飞机蒙皮平整度测量设备校准方法的研究

本文主要介绍了一种可行的飞机蒙皮平整度测量设备的具体校准方法,并对其校准的主要计量指标飞机蒙皮平整度测量设备各支点间隔示值误差进行了合理的不确定度评定,该研究为目前尚无国家校准规范的飞机蒙皮平整度测量设备提供了可供参考的校准方法,为计量及设备使用者对飞机蒙皮平整度测量设备的校准或性能确认提供了参考依据。     

基于改进的LBP特征和随机森林相结合的人脸关键点检测方法研究

提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10％左右。     

法向量夹角的点云特征线提取算法研究

文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法，该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中，通过构建最小生成树来实现法向量重定向，一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性，随后对初选特征点进行细化和删减，得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明，该算法原理简单，能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征，是一种有效的三维点云特征线提取算法。     

基于高分辨一维距离像的雷达目标三维成像方法研究

针对基于多姿态角下高分辨一维距离像的雷达目标三维成像,本文提出了一种基于互相关方法的散射中心关联和三维成像算法。该方法在穷举所有由一维距离像提取出的散射中心径向距离之间的任意组合的基础上,对散射中心三维坐标进行量化,通过真假散射中心之间的相关,最终获取目标的三维结构信息。与以往方法相比,该方法算法简单,无需大量的目标测量数据。文中给出了应用该方法进行雷达目标三维成像的步骤,仿真结果证明了该方法的有效性。     

监控视频中枪支自动检测研究综述

首先对监控视频中枪支自动检测的问题进行描述,其次从基于人工提取特征的方法和基于深度学习的方法两个角度介绍目前国内外在该领域研究的主要成果,对视频监控中枪支检测问题的研究文献进行了整理和分析。     

基于SAR图像的海洋溢油提取方法研究

微波遥感是当前海洋溢油提取的主要工具,以ENVISAT-1的ASAR图像为事例,探讨了利用雷达图像后向散射系数进行海洋溢油半自动检测的方法,给出了海洋溢油检测的流程体系,并结合油污扩散面积的计算公式对海洋溢油面积进行了估算。试验结果表明该算法是可行和有效的。     

基于角点检测的地理特征遥感识别系统

在不同光照和旋转角度下进行地理特征遥感识别是测绘领域的难点,为了实现对地理地形的准确测绘,需要进行地理特征遥感识别优化设计。传统方法中,采用遥感图像边缘特征检测算法,当遥感图像出现旋转角度时,识别性能不好。针对这一问题,提出一种角点检测的地理特征遥感识别算法,并进行系统设计与实现,系统通过图像传感模块采集遥感图像,经过角点特征处理器提取图像特征。在不同光照和旋转角度,采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点,得到地理遥感特征数据采集的角点模型,基于角点检测,进行遥感识别算法改进和系统实现。实验结果表明,采用该算法和系统,地理特征遥感识别准确率高,耗时较少,提高对地理特征遥感识别性能。为实现对地理地形的准确测绘提供依据。     

蒙皮镜像加工技术专利分析

蒙皮是飞机的关键部件之一,镜像加工是制造蒙皮的一种新的加工方式,其代表着蒙皮加工的发展趋势。本文对国内外镜像加工技术进行了简要的介绍,通过分析蒙皮镜像加工技术的专利申请量趋势、地域分布、重要申请人等方面进行统计,具体分析了全球范围内和中国国内的蒙皮镜像加工技术领域的专利情况。     

一种基于斜率变化间接提取轮廓特征点的算法

提出了一种基于斜率变化间接提取轮廓特征点的新算法,该算法通过对轮廓点序列在X、Y方向进行分解以简化运算,减少噪声干扰。给出了算法的实现过程。理论和试验结果表明,该算法对于特征点的提取不仅计算量小,易于实现,且对特征点的定位也比较准确。     

基于Morlet小波Canny边缘检测的遥感视觉提取

传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式,导致视觉提取分辨率不好,特征提取不准。提出采用Morlet小波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建,提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明,该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显,提取正确率最高可以达到94.20%,算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。     

An adaptive high-voltage direct current detection algorithm using cognitive wavelet transform

This paper proposes an algorithm that uses wavelet level adaptive decision-making for detecting high-voltage direct current (HVDC) discharge in wavelet transform cognitively. The identification and detection of HVDC discharge is an essential area of investigation, which contributes to ensuring pipeline safety and the optimal operation of an electrical power system. The proposed algorithm overcomes the wavelet packet transform’s disadvantage of needing to determine the level in advance. The decomposition level of wavelet packet transform is controlled by calculating relative wavelet energy change to decide its wavelet level. Our proposal extracts richer features of HVDC discharge by comparing other feature extraction algorithms. To select the best-suited mother wavelet function, we also design a selection method based on quantitative and qualitative approaches. An additional objective of this study is to detect the phenomenon of HVDC discharge using CP time-series data to assess the corrosion of energy pipelines. Moreover, a third primary discovery is that a wavelet-based application framework is designed to detect the HVDC discharge and further protect the energy pipeline. These discoveries can be valuably applied to the protection of power systems. They also provide brighter perspectives on future opportunities to expand on studies-to-date on the detection and classification of time-series data.     

