基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法

针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。     

基于孤岛划分约束的有源配电网故障恢复策略

为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷的可靠恢复,该策略深入研究信息-物理耦合并建模,对节点信息重要度排序,讨论其对负荷恢复的影响;其次,构建了SOP的稳态模型,分析了SOP的工作原理及控制模式;接着,为了更大程度、更加灵活地恢复负荷,考虑SOP的作用,建立考虑光伏时变性及负荷运行特性的有源配电网孤岛划分模型;最后,算例仿真验证所提策略的有效性。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。     

面向自动驾驶的多模态信息融合动态目标识别

研究提出一种面向自动驾驶的多模态信息融合的目标识别方法,旨在解决自动驾驶环境下车辆和行人检测问题。该方法首先对ResNet50网络进行改进,引入基于空间注意力机制和混合空洞卷积,通过选择核卷积替换部分卷积层,使网络能够根据特征尺寸动态调整感受野的大小;然后,卷积层中使用锯齿状混合空洞卷积,捕获多尺度上下文信息,提高网络特征提取能力。改用GIoU损失函数替代YOLOv3中的定位损失函数,GIoU损失函数在实际应用中具有较好操作性;最后,提出了基于数据融合的人车目标分类识别算法,有效提高目标检测的准确率。实验结果表明,该方法与OFTNet、VoxelNet和FasterRCNN网络相比,在mAP指标白天提升幅度最高可达0.05,晚上可达0.09,收敛效果好。     

基于模糊核聚类的肝脏MRI肿瘤提取方法

针对肝部图像特点,在传统模糊核算法中引进邻域像素的空间信息,提出灰度和空间信息相结合的特征加权核聚类方法.该方法在核聚类过程中利用分割熵作为高斯演化策略的适应度函数对灰度和空间信息的权重进行优化,从而达到肿瘤提取的目的.本方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行实验,结果表明该方法对肝脏MRI肿瘤提取的有效性.     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于扩展Kalman滤波的声阵列定位数据融合算法

利用各阵元和目标相对于一中心阵元的几何关系建立目标运动方程，坐标变换方程和声阵列测量方程，并以此建立了声阵列目标定位模型。在此基础上提出了基于扩展Kalman滤波算法的目标定位数据融合算法。通过地面目标和空中目标的计算机仿真表明，本算法能够有效地克服由于智能雷布阵的随机性给智能雷定位数据估计带来的困难，对声阵列定位数据也能进行较好的融合，对提高定位精度有一定效果。     

基于多光谱成像的有光泽Munsell色卡的光谱反射率重建

利用多光谱成像技术,对32块光泽Munsell色卡的光谱反射率进行重建工作.在仿真实验的评价结果中,待测样本的适应度系数GFC的平均值为99.79%,大于99.5%;重建结果的色差△Eab的平均值为1.37个色差,为"轻微"感觉值;采用文中的光谱估计算法重建Munsell色卡的光谱反射率,得到了比较理想的结果.     

基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。