基于互双谱与径向基函数神经网络的舰船目标分类(英文)

提出了声矢量信号互双谱估计算法.利用该算法和其它的二阶、高阶谱估计算法,提取了实测数据的声压和声矢量信号组合特征,并用不同组合特征构造了径向基函数神经网络的输入向量集,对矢量水听器实测的舰船目标进行了分类识别.结果表明,声矢量信号组合特征比声压信号组合特征具有更强的类别可分性,提高了水声目标的识别率.     

基于多尺度卷积类内迁移学习的列车轴承故障诊断

考虑变工况下列车轴承振动数据分布不一致情况下, 传统深度学习诊断模型的泛化能力下降, 提出了一种多尺度卷积类内自适应的深度迁移学习模型; 模型利用改进的ResNet-50网络分析振动数据的频谱, 得到了中间层次特征, 构造了多尺度特征提取器, 从不同尺度处理中间层次特征得到高层次特征; 将高层次特征作为分类器的输入, 同时计算了伪标签以缩短在不同工作条件下收集的振动信号的条件分布距离来进行类内匹配; 为了验证模型的通用性和优越性, 将提出的模型分别用于列车轮对轴承数据集和凯斯西储数据集的多个工况进行试验验证和分析。研究结果表明: 通过对齐不同域中同一类样本的高层次特征作为分类器的输入, 提出的模型获得了更为理想的故障诊断精度; 在列车轴承6个变工况诊断实例中, 平均诊断精度为90.75%, 与传统深度学习模型相比, 模型诊断精度平均提高了约10%, 召回率为0.927;在凯斯西储数据集的12个变工况诊断实例中, 模型平均诊断精度达99.97%, 比传统模型提高约10%。可见, 利用伪标签减小了不同域之间的条件分布差异, 很好地处理了源域和目标域数据分布不一致的问题; 多尺度特征提取器能从不同尺度对齐样本的高层次特征, 增强了模型的泛化性与鲁棒性, 是解决变工况列车轴承故障诊断问题的一种有效模型。      

基于碰撞试验的车辆碰撞声信号特征

为使车辆碰撞发生重大交通事故后,能够及时报警和施救,将声音识别技术应用于交通事故的检测和报警。采用声音信号特征提取方法,通过试验搜集车辆典型碰撞声、自然界雷声、喇叭声等多种交通复合声音信号。使用Matlab工具,对采集的车辆正常行驶过程中无干扰、有干扰以及不同车速和不同角度碰撞时的3类声信号特征进行频谱分析。分析表明:发生重大交通事故时的车辆碰撞声信号频率远远高于其余两类状态,完全可以通过提取车辆碰撞声音信号特征来判断是否发生了重大交通事故。     

基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集...     

海面目标雷达图像多尺度轮廓段特征提取方法

为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。     

水面水下声起伏特性建模仿真与分析

为了解决水面和水下目标进行分类这一难题,本文从起伏特性的角度出发,对舰船辐射噪声进行特征提取。首先利用PM海浪谱模拟随机起伏界面,运用积分方程方法近似计算了海面起伏界面的散射强度,根据散射强度模拟信号幅度包络的变化规律,并基于信号的物理特征和幅度包络的特征设计了相关器。这样对接收到的信号进行包络提取,并将提取到的包络通过相关器处理得到相关系数,最后根据对相关系数的判断实现对水面和水下目标的分类。本文测试了不同深度下的声源,仿真结果验证了根据相关系数判断水面水下目标是可行的,并通过实验数据进一步验证了算法的有效性。     

被动声呐目标识别技术的现状与展望

简述了被动声呐目标识别的常用技术，分析了这一领域的研究现状，并针对现阶段被动声呐目标识别存在的问题，展望了下一步的工作。     

基于粒子计算的船舱三维数据特征提取系统设计

传统的船舱建模是一种正向开发过程,从零部件设计到加工和装配需要很长的周期,成本相对较高。随着计算机视觉技术、计算机处理技术的不断发展,基于逆向工程的船舱三维建模技术获得迅速发展,逆向工程的特点是根据现有实体结构进行逆向建模,能够显著提高工业产品的开发周期。在船舶工业领域,逆向工程的应用获得了重点关注,船舱三维建模逆向工程的重点和难点是计算机扫描获得的点云粒子数据处理与特征提取。本文将研究重点放在船舱三维数据特征提取系统的开发和提取原理方面,介绍一种基于粒子计算LOF的船舱三维数据特征提取技术,并基于OPENGL开发了特征提取系统。     

分形矩在印刷体藏文特征提取中的应用

运用分形矩理论,提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法。用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征,减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响,并在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,解决了由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题。     

基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。