基于深度约束的水下稠密立体匹配

  目的  针对水下双目图像特征点稀疏、极线约束模型失效等难题,提出一种基于自适应深度约束的水下图像特征匹配(ADC-UFM)算法。  方法  结合FAST算子与SIFT描述子,提高图像匹配精度;提出基于水下折射因子的特征匹配约束模型（MCM）,有效剔除误匹配点;提出自适应阈值选取（ATC）方法,最大限度地保留复杂水下环境下的图像特征信息。  结果  实验结果显示,ADC-UFM算法优于现有的SIFT,SURF和UCC-SIFT等典型方法,匹配准确率可达85.2%,满足实时匹配需求。  结论  研究成果可为基于双目视觉系统的水下三维重建提供关键技术支撑。     

面向在线地图的GCN-LSTM神经网络速度预测

为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明：GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。     

中国公路货运枢纽规模分布的分形特征

为了定量描述中国公路货运枢纽体系结构现状, 将公路货运量作为货运枢纽的规模参数, 推导了分维数的计算公式, 选取1997~2007年的货运量统计数据, 计算了200个公路货运枢纽规模分布的分维数。数据拟合发现: 1997~1999年公路货运枢纽的规模分布具有双分形特征, 2000~2007年的规模分布呈单分形结构, 且分维数介于1.464 6~1.570 1间, 公路货运枢纽体系的规模分布与城镇体系基本一致。分析结果表明: 中国公路货运枢纽体系规模分布从双分形到单分形的演化显示其发育较好, 需加强大型公路货运枢纽建设, 以进一步优化公路货运枢纽体系结构。     

乘用车A柱盲区的校核方法

在驾驶员视野优化设计中,A柱盲区是影响汽车主动安全的重要因素之一,所以对A柱盲区的校核应给予足够的重视。文章用SAE眼椭圆、GB11562-94和RAMSIS眼点3种方法在同一个状态的驾驶姿势下对A柱盲区进行了校核．并对得到的3种不同结果进行了比较分析。结果表明,测得的双目障碍角中,RAMSIS眼点的结果〉SAE眼椭圆的结果〉GB11562-94的结果;在校核过程中,RAMSIS眼点比其他2种方法操作过程简单,在校核时间上占有优势。     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

驾驶人手机通话行为中基于图像特征决策融合的手势识别方法

为鲁棒检测自然环境中驾驶人的通话行为, 提出了一种驾驶人手机通话手势的识别方法。运用Adaboost算法检测驾驶人面部区域, 在YC_gC_r色彩空间中分别对面部肤色亮度分量和色度分量进行稀疏网格间隔采样, 由此建立了肤色的高斯分布模型; 针对驾驶室光照强度的不均匀性, 提出了肤色分量的漂移补偿算法, 建立了适应光照变化的在线肤色模型, 以准确分割左右手部肤色区域; 运用HOG算法获取手部肤色区域的2 376维HOG特征向量, 运用PCA方法将HOG特征降至400维; 同时提取手部肤色区域的PZMs特征, 并采用Relief算法筛选出权重最大的8个PZMs特征向量, 建立了融合PCA-HOG特征和Relief-PZMs特征的通话手势支持向量机分类决策。试验结果表明: 基于PCA-HOG特征的手势识别率为93.1%, 对光照变化的鲁棒性较好, 但易受到手部与头部转动的干扰; 基于Relief-PZMs特征的手势识别率为91.9%, 对于头部与手部姿态的耐受度较好, 但光照鲁棒性较差; 基于PCA-HOG和Relief-PZMs多元特征融合方法的手势识别率达到94.5%, 对光照波动、手部与头部转动等干扰条件具有较好的适应性。     

和谐HX_D1型大功率交流电力机车转向架

介绍了HXD1型大功率交流机车转向架的主要技术参数,总结了其轮对、轴箱、悬挂装置、传动装置、牵引装置、构架和辅助装置等主要部件的结构设计和技术特点。     

结合相关模板匹配和改进的积分投影眼睛定位方法

对眼睛快速、准确的定位是对运动中的人脸进行实时识别的重要前提.提出了1种结合人脸特征、相关模板匹配和改进的积分投影的方法,实现了快速有效的眼睛定位.在图像预处理的基础上,结合最大类间方差阈值分割法的二值化处理、数学形态学的开运算、相关模板匹配以及改进的积分投影得出人脸区域,然后根据人脸特征间的几何关系,利用改进的积分投影及其统计数据的峰值位置确定眼球的中心位置.实验表明,该方法具有很好的定位效果,对不同角度、不同方向的倾斜人脸、脸部表情及姿势变化等具有很好的鲁棒性.     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

地铁工程盾构机选型实例及WIRTH盾构机的性能特点

本文介绍了广州地铁某工程根据具体工程条件,结合广州地铁的普遍特点和要求,进行盾构机选型的实例。WIRTH-NFM公司生产的盾构机首次应用于中国大陆地铁工程,本文还介绍了该公司针对广州地铁设计制造的EPF复合型盾构机的性能特点。