基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响。实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率。     

基于小波包和不变矩的舰船目标识别

以船舶目标分类系统作为研究对象,对小波包变换在舰船目标分类识别中的应用进行研究。首先,介绍小波变换的相关理论,小波包分解能够进行任意尺度的时频分析;然后对不变矩算法进行介绍,给出一种基于小波包分解和不变矩算法相结合的特征值提取方法。仿真实验结果表明,本文给出的方法具有较高的识别率。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于不变矩和支持向量机理论的舰船目标识别

本文利用小波不变矩和支持向量机理论进行舰船目标识别。在识别过程中,首先获取图像,同时将得到的图像转换到极坐标内;然后利用小波矩进行特征提取,在此过程中选择合适的核函数;最后利用支持向量机进行分类。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率。     

多尺度目标识别新方法

利用全局矩反映的是图像在整个空间的统计特征,可以稳定可靠地识别形状差异较大物体的特点,以及小波矩描述的是图像在局部空间的特征,能够准确有效地区分形状相似的目标的优点,提出了一种新的由粗到细、从全局到局部的多尺度逐级匹配目标识别方法.这种在大尺度下采用全局特征进行粗分类,小尺度下采用局部特征进行细分类的思想加快了匹配过程,实验结果表明,该方法比仅使用全局不变矩或小波不变矩特征的目标识别方法具有更高的识别率和更广的适用范围.     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

基于复数不变矩的数字图像相似性分析

系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法,对不变矩冗余性进行分析.通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,根据复数不变矩构造定理,给出判别复数矩冗余性的一般方法,并结合修正余弦相似度以实例对在工程应用中的采用低阶复数不变矩描述目标特征的有效性进行分析.研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果.     

轮廓矩不变量在舰船目标识别中的应用

首先阐述轮廓矩不变量的实现方法;然后选取100幅图像形成训练样本集,获取训练样本集图像的轮廓特征均值、标准差和变异形成特征向量,进行高斯归一化处理,并对处理后的特征向量求取加权欧式距离;最后通过设定阈值实现目标识别,对比实验说明本文算法的实时性好,识别效果好。     

基于复数不变矩的数字图像相似性分析

系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法,对不变矩冗余性进行分析。通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,根据复数不变矩构造定理,给出判别复数矩冗余性的一般方法,并结合修正余弦相似度以实例对在工程应用中的采用低阶复数不变矩描述目标特征的有效性进行分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

基于BP神经网络的图像识别跟踪技术

本文利用BP神经网络抗干扰性强,识别精准等优点对船舶进行识别跟踪。首先获取原始图像,然后预处理,以图像的全部灰度值为训练样本,以新不变矩特征向量为样本集输入到3层BP神经网络中,对含不同噪声均值的图像进行识别。实验结果表明,以新不变矩特征向量作为样本集时抗噪能力强,识别率高。最后以新不变矩特征向量作为样本集进行目标跟踪得到跟踪误差。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

The motion analysis of fire video images based on moment features and flicker frequency

In this paper, motion analysis methods based on the moment features and flicker frequency features for early fire flame from ordinary CCD video camera were proposed, and in order to describe the changing of flame and disturbance of non-flame phenomena further more, the average changing pixel number of the first-order moments of consecutive flames has been defined in the moment analysis as well. The first-order moments of all kinds of flames used in our experiments present irregularly flickering, and their average changing pixel numbers of first-order moments are greater than fire-like disturbances. For the analysis of flicker frequency of flame, which is extracted and calculated in spatial domain, and therefore it is computational simple and fast. The method of extracting flicker frequency from video images is not affected by the catalogues of combustion material and distance. In experiments, we adopted two kinds of flames, i.e. , fixed flame and movable flame. Many comparing and disturbing experiments were done and verified that the methods can be used as criteria for early fire detection.     

