基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的圆直径测量不确定度评定

利用三坐标测量机(CMM)测量圆几何特征的功能,建立了基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的测量不确定度评定模型.以误差椭圆表征采样点的不确定度,结合蒙特卡罗方法仿真所得较少的测量样本数据快速得到了最小二乘拟合条件下的圆直径测量的不确定度.同时,与实验测量和文献公式计算的结果进行对比,验证了其有效性.结果表明,所建立的模型能够准确评定圆直径测量的不确定度.     

改进YOLOv3模型的铁路异物入侵识别算法

异物入侵影响列车行车安全,严重时会造成事故伤亡.针对现有铁路异物入侵识别准确率不高、实时性较差等问题,提出了一种改进YOLOv3模型的异物入侵识别算法.首先,利用逆透视变换确定轨道位置并划分危险区域,为后续的异物识别提出基础.然后采用K-means++聚类算法选取适合本文数据集的先验框尺寸,使先验框与特征图层更加契合,提升对铁路异物的定位能力.同时用MobileNetv2作为特征提取网络以减少模型参数量,提高识别的速度.最后,用改进的YOLOv3算法对危险区域进行异物识别.实验结果表明：本文算法在铁轨异物数据集上的平均识别精度达到89.23%,较传统YOLOv3算法高出9.73%,帧速率由20 f·s-1提高到54.3 f·s-1,有效提高了铁路异物入侵识别的实时性和准确率.     

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.