基于高斯金字塔的视觉里程计算法研究

针对视觉里程计常用角点提取算法因角点分布不均匀而导致运动信息偏差较大的问题,提出一种基于高斯金字塔的角点提取算法。该算法在角点提取过程中先采用高斯金字塔算法对图片进行尺度压缩,纹理丰富区域压缩纹理,纹理稀疏区域聚集纹理,得到小尺度顶图;然后采用Shi-Tomasi算法提取小尺度顶图角点特征以实现角点粗定位,最后将粗定位信息映射回细节丰富的原图进行角点精准定位,得到图片特征信息。最后,利用金字塔LK光流法追踪角点,根据相机对极几何约束模型恢复运动信息。论文采用KITTI数据集,与原Shi-Tomasi算法、Harris算法、Fast算法进行了对比实验,结果表明本算法可有效改善角点分布均匀性,提高视觉里程计运动信息恢复的精度。     

特征融合与约简的纹理分类方法研究

提出了一种新的基于多特征融合的纹理分类算法.首先,通过灰度共生矩阵(GLCM)、高斯马尔科夫随机场(GMRF)和二进制小波(Wavelet)抽取纹理特征,采用基于K近邻域(K-NN)分类器的留一法交叉验证错误率作为顺序前向搜索算法(SFS)的评估函数进行特征约简,从而有效地将多特征进行融合,最后利用K-NN分类器对融合后的特征进行分类.对Brodaz纹理库的测试结果证实:(1) GCLM,GMRF和Wavelet方法提取的纹理特征具有互补性与协同性;(2)与单独的纹理特征提取方法相比,多特征融合与约简的方法取得了更高的识别精度;(3) 与简单的特征联合方法相比,文中提出的方法识别率可提高约4%;(4) 与经典特征降维方法(主成分变换(PCA)、Fisher判别(LDA)法)相比,文中提出的方法在识别精度和识别效率方面更具有优势,是一种实用的纹理分类方法.     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

基于PCA-WT的道岔故障电流特征识别

针对道岔故障电流特征识别中存在的特征冗余,提出一种基于小波变换和主成分分析的道岔电流特征提取方法.首先利用离散小波变换对道岔动作电流曲线分解重构得到各频带信息,采用主成分分析法选取有效频带信息建立特征向量以降低特征维度,减少数据计算量;然后利用BP神经网络进行电流特征分类,从而实现道岔故障诊断.以实际现场监测数据作为测试样本,通过实例仿真验证了本文方法的有效性.     

基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究

遥感图像纹理信息丰富，需要进行有效的纹理特征描述．小波域隐马尔可夫树（HMT）模型提供了一种有效的纹理特征提取方法．简述了HMT模型及分割思想，并在此基础上针对多光谱遥感图像，探索更好的纹理描述方法．通过适当的数学变换，得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述：H—S—I分量和最大主成分分量．研究比较各分量特性并应用HMT模型，得到不同分量下纹理分割结果．实验表明，利用多光谱信息可有效地提高分割质量。     

基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳识别研究

人耳识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有其自身独特的优势。提出一种基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳身份识别方法。首先,利用Gabor变换和灰度-梯度共生矩阵融合提取人耳图像的纹理特征,然后采用K-NN分类器对特征进行分类。该方法用USTB人耳图像库做测试。实验结果表明介绍的提取人耳图像的纹理融合特征的方法优于只采用Ga-bor变换提取特征或是只提取灰度梯度共生矩阵的二次统计特征的性能。在明氏距离测度及K=1时,交叉验证识别率达到81.77%。     

基于帧缓存的多角度影像精细纹理映射方法

三维建筑物模型纹理映射方法通常针对单独平面选取单一影像投影,然而单张关联影像通常存在部分遮挡问题,影响纹理映射质量. 为此,本文提出一种基于帧缓存纹理绘制技术的多角度影像精准纹理映射方法. 首先将单体化精细建筑模型和倾斜摄影测量解决方案生成的三角网模型配准,再根据建筑模型空间特征进行纹理绘制基元提取;然后根据纹理绘制基元对三角网模型生成虚拟渲染相机,利用帧缓存纹理绘制方法,获取帧缓存对象并提取纹理,最后通过纹理绘制基元映射到精细建筑物模型表面,实现三角网模型到精细单体化建筑模型的自动纹理映射. 利用倾斜摄影测量数据进行实验,实验结果表明,相比传统方法,本文方法减少了14%以上的不良纹理比率,纹理空间压缩率达到14.21%,且具有更精确的纹理映射效果,能满足精细建筑模型的纹理重建需求.      

