室内行人航向修正算法研究

室内环境下的行人导航问题是当前导航领域的研究难点与热点,基于足绑式MEMS是行人导航的主要形式之一。针对目前行人导航航向发散的问题,同时避免磁力计引入外部误差,在零速更新（ZUPT）的基础上,研究了磁角速率更新（MARU）的航向修正算法,假定行人处于零速区间时磁场是恒定的,当惯性传感器转动时,磁力计的三维矢量也会相应变化,利用磁场的变化信息作为零速时刻陀螺仪输出角速率的观测值,并通过扩展卡尔曼滤波（EKF）对角速度误差进行补偿,从而限制航向角的漂移。实验结果表明,该算法航向跟踪性强,对航向修正有一定的有效性,其终点定位误差占总路径的0.55%,达到了良好的定位精度。     

基于YOLOv3的改进行人检测算法研究

针对将YOLOv3通用目标检测算法应用于行人检测时的检测精度低、定位不准确的问题,提出了一种基于YOLOv3的适用于行人体态特征的目标检测算法.在预处理生成先验框部分,将MSCOCO通用数据集改进为MSCOCO中的person子集来生成仅针对行人体态特征的锚框,并将生成先验框的K-means算法改进为K-means++...     

基于足绑式INS的行人导航三轴磁强计在线校准

基于低成本微电子机械系统(MEMS)惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)是行人自主导航常用的一种方式, 足绑式INS可与磁强计组合来约束航向角误差, 但磁强计存在误差需要校准。该文提出了适合行人导航的磁强计误差模型和在线校准算法。根据磁强计的误差特性和足绑式INS的机动性, 建立了磁强计误差变量的状态方程和观测方程, 利用扩展Kalman滤波器(EKF)对三轴磁强计误差进行在线估计和实时校准, 利用零速修正(ZUPT)算法和磁航向角约束算法对足绑式INS的误差进行约束。为验证算法的有效性, 在操场进行了一圈徒步行走实验。实验结果表明: 使用磁强计误差在线辨识和校准算法后, 与未进行磁强计误差校准相比, 行人导航东向终点误差由-110.7 m减小到1.8 m, 北向终点误差由37.8 m减小到5.2 m, 磁强计误差得到有效校正。该算法实现了基于足绑式INS的行人导航磁强计误差在线校准, 大幅提高了行人自主导航的定位精度。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

基于改进RetinaNet的行人检测算法

为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出使用高分辨率特征提取网络HRNet（High-Resolution Representation Network）并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度。结果表明：该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值（mean average precision,简称mAP）,相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19FPS（每秒检测帧数） ,达到了检测精度与检测速度的均衡。     

基于智能手机MARG传感器的行人导航算法

对于手持式移动设备的定位导航需求,特别是在室内无法接收到GPS信号的恶劣环境,提出了一种基于智能手机上的磁力计,陀螺仪和加速度计（magnetic,angular rate and gravity, MARG）传感器的行人导航算法,该算法在行人航迹推算的基础上,利用数字低通滤波器滤波后的加速度计三轴模值数据,对行人步态进行检测,采用经验模型对行人步长进行估计,并结合扩展卡尔曼滤波器,采用自适应的方式实时调整测量噪声协方差矩阵,将MARG传感器融合数据用于最佳航向角估算。在智能手机平台上进行测试验证,实验结果表明,在无磁或有磁干扰环境下,所提出的行人导航算法均可保证准确、可靠、持续的位置信息。     

一种用于大规模 MIMO 信号检测的改进算法

近几年来,大规模多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)的信号检测问题已经引起了人们的关注,在研究了主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)算法和置信度传播(belief propagation,BP)算法的基础上,提出了一种新的RTS-BP联合检测算法,给出了2种不同的信道模型下的仿真对比图.结果表明,在不同的调制阶数情况下,RTS-BP算法性能优于单一的RTS和BP算法,且在一定程度上降低了大规模MIMO检测的高维效应对信号层数的要求.     

