动目标的检测,识别与状态估值——数据融合在地面遥感监视系…

研究了多传感器数据融合技术，提出了基于地面多传感器遥感监视系统的目标检测，识别和状态估值中的数据融合算法，最后，进行了计算机仿真，得出了对三批运动目标的检测，识别的状态估值的结果。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.     

苹果树病虫害智能识别系统设计与实现

为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。     

基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法研究

为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性.     

基于光散射法和电荷感应法融合的粉尘浓度检测技术

为了减小粉尘浓度在线检测误差,分析光散射法和电荷感应法的基本原理,揭示两种方法的局限性;将光散射子单元和电荷感应子单元的结构和数据融合,研制并联自动切换的融合单元,提出一种粉尘浓度融合检测算法.实验发现:融合单元的检测误差≤11.3%,比光散射子单元小3.6%,比电荷感应子单元小3.5%;融合单元的平均标定分辨率为112.8,是光散射子单元的1.27倍,是电荷感应子单元的4.68倍;融合单元的标定线性度最好.表明融合技术克服了光散射法和电荷感应法的局限性,进一步减小了检测误差和提高了标定分辨率、线性度.     

一种融合视觉和听觉信息的双模态情感识别算法

语音信号和面部表情是人们表达情感的主要途径,也被认为是情感表达的两个主要模态,即听觉模态和视觉模态.目前情感识别的研究方法大多依赖单模态信息,但是单模态情感识别存在信息不全面、容易受噪声干扰等缺点.针对这些问题,提出一种融合听觉模态和视觉模态信息的两模态情感识别方法.首先利用卷积神经网络和预先训练好的面部表情模型,分别...     

具有几何约束的SURF算法图像拼接

利用SURF算法提取出两幅待拼接图像重合部分的特征点,然后根据特征点对两幅图像进行拼接.但两幅图像的重合部分匹配的特征点对所在直线的斜率、及特征点对之间的距离相等或近似相等.所以利用上述关系提出具有几何约束的SURF图像拼接算法,以消除误匹配点,为后续的RASAC算法提高效率,且提高算法的拼接正确率.最后对拼接的图像使...     

基于改进差分盒维数法的混凝土细观损伤定量研究

为了从细观角度定量研究混凝土材料的宏观力学特性,以单轴压缩条件下获得的混凝土 CT图像作为研究对象,应用差分盒维数法(Differential Box Counting method,或DBC)对混凝土破损过程进行了定量描述.在分析传统差分盒维数法优缺点的基础上,提出了改进的差分盒维数法(Improved Differ...     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。