快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法

为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Students t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。     

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

沥青混合料CT扫描切片图像分割算法研究

为科学地利用工业CT扫描的沥青混合料断面图像,通过比较图像分割学科的阈值法及模式识别领域的混合高斯模型及模糊C均值聚类三种方法,采取一系列二分类的策略较好地将二维切片图像区分为几类物质,并实现了自动批处理大量图片的过程,最后采用马歇尔试件进行了验证。     

基于数字图像的道路平面线形恢复的研究

在老路改造过程中,需要道路的平面线形资料。基于对数字图像平面图像特性以及噪声分布规律的特点进行分析,运用特征空间聚类法对图像目标区域进行图像分割,提出了一种基于递归循环思想的噪声筛选算法对目标图像进行再处理,达到剔除噪声的效果。对道路的边线进行了标定及距离的测量,配合GPS设备在实践中进行了应用。实践证明方法在满足准确性的同时,也提高了运算的效率。     

城市交通流主流向两步骤类筛选方法研究

提出了一种集动态聚类法和模糊聚类法这优点的城市交通流主流向两步聚类筛选方法，介绍了该法的基本思想、具体算法和模型框图，以及该方法在鞍山市城市交通走廊规划中的实际应用。     

路面裂缝图像处理算法研究

为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。     

基于垂直投影法的涉车案件车牌字符分割研究

由交通事故引起的纠纷、停车场管理困难、车辆的丢失等社会性问题,以及随之引发的各类违法犯罪行为,给公安工作带来很多压力。促进智能交通系统日常化成为政府工作的重中之重,目前的车牌自动识别技术日趋完善,但算法的设计思路不尽相同,本文以车牌为研究对象,在分析车牌结构及型式特点的基础上,利用计算机图像处理技术,构建了车牌图像分割框架,建立了车牌图像灰度化、中值滤波、边框去除等预处理算法及基于垂直投影法的车牌图像分割模型,应用MATLAB集成了车牌图像分割系统。通过实际应用,本文建立的车牌分割具有较高质量的分割效果,且鲁棒性较强,为实现车牌自动识别提供了技术支撑。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

基于三维超像素分割的隧道围岩结构面智能识别方法

随着人工智能的不断发展，基于智能算法的快速、无损化隧道开挖面岩体特征识别方法，为在建或在役隧道地质灾害事故下的开挖面结构面调查提供了新思路。在开挖面三维全景图像的基础上，提出了三维SLIC超像素分割改进算法，将三维Mesh图像的基本元素——三角面(Triangle)按照颜色、空间坐标、法向量等指标进行聚类分组，以获取开挖面三维超像素；提出了基于角度差异性的结构面提取算法，对超像素进行逐一筛选，获取开挖面节理裂隙识别结果；基于此，进一步提出了基于无监督聚类学习的多级聚类围岩结构特征融合算法，将围岩节理裂隙识别结果进行聚类，获取开挖面的优势结构面组和大型跨里程结构面组；最后，结合浙江虎溪台隧道的21组开挖面三维图像数据对所提出算法进行了验证。结果表明：所提出算法的识别结果与地勘资料中2个主要结构面方向的倾向误差不超过14.8°,倾角误差不超过17.8°,验证了所提出算法有效性，该方法能较为准确地反映隧道围岩的结构面信息，并为隧道开挖面的结构面三维信息识别与评估提供了一种新的思路与方法。     

基于模糊隶属度曲面的遗传算法图像分割

介绍了遗传算法的发展历史和图像分割的应用现状，分析了基于基本的遗传算法的图像分割方法，并将遗传算法与模糊集理论相结合用于医学图像分割，提出了基于模糊隶属度的遗传算法的医学图像分割方法。并对不同方法，如分割效果、计算代价进行了分析比较。     

基于自适应模糊C-均值算法的退役锂离子电池快速聚类

梯次利用处理退役锂离子电池具有巨大的经济和环境价值,而如何高效、准确地对退役电池进行分选重组是梯次利用中突出的技术挑战。首先,为准确反映退役电池的一致性,提取最大可用容量（MAC）、放电欧姆内阻（DOIR）和容量增量曲线的弗雷歇距离（FD）3个因素共同作为聚类因子。然后3个聚类因子结合自适应模糊C-均值（AFCM）算法构建退役电池聚类方法。结果表明：AFCM算法聚类簇内MAC的最大误差为79 mA·h,DOIR小于45 mΩ;三因素的聚类方法成组的电池一致性较好;并且在117颗电池聚类时,AFCM算法聚类耗费的时间最短。     

