大型储罐的三维点云精简方法研究

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法对每个栅格中的点云数据建立球模型,以保留特征点并滤除冗余数据点,达到精简点云的目的。将该方法与传统的均匀网格法和非均匀网格法进行对比,实验结果表明该方法在保证较高精简率的情况下可以更好地保留储罐点云数据特征。     

基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测

针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习等方法进行样本训练.将大幅影像进行滑窗分割、逐个检测、NMS重叠处理、坐标转换之后,得到研究区内...     

6-6型绳牵引并联机器人的方位空间研究

讨论了6-6型绳牵引并联机器人在实际应用和设计中的方位能力.该文通过绳牵引并联机器人的运动平台的力平衡分析,得到力和力矩平衡方程,将此力和力矩平衡方程写成矩阵形式,再应用克莱姆法则可以得出判断1个位形是否在运动空间中的方法.在此基础上,通过将1点的可能方位空间离散化,对每个离散点进行判断,就可以得到1点的方位空间.仿真结果表明:绳牵引并联机器人同杆支撑并联机器人相比其方位空间要小一些,运动平台半径和基础平台半径的比值越大方位空间越大,短边所对的圆心角越小方位空间越大.     

含缺失数据线性模型回归系数的约束EM算法

应用EM算法求含缺失数据的约束线性模型回归系数的极大似然估计,该回归系数满足线性不等式约束.我们提出M-步的优化算法,并针对正态模型讨论EM序列的收敛性,最后举例说明算法的应用.     

基于角点匹配的鲁棒图像镶嵌方法

为了获取场景的宽视场表示,提出了一种鲁棒的图像镶嵌方法.该方法对图像序列中的各个图像进行角点提取,再利用归一化相关方法进行角点的初始匹配.由于初始匹配中包含有大量的出格点,直接采用最小二乘法得不到正确的图像平面间的变换模型参数,为此,采用了鲁棒随机采样算法来估计图像平面间的变换模型参数.该算法能够有效地剔除初始匹配中的出格点,获得精确的匹配点子集.然后利用这些精确匹配的点集来计算变换模型参数,从而实现了图像的正确镶嵌.整个过程无需人工干预,均由计算机自动完成.对真实图像的试验结果表明了该方法的有效性.     

多类目标样片BRDF三维统计建模及优化

在Torrence-Sparrow模型的基础上,修正和简化了五参数模型,对多类目标样片双站多角度双向反射分布函数(BRDF)测量数据进行了拟合,在二维情况下与五参数模型进行了比较,两者均与实验数据吻合,表明了五参数模型良好的适应性,能够对不同粗糙度,不同光学特性的材料进行拟合.优化过程采用遗传算法与退火算法相结合,具有把握全局和较快收敛速度的特点,对于问题的解决起到了关键作用.五参数模型是三维空间模型,通过对某些样片的多组多角度双站三维实验数据进行的拟合充分利用了三维空间信息,建立了BRDF空间分布图,进而获得粗糙表面的更多光散射信息.     

基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法

传统视频压缩感知重构算法重构时延过长,新发展的基于神经网络的视频压缩感知重构算法虽解决了高耗时的问题但未能充分利用视频的时空相关性,重构质量较差.为了解决上述问题,文中提出了基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法(2sMHNet).首先,采用时域可变形卷积对齐网络实现基于像素的深度学习多假设预测,在避免了块效应...     

有限域上椭圆曲线Weil对的计算

在公约密码学中,有限域椭圆曲线Weil对的计算问题研究多集中于理论研究,而对实践应用关注甚少,导致部分理论研究需要新的方法支持。为此,给出了Weil对的计算方法,通过实例指出了Miller算法在有限域上点的选择问题,分析了两种不同方法使用Miller算法的差异。通过Miller算法,指出了MOV(Menezes-Okamoto-Vanstone)攻击离散对数的局限性。实践分析表明,有限域上椭圆曲线Weil对的计算是小子阶上的计算,对于大子阶的计算不是很有效。     

太阳能风能互补储能发电系统容量优化算法

随着互补型储能发电系统日益普及,其覆盖范围也不断扩大,但容量优化技术仍处于单一能源阶段。为此,针对太阳能风能互补储能发电系统,设计了一种容量优化算法。通过分析发电系统的电能输出情况,获得其年产出与供应状态,然后根据电能均衡准则构建容量优化目标及约束条件。然后结合差分进化算法进行变异、交叉和选择等操作,再通过粒子群算法更新方位与速度,二者结合取得亲体与群体的当前最优解,经迭代循环实现储能系统容量优化。经实验研究分析,并通过对组件配置量、负荷缺电率等数据发现,该算法在大幅提升经济效益的同时,确保了供电可靠性,表明该算法具有显著的优化优越性与较大的试运行潜力。     

永磁同步电机无位置传感估测的参数扰动校正

为克服宽速变负载运行工况下温度及磁饱和引起的电机参数扰动对永磁同步电机磁链观测器无位置传感器算法辨识精度的影响,实现高性能的矢量控制,首先建立磁链观测器无位置传感器算法位置角估测误差与定子电阻、电感扰动量的解析关系,然后提出一种提高位置角估测精度的d轴电流补偿策略,最后结合电流补偿策略与在线参数辨识算法对无位置传感估测位置角进行扰动校正。试验结果表明,基于本校正策略的无位置传感估测改进算法,在电机参数扰动条件下的位置辨识精度提高了60%以上,并可在宽速变负载运行工况下保持9°以内的偏差。本策略在宽速变负载运行工况下的磁链观测器无位置传感器算法中具有一定的应用价值。