基于动态小波神经网络的语音信号非线性预测器

提出一种带反馈单元的动态小波神经网络(DWNN)并将其用作语音信号的非线性预测器，分析了DWNN的函数学习能力和对高维函数学习的优越性。由于反馈单元的内部记忆能力，DWNN具有对长时相关的预测能力并能在一定程度上克服小波神经网络的“维数灾难”现象。在对语音信号的预测中，动态小波神经网络预测器的预测性能很好，虽然其预测阶数很低(仅为3)，试验结果表明：DWNN预测器较RNN，RBF更适合于语音信号的非线性预测，而且其计算复杂度相对较低。     

基于Faster R-CNN的隧道图像裂缝检测

近几年,随着城市隧道建设力度加大,隧道已进入中年期,其健康问题不容忽视。目前,基于图像处理技术的隧道裂缝检测已成为一种便捷的检测手段。然而,由于隧道图像存在对比度低、光照不均匀、噪声多等问题,对传统图像处理方法造成较多挑战,对此提出了一种基于深度学习网络Faster R-CNN的隧道图像裂缝检测方法。首先利用大量隧道裂缝图像训练产生裂缝模型,然后用此模型对隧道图像进行裂缝检测。实验结果表明,该方法能够弱化隧道图像质量问题,实现了对隧道图像裂缝的快速检测和准确定位与标注。     

一种自适应的协作频谱感知方法

在认知无线网络中,协作频谱感知技术可有效提高衰落信道下的检测性能,提高对主用户的保护程度以及认知用户的接入机会。在信道状态良好的情况下,参与协作的认知用户数越多,感知性能越好。而在实际的频谱感知过程中,如果感知信道条件较差的话,认知用户的本地感知结果并不准确,此时该认知用户的本地感知结果对于总的协作感知并不能起到积极的作用;其次,参与协作的认知用户数越多,发送本地决策值占用的系统带宽也越大。为了节约系统资源避免不必要的信令传输,本文提出一种自适应的协作频谱感知方法,只有当认知用户的感知信道条件较好时才将其本地感知结果发送到融合中心,否则不发送,以节约系统资源。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法可有效节约系统开销。     

110 kV架空输电线路无人机巡检点降维优化

无人机对架空输电线路进行智能巡检具有可动态规划路径及高效率、高精度的特点,是当前电力系统智能巡检的主要发展方向。提出了一种针对110 kV架空输电线路输电塔的无人机智能巡检方案。该方案首先根据电力行业相关国家标准对110 ZM型输电塔结构进行数字建模,在此基础上对所有待检修点进行三维离散,从而形成无人机待观测点;采用塔身正、侧视图平面投影方法对所得三维离散模型进行降维优化,依据无人机搭载摄像装置的可视范围和“走停走”的巡检模式形成降维优化模型。最后,基于PSO算法对该模型进行求解和仿真,针对110 ZM型输电塔,使正视图待观测点由87个减少为31个,侧视图待观测点由67个减少为23个,并且均达到巡检可视范围覆盖率100%.     

基于可伸缩备选区域的CVBF算法

采用HEVC对3D视频的深度序列进行压缩编码时,会使深度图的边缘出现伪影,最终导致合成的新视点出现空洞影响视频观看质量。CFBV算法采用备选像素代替深度边缘不可信像素,是目前较为有效且简单的深度边缘滤波算法。为了获得更为准确的深度数据,提出基于可伸缩区域的备选像素提取算法,来提高CVBF算法的鲁棒性。滤波过程中,部分备选像素的值由可信度高的区域求平均获得。实验结果表明,使用改进的滤波方法后,合成虚拟视点的PSNR较采用CVBF算法最高提高了0.12 d B.该滤波方法可有效提高压缩编码后的深度序列边界数据的可靠性,进而提高虚拟视点合成质量。     

基于图像处理的热切机切割自动定位算法

研究适合生瓷片加工热切工序的视觉系统,根据热切机的热切工艺,提出了一种基于图像处理的热切机切割自动定位算法。首先分析切割机构运动的几何关系,通过图像处理得到待加工生瓷片的Y向移动量及角度偏移量,然后提出一种针对远心镜头的标定方法以建立工作台与图像坐标的关系,最后对Y向移动量的误差进行补偿。实验结果表明,所提出的定位算法在配合热切机自动定位中取得0.03 mm的加工精度。     

一种基于小波四叉树的无线视频组播方案

无线视频组播在视频传输领域应用越来越多,如何让异构的组播用户接收到与其信道特性相匹配的视频质量,是现今无线视频组播面临的一个难题。论文提出一个基于小波四叉树(QuadTree)的无线视频组播方案。首先,编码端对视频帧进行离散小波变换,并按照四叉树格式选取每一级每一子带相应位置的小波系数,将其合并为一列;然后,对每一列数据进行能量分配、白噪化以减少随机丢包对重要信息的影响;最后,数据被打包成相同重要性的包并传入有噪声信道。解码端利用最小线性均方估计对接收到的数据包进行去噪并重构视频帧。实验结果表明,基于小波四叉树的视频组播比具有相同应用目标的SoftCast性能提高将近1 dB.     

基于RNN的非线性预测语音编码

利用递归神经网络(RNN)的内部记忆特性，改善了非线性预测过程中对语音长时相关性的预测能力。实验表明：本文提出的基于RNN非线性预测的ADPCM语音编码算法，其恢复的语音质量优于ITU G．721建议的ADPCM算法。