复杂环境下无人机三维航迹规划及避障算法 被引量：3

1

作者 刘艳 李文波 +1 位作者 刘新彪 李一桐 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期93-98,110,共7页

针对三维复杂环境下高时效规划无人机航迹问题,提出一种改进的双向A*算法。设计扇面搜索域,减少计算开销;动态调整启发函数权重,优化代价函数,提高搜索效率;引入关键节点筛选策略,消除航迹中的冗余点,生成全局最优静态航迹。就飞行航迹... 针对三维复杂环境下高时效规划无人机航迹问题,提出一种改进的双向A*算法。设计扇面搜索域,减少计算开销;动态调整启发函数权重,优化代价函数,提高搜索效率;引入关键节点筛选策略,消除航迹中的冗余点,生成全局最优静态航迹。就飞行航迹中出现的动态避障问题,设计动态避障航迹最短优化目标函数,提出基于变分法的动态避障算法,考虑航迹容忍度,实现局部航迹在线调整和优化。仿真结果表明,设计的航迹规划算法不仅能在复杂环境下高时效规划出一条期望航迹,还能对突发威胁动态避障。 展开更多

关键词 无人机 航迹规划 动态避障 改进的双向A*算法 变分法

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基于压缩感知的波束域DOA估计 被引量：3

2

作者 房云飞 王洪雁 裴炳南 《电光与控制》 北大核心 2018年第8期88-92,共5页

针对传统波达方向角(DOA)估计算法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题,基于压缩感知理论,利用目标信号空域稀疏性,提出一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计算法。该算法将压缩信号从阵元域映射至波束域... 针对传统波达方向角(DOA)估计算法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题,基于压缩感知理论,利用目标信号空域稀疏性,提出一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计算法。该算法将压缩信号从阵元域映射至波束域,一定程度上克服了稀疏重构算法无法用于低信噪比情况下的缺陷。数值仿真表明,与传统的Capon,MUSIC和l1-SVD算法相比,所提算法可对相干信号进行有效DOA估计,具有较高角度分辨力和估计精度;与RMFOCUSS和l1-SVD算法相比,所提算法具有较低计算复杂度。 展开更多

关键词 压缩感知 波达方向 阵元域 波束域 多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解算法

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基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法

3

作者 刘艳 李一桐 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期65-71,91,共8页

光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次... 光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次,依据图像局部灰度均值,在每个像素点检测模板内自适应调整阈值,避免灰度变化影响检测效果;最后,根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则,筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明,FAST-9-12角点检测速度比FAST-12-16,FAST-9-16两种模板提高22%左右,因自适应阈值的提取方式不易受光照影响,检测准确率分别提高4.16和3.11个百分点,实现了图像特征快速和精准检测。 展开更多

关键词 FAST角点检测 双重模板 自适应阈值 柔性非极大值抑制 角点半径抑制

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利用空间平滑的协方差秩最小化DOA估计方法 被引量：8

4

作者 王洪雁 房云飞 裴炳南 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期128-135,共8页

针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法.在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩... 针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法.在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现波达方向估计.仿真结果表明,与传统MUSIC算法、基于矩阵补全理论的MUSIC算法和秩迹最小化算法相比,所提算法能较好地抑制非均匀噪声影响,且在相干条件下具有较好的波达方向估计性能. 展开更多

关键词 波达方向 空间平滑 相干信号 非均匀噪声 秩最小化

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MIMO雷达空时编码和接收权联合稳健设计 被引量：5

5

作者 王洪雁 乔恵娇 裴炳南 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期69-77,共9页

针对基于多进多出雷达的空时自适应处理方法的检测性能对目标参数估计误差敏感从而导致系统检测概率稳健性较差的问题,提出一种改善多进多出空时自适应检测性能的发射波形和接收权联合稳健设计方法。首先推导了多进多出空时自适应输出... 针对基于多进多出雷达的空时自适应处理方法的检测性能对目标参数估计误差敏感从而导致系统检测概率稳健性较差的问题,提出一种改善多进多出空时自适应检测性能的发射波形和接收权联合稳健设计方法。首先推导了多进多出空时自适应输出信干噪比的数学表达,而后构建了目标空时频导向矢量估计误差模型。在此误差模型、波形恒模特性、旁瓣以及杂波抑制等约束下,基于最大化最差情况下输出信干噪比准则,提出了改善多进多出空时自适应检测性能的发射波形相关阵和接收权联合稳健优化问题。为求解所得复杂非线性优化问题,提出一种迭代方法,其中每一步都可转化为半定规划问题,因而可获得高效求解。仿真结果表明,与现存主要的稳健方法、非稳健方法及不相关波形相比,所提方法可显著改善多进多出空时自适应检测概率的稳健性能。 展开更多

