基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.     

二维函数光子晶体波导带隙和电场分布的调制

在二维函数光子晶体波导中, 研究介质柱介电常数对带隙结构的调制, 以及波导中加入点缺陷时, 点缺陷介质柱介电常数对电场分布和光传播方向的调制. 结果表明： 当二维函数光子晶体波导中不含点缺陷时, 改变波导中介质柱介电常数的参数b和k值, 可调节波导的禁带数目、 禁带位置、 缺陷模的数目和位置;  当二维函数光子晶体波导中含点缺陷时, 改变点缺陷介质柱介电常数的参数b和k值, 可改变电场分布和光的传播方向.       

基于网页分块的Shark-Search算法

Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法. 针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题, 提出了基于网页分块的Shark-Search算法, 该算法从页面、块、链接的多种粒度来更加有效的进行链接的选择与过滤. 实验证明, 改进的Shark-Search算法比传统的Shark-Search算法在查准率和信息量总和上有了质的提高.     

面向微束等离子选区熔化的在线检测系统

为解决微束等离子选区熔化过程中的自动化检测问题,开发出一套面向微束等离子选区熔化的在线检测系统。该系统以每一层的成形金属为研究对象,基于深度学习目标检测原理,对金属成形表面进行缺陷检测,并根据检测结果控制设备的启停,确保每一层的成形质量达到要求。同时,通过双目相机和线激光的配合,利用线阵扫描的方式对成形表面形貌进行三维重建,并显示在自主开发的可视化软件上,实现了缺陷检测和三维重建相结合的检测方案。实验结果表明：该系统能够快速、精确的检测出成形过程中产生的缺陷,实时性强、漏检率低,并将结果及时反馈到系统,实现了成形过程的主动、有效调控。     

实景三维模型缺陷修复关键技术

为了有效提高实景三维模型反映各类型地理要素的准确度和精细度以充分支撑实景三维中国建设工作,本文首先将当前无人机倾斜摄影三维重建后的三维模型中存在的模型缺陷系统性分为四大类型,并分析其产生的原因。随后,本文针对性地提出了三种关键技术：一是基于连通性和欧氏距离聚类的交互式悬浮物去除,利用图割理论和随机一致性抽样算法识别和删除悬浮物;二是基于图割理论的水面半自动整平,在利用Grabcut算法提取水面区域的同时为其赋予统一高程以实现水面的平整;三是基于深度网络模型的水体纹理inpainting填充,利用卷积神经网络和深度对抗训练以获得水体纹理的特征和结构从而实现水体缺失纹理的修复。最后,本文利用湖北省宜昌市的实际生产数据进行了修复实验,实验结果表明本文提出的各项关键技术能够有效修复三维模型缺陷,从而使实景三维模型具备更精细的地理实体和地理景观还原度。     

基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明：所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智...