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

基于主成分-聚类分析的事故热点识别方法研究

为提高道路交通安全性,消除事故隐患,提出了一种应用主成分-聚类分析的热点识别方法,以主成分分析法量化各路段的安全性并提取主分量,利用Canopy-K Means组合聚类算法对主成分综合评价函数进行聚类划分,筛选出事故热点路段,通过对G50沪渝高速安徽段的热点路段识别结果表明：主成分-聚类分析法既能进行科学的事故统计分析,有效识别事故热点路段,又能充分反映各路段的实际交通安全情况,可为道路交通安全的改善决策提供科学、合理的决策依据。     

基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹自动识别系统中,图像增强是比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精度．利用指纹图像在经小波多尺度分解后,低频部分集中了指纹图像的主要纹理信息这一特性,提出了一种在小波域对指纹图像进行Gabor滤波增强的算法,实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取。     

地震荷载作用下高速公路挖方高边坡稳定性研究

考虑到地震边坡破坏的机制,以京化高速公路挖方高边坡为研究背景,对地震荷载下的边坡稳定性进行了分析研究。详细分析了边坡的工程地质条件,结合实地采样试验,确定了边坡岩体的工程力学参数。利用有限元软件ABAQUS,建立了三维数值仿真模型,在试验区地震特征研究的基础上,采用拟静力法＋强度折减的方法,分别模拟了地震力作用下边坡的位移变形及主应力分布规律,计算了边坡的安全系数,为边坡的加固提供了依据。     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

GLOBAL MEASURE ON IMAGE CONTENT

IntroductionContent- based image retrieval has been proposedto allow retrieval to be performed on the basis ofa variety of aspects of image content[1] .A chal-lenging problem arises with many imagedatabases,within which queries are posed via vi-sual or pictorial examples.A common visualquery to an image database system would involvefinding all images in the database which containa subimage that is similar to the query image.Such retrievals must be based on embedded con-tent features,such as sh…     

Nonlinear Statistical Process Monitoring Based on Control Charts with Memory Effect and Kernel Independent Component Analysis

A novel nonlinear combination process monitoring method was proposed based on techniques with memory effect (multivariate exponentially weighted moving average (MEWMA)) and kernel independent component analysis (KICA). The method was developed for dealing with nonlinear issues and detecting small or moderate drifts in one or more process variables with autocorrelation. MEWMA charts use additional information from the past history of the process for keeping the memory effect of the process behavior trend. KICA is a recently developed statistical technique for revealing hidden, nonlinear statistically independent factors that underlie sets of measurements and it is a two-phase algorithm: whitened kernel principal component analysis (KPCA) plus independent component analysis (ICA). The application to the fluid catalytic cracking unit (FCCU) simulated process indicates that the proposed combined method based on MEWMA and KICA can effectively capture the nonlinear relationship and detect small drifts in process variables. Its performance significantly outperforms monitoring method based on ICA, MEWMA-ICA and KICA, especially for long-term performance deterioration.     