面向人口漂移的贝叶斯多网络客户细分方法

由于不同区域间的人口漂移,即样本人群的特质变异,基于某地区样本构建的客户细分模型对其他地区客户分类时会出现较大误差。本文设计了面向数据漂移的贝叶斯网络算法,采用贝叶斯多网络为每类样本建立局部网络结构,增强模型对同类样本数据的拟合度,强化显示同类样本的共性特征,弱化不同区域间样本的差异性。实验表明,该方法显著改善模型对数据质量较差样本的适应性,提高对不同客户样本分类的准确率,适应我国各地区间人口特征差异性较大的国情。     

均匀圆阵下一种宽带类MUSIC算法

针对为解决对雷达和通信中宽带信号定位问题,并提高定位精度,提出了一种均匀圆阵下的DOA估计方法,该方法对宽带信号进行快速傅里叶变换（FFT）,以窄带多重信号分类（MUSIC）算法为依据,将宽带信号分解为不同频带上的窄带信号,通过对每个频带进行窄带信号子空间处理,获得信号角度的估计,将多重信号角度估计组合得到宽带信号的方位角和俯仰角。经过理论推导及仿真验证,该算法具有高精确定位及全向测向的优点。     

基于改进的Canny算子图像信息提取算法研究

研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。     

一种新的基于复小波变换的数字图像水印算法

本文提出了一种基于复小波变换的新的具有鲁棒性的数字图像水印方法。为了改进算法的鲁棒性，本文采用了纠错码，该技术是在空域中进行的。为了了解本文所提出的在CWT域上所提出的算法，我们在DWT域上采用同样的嵌入算法来和它进行比较。最后，我们要通过试验来检测两种算法对于选择性攻击(比如JPEG，JPEG2000压缩)的鲁棒性，并利用水印检测软件基准来对他们进行比较。     

基于重叠矩形图像表示方法的贝塞尔-傅里叶矩快速计算

贝塞尔-傅里叶矩作为一种图像特征在计算机视觉、图像处理等领域得到了广泛的应用。提出一种基于重叠矩形图像表示方法的贝塞尔-傅里叶矩快速算法。该算法利用重叠矩形图像表示方法,将灰度图像的贝塞尔-傅立叶矩的计算转化为对一系列仅包含单个矩形区域的二值图像的贝塞尔-傅立叶矩的和,使得最耗时间的积分运算与具体图像无关,从而可以利用查表法提前完成大量的运算,提高算法的执行效率。实验结果表示,新算法比贝塞尔-傅里叶直接生成算法在速度上有较明显的提高。     

Acoustic feature selection for automatic emotion recognition from speech

Emotional expression and understanding are normal instincts of human beings, but automatical emotion recognition from speech without referring any language or linguistic information remains an unclosed problem. The limited size of existing emotional data samples, and the relative higher dimensionality have outstripped many dimensionality reduction and feature selection algorithms. This paper focuses on the data preprocessing techniques which aim to extract the most effective acoustic features to improve the performance of the emotion recognition. A novel algorithm is presented in this paper, which can be applied on a small sized data set with a high number of features. The presented algorithm integrates the advantages from a decision tree method and the random forest ensemble. Experiment results on a series of Chinese emotional speech data sets indicate that the presented algorithm can achieve improved results on emotional recognition, and outperform the commonly used Principle Component Analysis (PCA)/Multi-Dimensional Scaling (MDS) methods, and the more recently developed ISOMap dimensionality reduction method.     

基于ＥＭ ＰＣＡ和级联分类器的人脸检测

为了提高人脸检测的速度及鲁棒性,提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（ＥＭ ＰＣＡ）的人脸检测方法．该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器,再利用ＥＭ ＰＣＡ提取特征来训练非线性支持向量机（ＳＶＭ）;在检测阶段,首先通过２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器快速过滤掉大量的背景区域,再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证,以确认是否为人脸．实验结果证明了该方法的有效性和正确性．     

一种BP神经网络气象预测中的应用研究

针对历年长江流域的小麦赤霉病发病的气象指标和统计资料,应用改进型的BP神经网络建立了该地区流域的小麦赤霉病发病的预报模型.实验证明,该改进型的算法利用为变梯度反向传播算法和强大的函数映射的特征,可以建立符合小麦赤霉病发病的气象预报模型,为小麦赤霉病地研究提供科学依据,对指导农业工作具有一定的应用意义.     

基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究

[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。