基于支持向量机的舰船维修费用组合预测研究

在费用预测中，利用单一模型往往存在着信息不足的缺陷。为了提高舰船维修费用的预测精度和稳定性，采用支持向量机（SVM）回归算法，把几种单一预测模型结果作为输入，实际值作为输出，然后用足够多的预测案例训练学习机器，在各组合的模型预测结果与实际之间得到一种非线性映射关系，从而建立了非线性组合预测模型。最后，以某型舰船维修费用为例，对指数平滑法、灰色预测和参数法3种方法的预测结果进行仿真，结果表明此法较传统的单一模型预测法具有更高的预测精度。     

基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术研究

防空导弹击中目标后,指控系统实时快速判断该目标是否被有效毁伤,是系统释放该目标通道的前提。通过分析序列红外图像中目标不变矩特征的变化,可对武器爆炸瞬间对目标所产生冲击和损伤进行评估;通过基于雷达测量空中目标有关运动学参数,建立目标运动状态变化的参量模型,根据目标视航角与加速度变化相结合的判别方法,可得出目标被有效毁伤的判据。论文提出了一种基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术的流程和实现方法,并通过仿真初步验证了该方法的有效性。     

基于单椭球体舰船磁场模型的感固分离研究

舰船在地球弱磁场中的磁化过程是线性、可逆的，可以将舰船磁矩分为固定磁矩和感应磁矩。对于不同的舰船磁场数学模型，对其进行感固分离通常是采用不同的方法。通过对舰船的3个方向上的去磁系数进行分析，可以近似地将椭球体模型中的感应磁矩和固定磁矩分离开来。     

舰船实船训练系统中混合建模方法研究

提出舰船实船训练系统中基于神经网络的混合建模方法,综合运用机理建模方法和辨识建模方法,既较好地保证了模型的全局特性,又有效提高了模型的精度。以舰船柴油机推进装置中常见部件——液力耦合器为例,研究液力耦合器混合模型的开发方法,验证混合建模方法的可行性。     

基于恒载零弯矩理论的预应力配束方法

预应力混凝土桥普遍存在跨中下挠,其根本原因是桥梁结构在施工建设过程中积累了不平衡弯矩。为了从根本上解决此问题,减小不平衡弯矩,基于恒载零弯矩理论,研究了预应力混凝土桥的直线与曲线布束形式,推导了预应力配束的相关计算公式,建立了预应力混凝土桥的预应力配束方法,并通过算例进行分析,验证该方法的有效性,从而可以主动控制预应力混凝土桥的跨中变形。     

加权支持向量机在机器状态识别中的应用

在机器状态识别中采用加权SVM算法,对类别差异造成的影响进行了相应的补偿,从而提高了小类别的分类精度,这对于需要重点关注小类别精度的应用场合有重要的现实意义,以某减速箱轴承为例,取得了较好的实验结果。     

舰船电磁兼容预测仿真中的天线建模研究

总结了舰船设计中电磁兼容仿真计算所需的天线模型类型,结合工程应用论述了其适用范围及关键参数设置原则,通过舰船电磁仿真软件(Ship EDF)进行天线建模及仿真案例分析,结果表明:对通信天线进行矩量法全波建模、对雷达天线进行等效惠更斯源建模是一种行之有效的方法,可满足工程应用的需要,对舰船总体甲板多天线布局具有较重要指导意义。     

基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位

针对工作环境恶劣、维护保养不便的舰船管路难以迅速定位泄漏点并对其进行损害管制,提出了一种基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位方法。首先,对管路泄漏产生的空化现象、湍流和流体与管路的摩擦进行分析,研究影响泄漏产生激励的因素；然后,提出一种基于变分模态分解(VMD)与径向基函数(RBF)神经网络的管路泄漏识别和定位方法,通过VMD得到有效分量的中心频率和能量值分别构造特征向量,输入RBF神经网络以达到泄漏识别和定位目的；最后,模拟舰船环境,搭建泄漏管路试验平台,分析泄漏管路不同工况下的振动信号,并对RBF神经网络的诊断准确率进行验证。实测舰船管路故障信号分析表明,泄漏识别的准确率为90%,泄漏定位的准确率为87.5%。