基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于AlphaPose的重识别行人姿态评价方法.首先,利用AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用torchreid框架在数据集DukeMTMC-reID及Market1501进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且mAP和rank-n值也有所提高.     

一种改进的手写数学公式符号识别算法

针对手写数学公式符号的特殊性提出一种改进的公式符号识别算法,利用外接矩形技术来切分公式符号,利用改进的BP神经网络算法进行手写数学公式符号识别,实验证明,改进后的公式符号识别算法提高收敛速度和识别的效率.     

用户电力控制器神经网络控制分析

针对电力系统模型及运行参数不确定性 ,在用户电力控制器中引入神经网络控制策略 ,应用神经网络设计了线性控制器 ,所提出的神经网络采用改进BP算法 ,改进BP算法比传统BP算法多了两个变量 ;学习速率和动量因子。将计算得的补偿电流经过神经网络训练实现预定目标 ,由MATLAB仿真结果可观察到经神经网格控制的用户电力控制器可实现系统侧的控制目标。并且其控制算法更为简单、有效。     

A Four-color Matching Method Combining Neural Networks with Genetic Algorithm

A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance.     

BP神经网络预测河湾最大冲刷深度

影响河湾凹岸最大冲刷深度的因素众多，而且这些因素的关系是非线性的．实现河湾最大冲刷深度预测的实质是建立一个非线性映射．实现这种映射的传统途径是在室内试验的基础上，采用量纲分析和多元回归的方式建立经验公式．根据BP（前馈）神经网络模型能逼近任何闭区间的连续函数的性质，在室内试验的基础上，尝试采用人工神经网络模型对河湾冲刷深度进行预测，并与经验公式的计算结果进行了比较．结果显示，BP神经网络能够更为准确地对河湾最大冲刷深度做出预测。     

基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素(降雪量、大气温度、风速和湿度)的指标值,建立了基于BP(back propagation)神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小.     

BP神经网络在清洁机器人路径规划中的应用

为了解决清洁机器人完全覆盖路径规划中最大覆盖率和最小重复率的要求,在清洁机器人犁田式全局路径规划算法的基础上,提出了BP神经网络方法作为清洁机器人的局部路径规划.运用基于深度优先遍历的改进型BP神经网络算法.解决清洁机器人的清扫死区问题.仿真的结果表明所提出的BP神经网络方法和改进型BP神经网络算法能够解决清洁机器人在家庭内的完全覆盖路径规划问题.     

河道水量还原计算中的遗传BP人工神经网络方法

将遗传算法GA及人工神经网络BP算法结合起来运用于河道水量的还原计算.结果表明:基于GA BP的河道水量还原优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,较好地改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值.同时该算法较确切地反映出河道水量还原计算中河道水量形成非线性这一本质现象,提高了河道水量还原计算结果的精度.     

基于BP神经网络和逆滤波器的小波域半盲离焦图像复原

本文利用BP神经网络和逆滤波器提出了一种新的半盲离焦图像复原算法.在小波域,提取特点向量,然后训练BP神经网络,利用训练后的网络估计离焦参数.根据离焦参数得到点扩展函数,利用逆滤波器复原模糊图像.仿真实验结果表明：该方法能有效地复原离焦模糊图像.     

一种基于模糊推理的神经网络学习算法

提出了一种新的神经网络学习算法．相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习．结果表明,该算法能大大提高神经网络的学习速度和学习效率,并能从样本集中得到反常样本和小概率事件样本,对小概率事件样本有很好的学习能力．     

基于BP网的雷达辐射源分类器设计

为了解决侦察告警设备在强噪声背景下的雷达辐射源识别率较低的问题,设计了一种基于BP(Back Propagation)网络的雷达辐射源分类器,并就设计关键点——分类器拓扑结构、训练次数的确定以及训练集的设计进行了研究。分类器以BP网络为基础,以载频、脉宽、重频和天线扫描方式为输入特征向量,对雷达辐射源进行分类识别。仿真实验结果证明,该分类器在强噪声背景下的正确识别率可达92.4%。