城市道路汽车行驶工况构建方法

为了优化汽车行驶性能, 制定了反映中国实际道路行驶状况的测试工况, 以轻型汽车道路实测数据为数据源, 提出了城市道路汽车行驶工况构建方法; 数据采集覆盖主要时段和道路, 剔除了异常数据, 并引入多尺度小波变换对车速降噪; 利用3层小波分解过滤地面扰动的影响, 保留车速关键信息; 基于9种与行驶特性密切相关且具有代表性的特征参数建立汽车运动学片段特征体系; 分别利用主成分分析和自编码器对特征降维处理, 使用K-means++聚类算法确定运动学片段, 并引入Silhouette函数筛选聚类结果以替代人工选择, 确定聚类类别为2类; 以与相应聚类中心的距离为指标, 筛选出各类别中最能反映本类别特性的200个运动学片段, 作为候选运动学片段, 最终以基于最小性能值的评估方法确定代表性运动学片段, 完成了汽车行驶工况的构建, 分别得到主成分分析和自编码器2种降维处理对应的汽车行驶工况曲线。计算结果表明: 以主成分分析和自编码器2种处理方法为基础构建的汽车行驶工况对数据源均体现了较高的代表性与合理性, 基于主成分分析降维最终得到的数据与数据源的相对误差绝对值多数低于10%, 其中平均速度、平均行驶速度、怠速时间比、加速时间比、减速时间比、平均加速度、加速度标准差、平均减速度的相对误差分别为0.75%、5.50%、9.14%、9.80%、9.98%、8.45%、6.17%、7.73%, 仅速度标准差的相对误差较大, 为24.31%, 与自编码器方法得到的结果相比具有更强的综合代表性, 更适合用于汽车行驶工况的构建。      

主成分回归的新疆兵团道路客运量预测

道路客运量预测是道路运输业规划的基础工作,科学准确地预测新疆生产建设兵团道路客运量是制定其运输业发展规划、发展战略的重要理论依据。根据新疆生产建设兵团道路旅客运输业发展特点,运用spass统计软件,综合主成分分析法和全回归法,确定道路客运量的主要因素,构建客运量预测模型,实现spass主成分回归分析在新疆生产建设兵团道路客运量预测中的应用。     

半刚性基层材料路用性能综合评价方法

为减少半刚性基层材料路用性能评价指标,合理评价材料性能,提出基于灰色关联聚类、主成分分析和熵权法的半刚性基层材料路用性能综合评价方法。对多指标进行灰色聚类分析,对同类指标进行主成分分析,得到每类指标的主成分集合,采用熵权法确定每类指标的权重,综合形成既反映全体指标信息又体现指标差异性的综合指标。选择四川广巴高速公路沿线...     

Research on Multi-Parameter Evaluation of Electric Vehicle Power Battery Consistency Based on Principal Component Analysis

Electric vehicle power battery consistency is the key factor affecting the performance of power batteries. it is not scientific to evaluate the consistency of the battery depending on voltage or capacity. In this paper, multi-parameter evaluation method for battery consistency based on principal component analysis is proposed. Firstly, the characteristic parameters of battery consistency are analyzed, the principal component score can be used as the basis for evaluating the consistency of the battery. Then, the function that multi-parameter evaluation of battery consistency is established. Finally, battery balancing strategy based on fuzzy control is developed. The basic principle of fuzzy control is to fuzzy the input quantity based on expert knowledge, and the fuzzy control quantity is obtained by fuzzy control rule. The results are verified by test.     

Evolution of Regional Transport Structure Information Entropy and Its Dynamic Analysis

Because of the complex influencing factors, the research on transportation structure usually based on a simple combination of qualitative analysis and ratio-based relation, which lacks of objective quantitative evaluation. The paper applies the information entropy theory to quantitatively study the evolution and development law for regional transportation structure. First, the transport structure information entropy is proposed, and a balanced transportation structure and dominance indicators is proposed to measure the structure and evolution law. Based on that, the main driving-force factors are identified by principal component analysis with combination of gray relational method. The driving-force factors are: total investment in fixed assets, comprehensive factor and population. These may provide evidence for structural optimization of transportation decision-making theory. In the final section, Jiangsu province structural analysis is taken as an example to demonstrate the feasibility of the proposed method.     

基于GIS的城市震后交通最优路径分析系统

在调查分析城市交通系统的震害情况和主要致灾因素的基础上,研究震后桥梁、路段和路边建筑物的破坏对交通通行即最优路径的影响,提出按路段通行概率水平、有效路段长度和路段宽度进行震后交通最优路径搜索的原则.采用ArcGIS Engine的Network Analysis接口技术编制具有交通系统管理、路径分析和搜索功能的决策信息系统,该系统可以根据震后抗震救灾的需要,为抗灾指挥与抢险、消防、医疗、物资运输和避震疏散等方面进行最佳路径的评价和仿真模拟.