单幅图像融合参考模型的三维人脸重建

基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系;进而可基于参考模型的深度信息获得输入图像的近似光照系数,再根据近似所得的光照系数恢复其深度信息.该法不仅可完全自动化地实现,而且因不需要多个人脸模型的信息而优于基于统计模型的三维重建;由实验中对不同库中人脸图像及真实采集的人脸图像进行重建的结果发现,本文提出的重建方法是切实可行的.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

基于多邻域的车辆路径优化迭代局部搜索算法

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS.首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化.当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化.为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行.在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优.     

单幅图像的超分辨率重建方法

在分析单幅图像超分辨率重建问题的基础上，建立一种新的图像退化模型，并分析了提出的模型和经典图像恢复中模型的异同点，然后分析了算法实施步骤，针对提出的分层剥离算法，采用级联模板运算方法，从而简化了方程计算的复杂度．试验结果表明：提出的一种基于剥离方法的单幅图像超分辨率方法是有效可行的．     

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.     

基于车致振动响应的铁路桥梁损伤位置识别

为识别列车荷载引起的桥梁结构损伤,基于车致振动的加速度响应,提出了一种损伤位置识别方法.该方法通过结构易损性分析,确定结构易损的部位,并根据易损部位的损伤状态,从列车行驶的时间区域中选择若干子区域;然后,假设在每一个子区域内特定易损部位的损伤状态保持不变,将损伤位置识别分为2个层次进行,每一层次均以加速度时程数据构建损伤指标,从多个角度优化样本库,并采用支持向量机作为分类工具,建立损伤位置识别模型.对一连续梁的实例分析表明:该方法能够考虑结构状态与列车荷载的相关性,在损伤最易出现的时间子区域内,对易损部位进行损伤识别,可获得较好的损伤位置识别结果;且在低水平噪声干扰下,识别结果变化不大.     

带噪声的点云数据的隐式曲面重建算法

针对三维扫描获取的带噪声和离群点的点云数据,提出了隐式曲面重建算法.用基于均值漂移的滤波算子,把每个采样点移动到核密度函数的局部最大值的点,以限制噪声并剔除离群点.然后,用自适应的八叉树空间划分方法将降噪后的采样点数据分成小的子域.最后,在每个子域内计算局部形状函数,并用单位分解法将所有的局部形状函数加权求和以逼近模型的全局函数.实验表明,该方法是鲁棒的,能用带噪声和离群点的点云数据实现多分辨三维重建,得到细节丰富的曲面.     

单亲遗传算法与流水作业优化

用单亲遗传算法解流水作业施工段的排序优化问题，给出了基因重组的换位、移位和倒排等概率操作方法．通过15个施工段的算例，证实了该算法对排序优化问题是可行的，有较快的收效速度，通过优化可有效地缩短施工工期．为避免过早地收敛，仅得到局部优化解的弊病，提出了计算终止的2个准则．计算结果表明；合理的终止条件，可使寻优过程充分，所得的全局最优解有较高的可信度．     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

圆锥面组合曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化

为解决圆锥面组合特征曲面喷枪轨迹优化时涂层均匀性较差的问题,根据圆锥面的几何特点,给出了 圆锥面上的喷枪轨迹生成方法.基于喷枪3D模型在圆锥面上的喷枪轨迹优化方法,讨论了圆锥面组合时面片交 界处的喷涂轨迹优化方法,建立优化目标函数,并优化了相关的喷枪参数.仿真结果表明:优化后的涂层厚度满 足涂层质量要求;与一般方法相比,其涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差分别降低0.4和1.0m;同向 面片组合时的涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差比反向时的误差分别降低0.8和1.4m.      

基于动态流场数据的虚拟港口建模方法

为了实现港口数字化升级，提出了一种基于动态流场数据的虚拟港口建模方法；采用三维重建模型从无人机倾斜摄影影像数据中重建了港口几何特征，获取高精度三维模型；引入了基于二次误差度量的边折叠算法简化模型，以避免数据量过大致使渲染效率低的问题；分析了欧拉法数值计算过程中的高耗时环节，建立了神经网络模型学习流场演化特征，加速投影项计算得到实时变化的流场数据，通过流场数据驱动水流动态渲染，结合光滑粒子流体动力学方法表现水流与船舶、陆地的交互动态，在保证渲染实时性的同时，提高渲染真实感。研究结果表明:重建的港口三维重建模型顶点数量可达3 320 937个，重建的网格模型在Meshlab中渲染频率为78.7 Hz；经过模型简化降低90.0%的模型顶点数量后，模型顶点数量缩减为332 836个，渲染频率提升至108.7 Hz，模型简化后几何误差小于2.0%；在256×256的流场网格下，采用神经网络加速的网格流体计算方法所得水流速度场平均更新间隔约为17 ms，平均仿真精度为88.6%；通过开源图像引擎驱动流场数据和港口三维模型，平均渲染频率可达50.5 Hz。可见，该方法可有效解决高精度实时渲染中的关键问题，以达到仿真精度与渲染效率间的动态平衡，在精度损失较小的情况下实现较高精度的虚拟港口建模与实时动态仿真。      

