自由曲面三维激光测量系统设计与开发

快速、准确、高效获取自由曲面密集点的三维数据是逆向工程的关键问题.设计并开发了一种基于单点激光头的自由曲面三维激光测量系统,通过一套二维精密机械移动装置控制单点激光头匀速运动,从而获取完整的三维图像;解决了激光头与平移装置同步控制、系统数据采集与软件同步接收等关键技术;实验结果证明了这套三维测量系统可用于自由曲面高精度原型数据采集.     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.     

三维重建中特征点提取与匹配算法研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决.本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略进行特征匹配.通过实验比较了两种算法的特征点提取结果,Harris算法对特征点进行了非最大抑制,特征点比较分散,SIFT特征点具有尺度不变特性,定位精度达到子像素级.最后,对SIFT特征点进行了宽基线下的匹配.     

无威胁情况下任意两点间的无人机路径规划

针对无威胁情况下无人机的路径规划问题,提出了一种较简单、有效的路径规划方法:基于几何原理的无人机路径规划法。在提出了无威胁情况下路径规划的一些基本约定的基础上,重点研究了基于几何原理路径规划法的基本思想,并给出了路径规划的主要步骤。最后,通过一个仿真算例验证了此方法的有效性,并对此方法的优缺点进行了总结。     

必经点最短路径问题模型及相应遗传算法研究

根据军事运输在路径寻优方面的特殊需求,将必经点最短路径问题分为三类,建立各类问题的数学模型.以分类保序最短路径为例,设计相应的改进遗传算法.该遗传算法构造了独特的适应度函数,使包含较多必经点的染色体能够优先被选择进入下一代种群.通过节点保序算子的引入,保证相关节点之间存在特定的先后次序,并提出一种新的引入必经点变异算子,提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

基于参照点收益价值函数化的资产选择模型

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔.卡尼曼及其合作者阿莫斯.特沃斯基的展望理论指出决策行为会受到价值函数形式的影响。本文首先介绍展望理论,给出若干具体的价值函数形式,在考虑投资者决策受价值函数影响的基础上建立基于对参照点收益价值函数转化的若干资产选择模型,从直觉上能够判断出这些模型更加符合投资决策心理和行为,而实证结果也表明这些资产选择模型能够有效地降低负离差风险。