基于雷达探测数据的尾涡危险区评估

针对尾涡危险区域的研究可以有效避免后机尾涡危险遭遇事件的发生,提出了一种基于激光雷达探测数据的尾涡危险区计算方法。根据雷达实测数据反演飞机尾涡的演化轨迹和速度环量;基于后机遭遇前机尾涡的空气动力学响应构建滚转力矩系数模型;考虑尾涡在实际场景下的演化情况,结合反演得到的尾涡特征参数,计算飞机遭遇尾涡时的滚转力矩并计算尾涡危险区。结果表明:基于激光雷达探测数据反演尾涡特征参数,左涡和右涡的位置、环量并不一致,据此结合滚转力矩系数模型计算得到的整体危险区域也具有不对称性,当单涡更稳定时,对应的危险区域也更大。以B738为后机,选取某一尾涡探测片段验证,对于涡心坐标位置为左涡(390m,8.61°),右涡(435m,8.85°)的尾涡,左涡、右涡的环量分别为256.83m2/s和223.35m2/s,左涡相对右涡实际划设的危险区,覆盖范围更大,因此后机与前机左右尾涡的安全阈值区域不同,可据此对横向间隔做出不同调整,因此本方法有利于为分析后机遭遇安全性、缩短尾流间隔提出重要参考。     

一种基于直方图统计与多帧平均混合的背景提取算法

介绍了背景的提取与自适应更新的算法,提出了一种基于直方图统计与多帧平均混合的算法.这种算法克服单纯的多帧图像在车流量多、车速低时出现拖尾和模糊的现象,且相对于混合高斯模型,其计算复杂度较低.该算法已通过TI DM642 DSP硬件平台实现,实验图像结果表明,该背景提取算法的速度快,且符合实际场景.     

基于轮廓的运动目标视觉分析的研究

目标运动的视觉分析在虚拟现实、视觉监控、感知接口中均有广泛的应用前景,文章介绍了运动目标视觉分析中基于轮廓的分析识别算法,即对每个序列而言,图象二值化后,用背景剪除法检测出人的运动轮廓,然后将这些时变的二维轮廓形状转化为对应的一维距离信号,并归一化处理,以便对有待分类的序列进行识别。     

用数字图像相关法研究改性高分子材料的断裂行为

对数字图像相关测量方法进行了系统的研究，对相关迭代算法中的初值估计问题进行了分析研究，提出利用“实时相减”和“精密调节”相结合的办法来获得零初值，从而有效地解决了Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ迭代算法中的初值估计问题，提高了迭代的收敛速度和精度；并首次将数字图像相关方法应用于改性高聚物的断裂行为研究。