEW的桥梁健康监测数据采集系统

桥梁健康监测的第一步是如何实现现场桥梁结构输入输出数据和环境音像资料的精确采集和存储.针对香港新界西青衣南桥的特点,基于LabVIEW软件平台,开发桥梁健康监测数据采集系统,采集并存储桥面运行重车车型、轴数、车速和车辆视频音像资料以及运行重车作用下桥梁的应变和加速度响应时程数据,为桥梁健康监测提供高精度实时原始数据.五昼夜的现场监测结果表明该系统运行正常、桥梁响应数据采集精度高、运行车辆音像资料全面,不失为大型桥梁健康监测采集系统的有益尝试.     

南浦大桥形变GPS动态监测试验及结果分析

采用14台全球定位系统(GPS)接收机对上海南浦大桥实施连续4 d形变监测,结合南浦大桥GPS监测试验,建立桥梁坐标系统(BCS)并进行相应的坐标转换,对数据精度及桥梁的静态和动态特性进行分析,证实了GPS技术完全可以应用于大中型桥梁的监测,而且相对于传统的监测工具具有自身的优势.     

模糊神经网络在车辆识别中的应用

为提高智能交通系统中汽车车型自动识别的正确率,采用了多传感器移动车辆识别系统的数据融合算法,即用模糊神经网络建立数据融合决策模型,用BP算法对网络进行学习和训练,提高系统的精度和智能化.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于LabVIEW的日光温室多点温度监测系统设计

基于LabVIEW开发平台,采用多传感器技术设计多点温度监测系统,并采用GPRS传输监测数据.对多个数字温度传感器DS18B20采用多传感器数据融合技术降低数据冗余,提高数据可靠性;温度控制采用Fuzzy控制器与PID控制器并行工作的策略.结果表明,基于这一方法设计的系统,在实现系统精确控温的同时,具有高可靠性.另外,使用虚拟仪器技术,使系统测控品质实时可视.     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

基于折扣高斯粒子滤波器的桥梁可靠性动态预测

桥梁健康监测(BHM)系统在长期运营中积累了大量信息,如何利用这些信息动态预测结构可靠性已成为BHM领域的关键科学问题之一.为合理预测桥梁的动态可靠性,应用BHM系统日常监测的极值应力数据,建立带有最优折扣因子的动态线性模型,结合高斯粒子滤波器给出折扣高斯粒子滤波器预测算法,分别对日常监测极值应力的一步向前预测分布参数和状态变量后验分布参数进行修正预测,并基于此,采用一次二阶矩(FOSM)方法预测桥梁的动态可靠性,结合桥梁实测数据对所提方法进行了验证分析,为桥梁预防性养护维修决策提供理论基础.     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

Ajax.NET在基于B/S模式的桥梁健康监测系统人机交互界面中的应用

基于B/S模式的桥梁健康监测系统的人机交互界面需要显示大量的实时数据,页面更新频繁.传统的Web应用程序只能做到整体刷新,并且在刷新时会出现"白屏"现象,对数据的监测造成了极大的不便,已经不能满足桥梁健康监测系统的需求.Ajax.NET技术以ASP.NET框架为基础,能够很方便地实现浏览器的局部刷新功能.将Ajax.NET技术运用到桥梁健康监测系统中,可以很方便地实现浏览器的局部刷新,从而实现对桥梁各个数据的实时监测.     

基于NEXT/ERA时域联合算法的模态参数识别

归纳总结了NEXT法和特征系统实现算法的基本思想,以及实施的基本步骤.在此基础上,基于matlab编制了模态识别程序.以东海大桥监测数据作为算例进行数值分析,成功识别了大桥的竖向振动动力学参数.识别结果可为桥梁动力特性计算,抗震分析,健康监测和损伤识别等提供基础数据.     

多传感器组网系统空间配准算法

传统的偏差配;住技术多基于球极投影,当传感器距离较远时,给配准结果引入一定的偏差,使用地心地固（ECEF）坐标系,以一个传感器为融合中心,提出了多传感器动态偏差的估计模型,能较好地解决了远距离偏差估计问题,由于的最小二乘法和广义最小二乘法不能满足实时动态系统配准,提出利用序惯卡尔曼滤波算法实现动态系统偏差估计,通过仿真试验说明该模型和算法能有效地进行传感器动态偏差估计．