自适应车牌抓拍识别算法研究

现有图像分割技术对复杂的环境适应性并不强,在有外界因素干扰的情况下,简单的图像分割技术根本无法满足工程实践的精度要求,针对此种情况,提出一种自适应的图像分割方法,利用小波分析剔除图像噪声,在充分保留图像原始信息的情况下再对图像进行分割处理,该分割方法能够根据不同的环境状况,不断调整X、Y方向的阈值检测范围,获取不同方向上图像最大的梯度变化率,通过图像梯度变化率以及X、Y方向的阈值变化确定最佳的分割区域。最后,以复杂环境下车牌照图例作为算例对所提算法进行验证,测试结果表明,自适应图像分割算法在一定程度上能够适应复杂的环境条件。     

二分K-FCM结合算法在交通运行状态判别中的应用

正确判别交通运行状态是交通运营管理的理论依据。以高速公路交通状态判别为研究对象,综合考虑交通流三参数(流量、速度、占有率)的基础上,应用模糊C均值(FCM)与二分K均值结合算法对交通运行状态进行判别。首先,对交通数据集分布特征及交通运行状态特征进行分析,确定以V05~V85为最小欧氏距离判别的数据范围。其次,为解决算法收敛较慢及任意初始化质心对聚类结果的不良影响,对传统模糊C均值聚类算法进行了改进,将运行二分K均值算法的聚类结果矩阵作为FCM的初始聚类中心。经检验,改进的FCM可以有效减少算法迭代次数,得到的目标路段交通状态判别矩阵能较精准地划分高速公路不同的交通状态。     

基于最小二乘支持向量机的彩色磨粒图像分割

分析了磨粒的自动识别研究在铁谱技术发展和应用中的重要性。指出铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别和磨损形式分析非常重要。将最小二乘支持向量机LS-SVM用于彩色磨粒图像的分割,利用模糊c均值选取训练样本,把磨粒图像的R,G,B分量,同一像素点各分量的方差以及像素点邻域像素均值作为特征,对彩色磨粒图像分割,取得了很好的效果,为磨粒自动识别提供了更有效的信息。     

基于GA模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

采用基于遗传算法的模糊聚类划分城市快速路交通流状态,借助模糊相关度函数分析聚类结果的有效性,以寻找交通流状态的最佳分类数。遗传算法的引入,有效改善了传统模糊聚类对初始化敏感以及容易陷入局部最优解的问题。经上海市城市快速路实测数据验证,此算法对交通流状态的划分具有可行性,且聚类有效性分析能够合理确定交通流状态最佳分类数。上述研究成果可用于城市快速路交通信息发布、服务水平评价以及交通设施的控制与管理。     

聚类分析在公路运输枢纽宏观布局规划中的应用

分析聚类分析法在公路运输枢纽布局规划中的应用。提出运用系统聚类、动态聚类、模糊聚类3种聚类分析法进行公路运输枢纽布局选址的思想,并通过实例分析对3种方法的特点及适用条件进行了讨论。     

基于三维激光雷达的道路可通行区域分割提取方法

为实现无人驾驶车辆利用车载三维激光雷达提取道路可通行区域,提出了一种基于小波变换结合模糊线段拟合的道路分割提取方法。利用探测倾角聚类的方法分割激光雷达扫描线在地面上的投影,通过小波变换初步确定路沿和障碍物位置,再使用模糊线段的方法精确定位路沿和障碍物。试验结果表明,该方法具有较高的精度与实时性。     

基于模糊理论的路面裂缝图像增强方法

在获取路面图像中，由于背景光照不均匀以及存在着一些路面噪声，给后来的图像分割及识别带来了一些困难。提出了一种基于模糊理论的图像增强方法，用来消除背景光照不均匀，并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该算法对消除图像不均匀的有效性。     

基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统

为解决机械臂抓取零件定位不准或抓取精度不高的问题，提出了一种基于3D视觉机械臂无规则零件抓取方法，该方法主要包括系统空间标定、零件点云定位分割、零件位姿估计算法模块，提出了基于2D图像的点云相机外参标定方法及基于图像语义分割的零件点云分割方法。经试验验证，所提出的标定方法达到1 mm的系统精度误差，而且求解效率高、通用性强；与常用的聚类分割相比，零件点云分割方法精度及效率更高。所设计的二阶段零件空间位姿计算方法能准确估计零件在空间中的6自由度位姿，相比单一阶段匹配方法精度提高约1.8倍。所提出的基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统精度高、可扩展性强、适应情形广。