视觉辅助飞航导弹INS定位误差快速修正方法

针对飞航导弹惯导系统（inertial navigation system, INS）单独使用时存在定位误差发散的问题,在忽略INS速度估计误差的基础上,从便于工程实现的角度,提出了一种基于对航路上单个已知点地标连续、被动观测的INS定位误差快速修正方法。该方法在不改变导弹巡航路径的前提下,利用迭代求解与平均去噪相结合的思想,仅需1 s的观测数据,就能实现INS定位误差的快速修正。仿真结果表明：该方法是一种有偏估计方法,但在INS速度误差不大于6.5 m/s的情况下,仍可将INS定位误差修正到14m之内。     

SDS辅助的种子生长法制备片状纳米银

以4 nm银为种子,SDS为结构导向剂,乙二胺四乙酸二钠为还原剂,采用晶种法在溶液成功的制备了片状银纳米粒子。透射电镜及紫外-可见光谱表征指出所得的产物由厚度小于20 nm的薄的银纳米片构成。利用紫外-可见光谱仪对银纳米片的形成过程进行了研究,并探讨了反应温度、晶种量对表面等离子共振特性的影响。结果表明:温度从60℃升高到80℃可导致银纳米片的等离子共振峰位置和数目发生明显的变化,继续升高温度则无明显的影响;同时,晶种量不仅能影响纳米Ag的尺寸,而且会影响其形成反应速率。     

人工神经网络在入侵检测中的应用

<正>随着计算机网络的迅速发展,网络安全问题已成为全球关注的焦点问题。经济全球化带动了迅速增长的互联网信息访问量。有线电视网、电话网、计算机网络的"三网合一"进一步放大了这种潜在的风险。在这里本文,笔者讨论将人工神经网络应用到入侵检测中的应用。     

计算机视觉三维重建

随着计算机视觉与工业自动化技术的发展,基于视觉的三维重建技术已被应用到工业设计、反求工程、工业测量与检测、人机交互及虚拟现实等诸多领域。而现有的基于光学的快速测量方法,对于金属这种具有反射特性的表面,又难以取得较好的三维重建结果,因而也阻碍了三维数字化技术在工业生产中的大规模应用。     

阿尔茨海默病伴发视觉障碍研究进展

 阿尔茨海默病（AD）是老年人群常见的神经变性疾病,多以记忆力损害为首发症状,逐渐出现进行性认知功能受损和精神行为症状,对家庭和社会带来沉重的经济和照护负担。AD早期症状不明显,待诊断明确后的治疗效果差,因此,早期诊断尤为重要。研究发现,AD患者可出现视觉障碍,但尚无流行病学数据。目前AD的治疗包括非药物及药物等综合手段,AD伴发视觉障碍的治疗尚需研究。本文主要介绍AD视觉障碍的临床症状、发生机制、检测及评价手段,包括光学相干体层扫描、视觉诱发电位、视网膜微血管检查及神经影像学,以对AD患者的视觉障碍进行全面评价,寻找特异、敏感及简便的AD评估手段,为AD的早期诊断及早期干预提供依据。     

基于灰狼粒子群混合算法的相机标定优化方法

针对传统标定方法参数考虑较少、标定精度不高的缺点,将群智能算法思想应用其中,并在现有的粒子群算法和灰狼算法基础上进行优化,取长补短,提出一种混合算法.首先,基于张正友方法获得标定的参数范围,在该范围内随机生成参数作为初始值,然后以最小平均误差为准则,利用灰狼粒子群优化混合算法,建立目标函数,进一步求解相机的内外参数.研究结果表明,该算法求解结果准确、稳定,可重复操作,可以有效地提高标定精度,结果好于其他几种方法.     

未知雅可比建模的机器人视觉伺服自抗扰控制方法

针对系统标定和雅可比在线求解难问题,引入非线性状态反馈,研究一种基于自抗扰控制器(ADRC)的机器人视觉伺服控制算法.利用无模型理论和非线性自抗扰技术建立机器人"视觉-运动"空间映射,进而设计不依赖雅可比建模的视觉反馈控制器,其中采用跟踪微分器(TD)跟踪视觉空间期望特征;利用扩展状态观测器(ESO)实现未建模雅可比反...     

需求受价格影响情形下农作物种子供应链的渠道协调

探讨了在需求受销售价格影响情形下农作物种子销售渠道的协调优化问题。针对一个种子生产商和一个销售商组成的供应链系统,在退货契约的基础上引入了退货权费用,解决了单纯退货策略无法实现供应链协调的问题。     

单目视觉SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

基于OpenCV组合优化的人脸识别应用平台设计

人脸识别是最符合人的本能且便捷的识别认证方式,在人工智能领域广泛应用,多数的人脸识别的算法很容易受到外界因素的影响,或者要求识别者站在某一固定位置,识别缓慢和准确率不高。本设计实现了一种基于Open CV的人脸识别的应用平台,首先对人的脸部图像进行采集和预处理,通过对算法优化,利用平台的Eigenfaces、Fisherfaces和LBP(local binary patterns histograms)三种用于人脸识别的算法协同多重使用,并在判定人脸识别系统识别到待检测目标的同时再加上限制条件,再结合Qt框架搭建用户界面,实现人脸模块训练和人脸识别的功能。经过测试,系统界面友好,运行稳定,对人脸位置和环境光照变化具有较好鲁棒性,能快速和准确地对人脸实时检测和识别。