融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法

针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和Faster RCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10 kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求.     

一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.      

基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测

无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)实现自主导航避障需要实时感知周围的环境信息,检测出威胁无人水面艇航行的障碍物,而3D激光雷达在无人系统障碍检测中起重要作用.提出了一种基于3D激光雷达的障碍检测算法,即将一个周期内的3D激光点云投影到2.5D栅格地图中,对障碍物进行聚类分割;对栅格中的原始点云数据进行特征提取,表示为椭圆障碍物.而多帧激光数据采用最近邻数据关联识别出其中的动态障碍物,并用卡尔曼滤波实时跟踪.基于电子海图的仿真激光数据验证了该方法在无人水面艇障碍检测中的有效性.     

水面无人艇近程反应式危险规避方法研究

提出一种水面无人艇近程反应式危险规避算法.通过分析水面无人艇的运动特性,计算出水面无人艇当前动态窗口,采用弧线法对周围环境中障碍物进行处理,并将规避行为选择的多目标优化问题转化为一个单目标优化问题,通过快速搜索水面无人艇的动态窗口获得一组最优解.实验证明此方法具有快速性、稳定性和可靠性,能够胜任水面无人艇在复杂海洋环境...     

基于局部特征融合的目标再识别方法

提出一种基于局部特征融合的目标再识别方法.通过视觉传感网采集视频图像,针对场景内的目标,首先结合颜色和形体特征,对目标进行区域分割,进一步设计特征描述子,对关键区域的颜色和形体信息进行提取,基于此判断目标间的相似度,实现目标再识别.实验表明了所提方法的有效性.     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

《太原科技大学学报》 太原科技大学图形图像与计算机视觉课题组

正太原科技大学计算机科学与技术学院图形图像与计算机视觉课题组,围绕视频图像处理、图像分析与理解、特征提取与识别、图像融合与拼接、视觉定位与三维重建,虚拟现实与增强现实等展开研究,在主动轮廓能量模型构建,偏微分水平集表面动态演化,超像素图割图像分割、离散小波多分辨率图形表示等理论研究方面取得了重要进展,研究成果在医疗病变肿瘤图像的处理与识别,视频监控图像人体目标的提取与识别,交通监测视频下运动车辆目标提取与交通流量检测,人眼疲劳检测及人脸特征提取与识别、工程表面形貌特征提取与磨损状态识别等领域进行了应用。     

基于HMAX模型的仿生人脸识别算法

为了提高人脸识别效率,减小特征提取的时间消耗,本文提出一种基于改进HMAX模型的类脑识别算法,通过模拟生物视觉皮层的信息处理机制,构建了一个五层结构的分层网络用以提取目标图像的不变特征并进行识别.在S1层应用小波分解模拟视皮层V1简单细胞对目标图像进行滤波;在C1层进行特征提取,采用SVDP算法代替标准HMAX模型中的最大值操作,得到对光照、表情、姿态不变性的代表特征;最后,在VTU层对人脸图像进行分类.实验表明,改进后的算法在对样本进行识别时,能够有效降低特征提取的时间开销,同时也提升了识别效率.     

基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取研究

特征提取是生物特征识别的关键环节.本文提出了一种基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取方法.其大致思路是用VFW技术对视频图像进行采集、接着将AdaBoost算法对采集的图像进行人脸检测,最后应用LLE算法对检测到的人脸图像进行降维并提取出特征.项目实践表明,该方法具有便捷性、实用性和有效性.     

基于机器视觉的动态多目标识别

提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.     

利用投影的方法求曲面／曲面相交

ＳＳＩ（ｓｕｒｆａｃｅ／ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）算法主要有２种：几何分割法和数值追踪法,但是在曲面／曲面求交的实体造型中,为了保证系统的稳定性和准确性,需要有一个可靠的,准确的和拓扑一致的求交算法。该文所提出利用投影的方法来计算曲面／曲面相交,能成功解决上面提出的问题。     

髋臼软骨参数化曲面模型

为了提高髋关节模拟研究精度,提出一种基于逆向工程技术建立和验证髋臼软骨参数化曲面模型的新方法.首先通过激光扫描获得髋臼软骨表面完整的几何信息———点云数据;然后通过髋臼三维坐标系的建立与坐标变换,实现髋臼点云坐标的归一化;最后运用优化拟和方法建立了一种新型的髋臼软骨参数化曲面模型,并将这种新模型与传统球面模型进行了解剖匹配度(即模型与真实髋臼软骨面之间平均偏离距离)的统计分析.结果表明,新模型的解剖匹配度显著高于传统的球面模型(P<0.001),尤其在髋臼软骨的臼顶区域新模型较球面模型更具精确的解剖匹配.     

对Bezier曲面和B样条曲面之间过渡曲面构造问题的研究

提出了张量积Bezier曲面和B样条曲面的过渡曲面的算法,并且对于双三次张量积B样条曲面和双三次张量积Bezier曲面给出了计算实例,验证了算法的可行性。     

MEAM在表面能和表面应力中的应用

介绍了一种新的EAM理论,它表述简单,而且已经成功地用于金属的氢脆、点缺陷(杂质和空位)、表面重构、合金的表面偏析和相稳定的特性的研究。模型参数通过拟合结合能、弹性常数、空位形成能等实验值来确定,并给出了晶体表面能和表面应力的计算表达式。     

厚松散表土层条件下的地表移动预计参数

对五沟煤矿1013首采工作面地表移动观测站观测、数据处理和分析,采用线性最小二乘估计和非线性最小二乘估计,求取了静态预计参数、动态预计参数经验公式,得出五沟煤矿厚松散表土层条件下的地表移动与变形规律,为预测未来地表塌陷的范围、损坏等级提供了技术参数,为煤矿的安全生产、"三下"采煤与环境治理提供了科学依据。     

基于蒙皮法的NURBS自由曲面设计

给出了用Ｎｕｒｂｓ截面曲线构造自由曲面的蒙皮法，重点研究了用一条脊线和一线截面线来构造工程上常用自由曲面的Ｎｕｒｂｓ曲面蒙皮法，该方法适合于平面脊线同时有多条截面线的自由曲面生成。     

浅谈平面磨削时的表面粗糙度

分析了较硬材料的最终加工工序磨削对其表面粗糙度的影响。包括人造金刚石砂轮与人造刚玉砂轮所加工的表面粗糙度和支承曲线参数值的对比。     

微重力状态下自由液面构型的Surface Evolver软件计算

以扇柱形贮箱为研究对象,根据微重力状态下液体的毛细现象,基于Surface Evolver软件平台,建立了三维分析模型.利用该模型进行数值模拟,深入研究了微重力状态下扇柱形贮箱内角处自由液面的爬升特性,数值分析结果与实验结果吻合良好,证明了该方法的合理有效性.通过数值分析,详细探讨了接触角及容器中心角对微重力条件下自由液面爬升的影响规律,发现液体与容器壁接触角之和小于90°时,液体会不断爬升;当中心角大于50°时,液体爬升高度变化很小.     

用双三次Coons曲面构造工程曲面的方法

本文从研究角点信息对双三次Coons曲面片的形状及连接的影响入手,提出了用双三次Coons曲面片构造工程曲面时提供角点信息的办法,同时给出了在保证连接达到二阶连续的条件下角点切矢的自动生成方法。