关键词 多进多出雷达 联合稳健优化 恒模约束 旁瓣抑制 杂波抑制

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基于小波的稳健光流计算方法 被引量：1

6

作者 王洪雁 郑佳 裴炳南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2945-2953,共9页

针对系统误差导致光流计算稳健性较差及精度较低的问题,该文提出一种基于小波多分辨理论的稳健光流计算方法。所提算法基于小波多尺度分辨率特性,将光照条件变化及传感器噪声引起的系统误差包含进光流计算中以改善光流计算的稳健性及估... 针对系统误差导致光流计算稳健性较差及精度较低的问题,该文提出一种基于小波多分辨理论的稳健光流计算方法。所提算法基于小波多尺度分辨率特性,将光照条件变化及传感器噪声引起的系统误差包含进光流计算中以改善光流计算的稳健性及估计精度,并通过总体最小二乘法求解超定小波光流方程组以获得光流矢量。仿真结果表明,与传统的Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法及基于小波的全向图像光流估计方法相比,所提算法可显著改善光流估计精度及稳健性。 展开更多

关键词 光流计算 小波多分辨 系统误差 总体最小二乘

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鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的SLAM算法 被引量：5

7

作者 刘艳 程诚 裴少婧 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第8期12-16,23,共6页

针对SLAM在复杂环境下对噪声干扰鲁棒性差以及运动轨迹预测误差问题,在UKF中引入自适应估计理论与鲁棒H∞控制准则,提出一种鲁棒自适应UKF-SLAM算法。该算法利用自适应估计理论,构建抗差因子和自适应因子,自适应估计测量和状态噪声等价... 针对SLAM在复杂环境下对噪声干扰鲁棒性差以及运动轨迹预测误差问题,在UKF中引入自适应估计理论与鲁棒H∞控制准则,提出一种鲁棒自适应UKF-SLAM算法。该算法利用自适应估计理论,构建抗差因子和自适应因子,自适应估计测量和状态噪声等价协方差阵,实现粗差分离和噪声方差自适应补偿;利用鲁棒H∞控制准则对系统状态均值和协方差进行迭代更新,提高噪声干扰鲁棒性、降低预测误差。仿真结果表明:该算法能保证移动机器人在不同噪声环境下具有良好的鲁棒性与定位精度。 展开更多

关键词 移动机器人 SLAM 无迹卡尔曼滤波 自适应估计 抗差估计

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一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法 被引量：18

8

作者 王拓 王洪雁 裴炳南 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期23-27,共5页

针对传统中值滤波算法对高密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题,基于循环迭代处理思想,提出一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法。在传统基于决策滤波方法基础上,所提算法自适应调整滤波窗口尺寸并计算滤波窗口内非椒盐像素中值以... 针对传统中值滤波算法对高密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题,基于循环迭代处理思想,提出一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法。在传统基于决策滤波方法基础上,所提算法自适应调整滤波窗口尺寸并计算滤波窗口内非椒盐像素中值以替换噪声像素,进而根据噪声密度自适应决定算法迭代次数,以完全消除椒盐噪声并恢复原始图像。仿真结果表明,对噪声密度为10%～99%的图像,与标准中值滤波及其4种改进算法相比,所提算法能较快消除椒盐噪声且可较好恢复原始图像细节。 展开更多

关键词 图像处理 椒盐噪声 迭代自适应中值滤波 滤波窗口 运行时间

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光照变化下基于稀疏表示的视觉跟踪算法研究 被引量：1

9

作者 邱贺磊 王洪雁 裴炳南 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期11-16,38,共7页

为提高光照变化下目标跟踪算法的精度和鲁棒性,基于稀疏表示理论,提出一种光照补偿和多任务稀疏表示联合优化算法。该算法首先根据目标模板与候选目标的平均亮度差异对目标模板光照补偿,而后利用候选目标构建过完备字典以稀疏表示光照... 为提高光照变化下目标跟踪算法的精度和鲁棒性,基于稀疏表示理论,提出一种光照补偿和多任务稀疏表示联合优化算法。该算法首先根据目标模板与候选目标的平均亮度差异对目标模板光照补偿,而后利用候选目标构建过完备字典以稀疏表示光照补偿后的目标模板,并将所得问题转化为一个多任务优化问题,然后利用所得稀疏编码矩阵快速剔除无关候选目标,最后基于重构误差对剩余候选目标进行局部结构化评估,进而实现目标的精确跟踪。实验结果表明,与现有主流算法相比,剧烈光照变化情况下,所提方法可显著改善目标跟踪精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 视觉跟踪 光照补偿 稀疏表示 外观模型

