基于计算机视觉的船舶操纵受扰力预测模型

常规船舶操纵受扰力预测模型在高海况预测数据幅值较大的情况下,预测过程引入的误差较大,因此设计一种基于计算机视觉的船舶操纵受扰力预测模型。首先分析船舶水上受力,得到不同坐标系下船舶自由度向量,在一定假设条件下得到船舶受力方程,了解船舶的受力情况后对基于计算机视觉的船舶航行图像的质量进行处理,填充连通图像区域,完成图像形态学处理,提取出与船舶操纵受扰力相关的图像兴趣区域,结合船舶自身的特性,完成船舶操纵受扰力的预测。仿真实验的结果表明,设计的预测模型在高海况不同船舶航行速度下,预测误差均小于常规模型,验证了设计模型的准确度。     

基于双目标定的渗滤液导排管道堵塞定位研究

为得到垃圾填埋场渗滤液导排管道堵塞位置信息,提出基于相机标定的管道内壁堵塞位置检测方法.首先对导排管道堵塞图像进行中值滤波和图像增强处理;其次根据传统相机标定所涉及到的坐标系以及引入的新坐标系之间的关系建立矩阵方程模型,再利用畸变矫正对模型参数进行优化,通过极线矫正和图像匹配获取堵塞目标点在左右图像的像素坐标;最后代入...     

案例推理中的案例检索网络及其扩展

在案例推理CBR（Case Based Reasoning）中不同的检索方法对于案例的表示、组织和存贮具有直接影响。本文对由Lenz与Burkhard提出的基本案例检索网络给出了完整的、形式化的描述,基于这种描述建立起数学模型,进而对其进行扩展。在基本案例检索网络BCRN(Basic Case Retrieval Network)的扩展模型中,设置了一个“虚拟结点层”位于信息实体结点层与案例结点层之间,每一个虚结点表示由一组具有相似属性的信息实体抽象出来的一个概念。虚结点的激活是可控的,若激活向后传播用户可在信息实体层中找到更具体的信息,反之向前传播时用户则可找到更为抽象的信息或案例,从而可满足不同用户的查询需求。     

基于视觉识别的城市区域限时停车系统研究

针对社会服务机构附近车流量大,车位需求大,而部分车辆长时间滞留导致交通堵塞及路侧临时停车位使用效率不高的问题,提出了在城市部分区域建立基于视觉识别的限时停车系统。本文分析了系统构建模式,通过对限时区域功能分类,分别建立了相应的最优车辆停留时间模型,并以武汉市某小学周边区域为例进行了分析。区域限时停车系统的建立对于解决城市局部交通拥堵及停车困难问题具有重要的意义。     

基于计算机视觉的结构位移监测综述

梳理基于计算机视觉的结构位移监测方法的研究和应用进展,从系统组成、计算方法、影响因素和实际应用4个方面进行综述,探讨计算机视觉结构位移监测目前存在的研究不足并给出合理建议。在系统组成方面,介绍各种相机、镜头和标志物选择的标准及优缺点,给出相机和镜头的选择建议以及是否需要人工标志物的应用场合。在计算方法方面,介绍相机标定、特征提取、目标追踪和位移计算4个方面的实现方法,分析镜头畸变带来的测量误差和相机标定的必要性,介绍2种实用相机标定的简化方法。在影响因素方面,从硬件因素、图像处理算法和环境影响3个方面分析引起系统测量误差的来源,阐述减小系统误差的解决方案。在实际应用方面,介绍计算机视觉结构位移监测在结构状态评估中的应用,包括结构受力行为分析、承载力评估、模态参数识别、模型更新、损伤识别和索力估计。     

基于机器视觉和支持向量机的汽车焊点定位研究

如何提高工业机器人的定位精度是实现汽车焊点自动化检测任务的一个关键技术问题。针对传统示教再现机器人存在的定位精度问题,提出一种基于机器视觉和支持向量机回归的焊点定位方法。通过融合激光测距信息的视觉系统测量机器人示教位置与期望位置的偏差,进行焊点的初步定位;建立基于粒子群优化算法的支持向量机回归模型,对视觉引导后的机器人末端进行三维空间上的误差补偿,实现焊点的精确定位;搭建了一套完整的试验平台,并与常用的支持向量机参数优化算法以及误差补偿模型进行比较和误差分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

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。     

案例推理中的案例检索网络及其扩展

在案例推理CBR（Case Based Reasoning)中不同的检索方法对于案例的表示、组织和存贮具有直接影响。本文对由Lenz与Burkhard提出的基本案例检索网络给出了完整的、形式化的描述,基于这种描述建立起数学模型,进而对其进行扩展。在基本案例检索网络BCRN（Basic Case Retrieval Network)的扩展模型中,设置了一个“虚拟结点层”位于信息实体结点层与案例结点层之间,每一个虚结点表示由一组具有相似属性的信息实体抽象出来的一个概念。虚结点的激活是可控的,若激活向后传播用户可在信息实体层中找到更具体的信息,反之向前传播时用户则可找到更为抽象的信息或案例,从而可满足不同用户的查询需求。     

大数据环境下移动视觉搜索研究的知识图谱分析

运用可视化知识图谱分析方法,以CiteSpace软件作为分析工具,对Web of Science核心数据库中收录的1996—2021年间关于移动视觉搜索研究的文献,从论文发表时间分布、国家分布、研究机构分布、学术期刊分布、学科分布、研究热点领域、前沿趋势等方面进行系统的计量分析.通过分析发现,移动视觉搜索研究近十年来迈入繁荣发展时期,前沿热点聚集于跨模态识别、人工智能技术、深度学习算法等领域.     

港口人工智能木材理货系统

为了提升件杂货码头尤其是木材码头在理货作业环节中的货物识别、数量清点和残损确认、货物分票的作业效率和准确率,提高木材理货质量,提升木材理货业务效率,降低安全风险,实现作业可追溯,通过视频流的采集和实时回传,实现木材理货各个业务场景实时的视频监控和数据采集,采用深度学习、机器视觉技术,以镇江港木材理货流程为主线,建立一套...