基于车载的轨道扣件同步采集系统设计及实现

线阵相机常用于轨道扣件检测时图像获取,在拍摄轨道扣件图像时受车辆变速和振动的影响,获取的图像信息容易出现失真现象;为了解决该问题,设计了一种基于车载的轨道扣件同步采集系统。通过建立测速及补偿模型和等距变换关系,实现线阵相机等间距拍摄轨道扣件图像的触发控制,通过建立传感器同步采集模型实现多传感器信息的同步采集控制。利用FPGA实现线阵相机等距触发控制和传感器信号同步采集功能。最后,搭建轨道检测小车对该系统进行实验验证,并在相同的测试条件下与基于常规光电编码器直接触发采集的方法进行对比;实验结果表明,基于车载脉冲等距触发采集的方法在变速条件下采集的轨道扣件图像不失真,并能准确同步采集各传感器信息。     

交互式水域环卫机器人的设计与实现

为了解决我国内河垃圾的收集与防控问题,贴合当下环保需求,设计一种解决水域环境、水域垃圾“消”“防”问题的内河垃圾清理机器人。机器人的结构设计包含上层云台、下层推进与收集部件。上层云台利用树莓派中的opensv模块进行图像自动识别,基于神经网络模型并结合图像位置标定算法获取垃圾在水域中的位置信息,基于RRT*算法实现机器人在小型水域中进行垃圾收集的自主路径规划;下层推进部件主要由3个无刷双向防水推进器构成,通过差速推动控制机器人在水域中全向移动;收集部件基于伯努利定常流动定律,通过漩涡自主吸收水域垃圾。该设计基于伯努利定常流动定律实现漩涡吸收垃圾,并结合当下先进的自动化技术,实现一种集水域漂浮垃圾收集、水域环境（图像、温度、p H、含氧量）信息实时监测为一体的机器人设计。     

全景图自动生成技术在地铁中的应用

全景图自动生成技术能够将不同角度拍摄的列车周边场景图片自动拼接成一张连续的图像,完整展现列车每时刻的周边场景。介绍了全景图自动生成技术中的图像配准、图像拼接两个主要技术,并将其应用于地铁无线集群通信系统中,实时并完整显示每列列车所在的位置及周边的场景,从而为列车调度提供可视化的操作界面,并为列车的实时跟踪提供多维度的、清晰的现场视频数据。     

感恩教育，校正大学新航标——2013年台湾大学教师节庆祝茶会致词

校长、各位老师、各位同仁、各位同学：大家早安!承蒙校长指示,让我代表今天在场的同仁,讲一些感恩的话,我深感荣幸。     

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.     

图像分块融合算法速度优化处理研究

相比于自然界现阶段人们所持有的取像设备有着较低的动态范围,在某种曝光强度下,自然界的所有细节很难被完全抓取,图像的部分细节还是模糊的.基于对此现象的认识,本文通过将不同曝光度图像合成的方法,获取到了质量较高的融合图像,并在保证图像效果的基础上,通过加窗运算的方式,提高了算法在图像分块融合处理上的执行速度,保证了算法效率.     

基于DCT-SVD的抗几何攻击图像水印算法

针对DCT域的最优均值量化盲水印算法抵抗剪切、旋转、缩放等几何攻击的能力不强,给出了一种DCT-SVD图像水印算法.该算法利用奇异值具有几何不变性,使算法具有较好抗几何攻击性能.实验结果表明,该算法对加噪、JPEG压缩、滤波、几何攻击等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

沥青混合料CT图像分割技术及其效果分析

在最大类间方差法(OTSU法)的基础上,设计了环状分块方法,用以解决在处理路面芯样CT图像灰度图无明显双峰,目标集料颗粒与沥青胶浆背景分割的技术难题,并着重从图像分割效果方面设计试验,开展了评价研究.结果表明:采用环状分块和OTSU法相结合的改进算法,图像的分割质量明显提高.进一步与最佳阈值法(手动)相比较,采用粗集料...     

具有预定闭环极点区域的H∞鲁棒自校正控制

本文首先指出Grimble推出的H_∞鲁棒自校正控制不能使所有闭环极点配置在预定区域的问题。然后给出一种将z平面预定区域变换为w平面单位圆域的方法。通过这种变换,提出了具有预定极点区域的H_∞鲁棒自校正控制设计方法。最后给出了仿真结果。     

基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统

采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2帧间车头与车道线的最大角度变化量和平均角度差,应用AdaBoost算法提取驾驶员眼睛闭合帧数比例,并将上述各参数作为RBF神经网络的输入来实现驾驶员疲劳状态的动态监测,实验数据表明监测效果良好。