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一种GPS/BDS双模导航系统的选星算法 被引量：4

10

作者 胡朝阳 裴炳南 程诚 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期49-53,共5页

为解决传统选星算法中定位精度与计算GDOP复杂度之间的矛盾,提出一种改进的快速卫星选择算法。通过利用卫星的高度角和方位角信息划分区域,剔除信噪比小于一定门限的卫星,应用牛顿恒等式的GDOP计算方法,最终确定选择6颗卫星进行定位。... 为解决传统选星算法中定位精度与计算GDOP复杂度之间的矛盾,提出一种改进的快速卫星选择算法。通过利用卫星的高度角和方位角信息划分区域,剔除信噪比小于一定门限的卫星,应用牛顿恒等式的GDOP计算方法,最终确定选择6颗卫星进行定位。用于较少周期计算的最佳卫星几何分布划分区域可以极大减少运算量,理论分析和实验结果表明,与最小GDOP算法相比,在略微牺牲定位精度的情况下,所提算法计算量显著降低,而定位精度优于Quasi-Optimal算法,证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 选星算法 几何精度因子 高度角 方位角

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基于改进Faster R-CNN模型的樱桃缺陷检测 被引量：12

11

作者 魏冉 裴悦琨 +2 位作者 姜艳超 周品志 张永飞 《食品与机械》 北大核心 2021年第10期98-105,201,共9页

目的:提高工业环境下樱桃分级分拣工作的效率。方法:提出了基于Faster R-CNN框架改进的樱桃缺陷识别分拣模型。结果:通过对比VGG16、MobileNet-V2和ResNet50网络,主干网络为ResNet50的效果最优,改进后的Faster R-CNN模型对樱桃裂口、双... 目的:提高工业环境下樱桃分级分拣工作的效率。方法:提出了基于Faster R-CNN框架改进的樱桃缺陷识别分拣模型。结果:通过对比VGG16、MobileNet-V2和ResNet50网络,主干网络为ResNet50的效果最优,改进后的Faster R-CNN模型对樱桃裂口、双生、刺激生长、霉变、褐变腐烂和完好果的检测精度分别为97.75%,99.77%,98.90%,97.56%,96.67%,98.80%,平均检测精度达98.24%,高于其他模型,检测速度为31.16帧/s。结论:试验方法对樱桃缺陷类别的检测具有较高的识别精度。 展开更多

关键词 樱桃 缺陷 Faster R-CNN 特征金字塔 注意力机制

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基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别 被引量：7

12

作者 裴悦琨 连明月 +3 位作者 姜艳超 叶家敏 韩心新 谷宇 《食品与机械》 北大核心 2019年第12期137-140,226,共5页

以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证。结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25%,缺陷果樱桃识别准确率为97.99%,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷... 以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证。结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25%,缺陷果樱桃识别准确率为97.99%,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷类型。 展开更多

关键词 缺陷检测 樱桃分级 机器视觉 卷积神经网络

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集中式MIMO雷达数据结构特征最优检测方法

13

作者 张豪生 裴炳南 +1 位作者 裴腾达 蒋涅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第10期42-46,共5页

针对集中式MIMO雷达目标检测与参数估计问题,提出一种提高MIMO雷达参数估计性能和检测的优化方法。该方法利用接收数据协方差斜对称特性,在广义似然比准则下,线性规划检测目标。仿真结果表明,该方法可以提高雷达目标的检测概率及参数估... 针对集中式MIMO雷达目标检测与参数估计问题,提出一种提高MIMO雷达参数估计性能和检测的优化方法。该方法利用接收数据协方差斜对称特性,在广义似然比准则下,线性规划检测目标。仿真结果表明,该方法可以提高雷达目标的检测概率及参数估计的准确度,同时可较好地抑制旁瓣,运行时间更短。 展开更多

关键词 集中式MIMO雷达 旁瓣抑制 参数估计 斜对称结构 黄金比例分割法

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基于YOLOV4模型的果园樱桃实时检测研究 被引量：5

14

作者 周品志 裴悦琨 +2 位作者 魏冉 张永飞 谷宇 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期2522-2532,共11页

为解决在自然环境下对樱桃不同生长时期的状态监测受环境影响存在目标识别困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CSPDarknet53改进的卷积神经网络樱桃分类检测模型。经典YOLOV4所使用的特征提取网络层数较深,能够提取更高级的抽象特... 为解决在自然环境下对樱桃不同生长时期的状态监测受环境影响存在目标识别困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CSPDarknet53改进的卷积神经网络樱桃分类检测模型。经典YOLOV4所使用的特征提取网络层数较深,能够提取更高级的抽象特征,但是对目标局部感知能力较弱,通过在CSPDarknet53网络结构上融合CBAM注意力机制,增强了目标局部特征感知能力,进一步提升目标检测精度,其特征提取和目标检测能力优于原算法,调整特征提取网络的特征层输出,将第三层输出变为第二层输出以增加小目标语义信息的获取,利用k-means算法优化先验框尺寸以适应樱桃目标大小,并进行了消融实验分析。结果表明,改进的YOLOV4樱桃检测模型模型的平均精度达到了92.31%,F1分数达到了87.3%,优于Faster RCNN、YOLOV3和原来的YOLOV4算法,检测速度为40.23幅·s^(-1),适用于自然环境下的樱桃监测,为实现果园水果生长状态自动监测提供了理论和技术基础。 展开更多