基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法

桥梁结构模态参数识别方法在识别过程中难以获得完整阶次，构造的基准模型不完整，导致识别结果出现误差，因此，设计一种基于多级神经网络算法的桥梁结构模态参数识别方法.使用多级神经网络对识别算法进行优化，建立交配池，利用交叉和变异算子对交配池中的参量个体进行识别，建立新的群体，利用信号匹配识别结构模态参数，选择模态确信准则(MAC)以及相位共线性指标(MPC)作为模态区分的辨别指标并计算，最后优化整体模态参数识别流程.方法性能测试结果表明，设计的基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法在不同采集方式下得到的参数误差更小，可靠性更高.     

基于IDL语言的虚拟场景的重建和漫游

基于图像的建模和绘制方法与基于传统的几何绘制方法相比有很多优点,但是在场景几何参数未知的情况下,要实现单幅图片和图像序列的漫游,难度很大．论文对虚拟场景重建的目的和重要性以及佃技术的原理作了介绍．在佃技术的基础上,利用IDL语言根据透视投影关系和运动路径,为场景加入了一个近似的三维信息,并将前后图像的模型根据它们的位置关系串连起来实现了一种未知运动路径情况下的虚拟场景重建和漫游．     

工程结构模糊失效模式的优化准则法

基于枚举结构静强度主要失效模式的优化准则法,利用关于随机和模糊熵的定义,建立了模糊随机变量向等效的随机变量的转换关系。把这种关系用于建立模糊随机结构失效模式得到了较好的效果。并用算例来说明这种方法的应用和有效性。对于大型结构,结合并行计算方法,将会使计算时间大大地减少。     

未标定图像序列的隐式曲面重建方法

为了提高未标定图像序列三维重建得到的几何模型的质量,提出特征点检测算法,以得到更多的匹配点.其主要思想是在首帧图像指定密集的网格,在网格点附近确定最容易跟踪的特征点,利用迭代方法得到子像素精度的特征点坐标,然后用稀疏特征集的金字塔Lucas-Kanade光流跟踪算法跟踪这些特征点,再用自标定算法,重建出相对均匀和稠密的三维点云,最后利用基于径向基函数(RBF)的隐式曲面重建算法,生成目标的表面模型. 多个图像序列的重建结果表明,本方法对纹理丰富的场景能够获得较好的重建结果.     

连续体结构拓扑优化探讨与应用

以连续体结构为研究对象,对拓扑优化的插值方法、求解算法等进行了简单的探讨,将变密度法和优化准则法成功的应用到连续体结构的拓扑优化设计中.应用变密度法建立结构的拓扑优化数学模型减少了设计变量的数量;采用最优化准则法进行求解提高了计算效率.最后计算并讨论了双工况梁和MBB梁的拓扑结构模拟,取得了较理想的拓扑结果,达到了增强刚度、减轻结构质量的目的.     

一种计算负序电流的新方法

提出一种基于空间矢量旋转变换的负序电流计算方法并将其应用于感应电机定子绕组故障诊断.由于实际电网的基波频率存在偏差,因此首先利用基波在信号中所占比重最大的特点来确定基波频率ω1.根据得到的基波频率值,将电流空间矢量进行基波频率的旋转变换,使基波的负序分量转变为静止分量,通过均值滤波就可以得到负序电流的值.当感应电机的定子绕组出现故障时,可以根据负序电流的大小进行故障的诊断.将提出的方法用于定子故障时负序电流的计算,实验结果表明,这是一种可行并且有效的方法.     

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

优化计算中的可视化技术研究

自60年代以来,优化设计在工程设计领域获得了广泛应用,文中把可视化技术引入优化计算中,研究了优化计算中模型的可视化问题;对多维优化问题的研究,通过人机交互的手段（每次选择两个设计变量）,把优化模型投影到相应的子空间,通过图形动态显示寻优迭代过程,在一定程度上实现了对优化计算进行跟踪和驾驭,最后给出的算例证明了这一方法的可行性。