关键词 樱桃 成熟度 注意力机制

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基于FPGA的快速樱桃缺陷检测与识别系统设计 被引量：4

15

作者 裴悦琨 谷宇 连明月 《食品与机械》 北大核心 2020年第8期129-134,165,共7页

为使樱桃缺陷检测与识别系统满足实时性的要求,提出以卷积神经网络模型为基础,使用SDSoC开发平台,完成FPGA对樱桃缺陷进行快速检测与识别系统的设计。通过优化数据传输,复用网络模型中通用矩阵乘法函数(GEMM)和对卷积操作进行并行化设计... 为使樱桃缺陷检测与识别系统满足实时性的要求,提出以卷积神经网络模型为基础,使用SDSoC开发平台,完成FPGA对樱桃缺陷进行快速检测与识别系统的设计。通过优化数据传输,复用网络模型中通用矩阵乘法函数(GEMM)和对卷积操作进行并行化设计,实现PL端硬件加速。利用SDSoC平台,在PS端使用高级语言映射卷积神经网络模型,在实现所需性能的同时大量节省了开发时间。结果表明,与纯软件方式相比,基于Zynq7020硬件开发平台,速度提高了2.19倍以上,与CPU平台相当。 展开更多

关键词 缺陷检测 樱桃分级 卷积神经网络 硬件加速 现场可编程门阵列 SDSoC

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基于深度卷积神经网络的樱桃分级检测 被引量：3

16

作者 张永飞 裴悦琨 +2 位作者 姜艳超 魏冉 周品志 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2021年第14期138-144,共7页

为使樱桃达到标准化和商品化,加大樱桃产值,樱桃分级成为不可或缺的环节。该文提出一种基于深度学习关键点检测方法对樱桃的大小分级和有无果梗进行判别。通过卷积神经网络自动提取樱桃的关键点特征,构建回归网络模型得到樱桃果梗首末... 为使樱桃达到标准化和商品化,加大樱桃产值,樱桃分级成为不可或缺的环节。该文提出一种基于深度学习关键点检测方法对樱桃的大小分级和有无果梗进行判别。通过卷积神经网络自动提取樱桃的关键点特征,构建回归网络模型得到樱桃果梗首末两端和果萼两侧的关键点坐标,从而达到樱桃分级的目的。试验结果表明樱桃大小检测准确率为93.14%,有无果梗判定准确率为90.57%,基于深度学习的关键点回归检测方法能够有效检测樱桃尺寸和有无果梗,具有较高的准确率,检测速度为33 fps,能够满足实时性需求。 展开更多

关键词 深度学习 关键点检测 分级检测 实时性需求 樱桃

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基于改进YOLOX模型的樱桃缺陷及分级检测 被引量：2

17

作者 刘敬宇 裴悦琨 +2 位作者 常志远 柴智 曹佩佩 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第1期139-145,共7页

目的:实现工业化条件下樱桃的快速分级。方法:采用YOLOX网络对缺陷果进行检测,通过为特征金字塔网络设置适当的融合因子来提高不明显缺陷的检测精度,并将Focal Loss集成到损失函数中;使用YOLOX网络对完好果进行分级,引入注意力机制CBAM... 目的:实现工业化条件下樱桃的快速分级。方法:采用YOLOX网络对缺陷果进行检测,通过为特征金字塔网络设置适当的融合因子来提高不明显缺陷的检测精度,并将Focal Loss集成到损失函数中;使用YOLOX网络对完好果进行分级,引入注意力机制CBAM来加强网络特征提取。结果:樱桃表面缺陷的平均检测精度为97.59%,大小和颜色分级的平均检测精度为95.92%。结论:改进后的YOLOX网络可明显提升樱桃缺陷及分级检测的精度。 展开更多

关键词 樱桃分级 YOLOX FPN Focal Loss 注意力机制

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一种改进的整周模糊度去相关算法 被引量：2

18

作者 蒋涅 裴炳南 张豪生 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第1期37-41,共5页

全球卫星导航系统整周模糊度去相关算法的性能直接影响到整周模糊度的解算精度和效率。针对整周模糊度去相关算法的性能问题,提出了对协方差矩阵的对角线元素先实施升序排列,后对变换矩阵的对角线元素进行降序排列的方法,进而改进了现... 全球卫星导航系统整周模糊度去相关算法的性能直接影响到整周模糊度的解算精度和效率。针对整周模糊度去相关算法的性能问题,提出了对协方差矩阵的对角线元素先实施升序排列,后对变换矩阵的对角线元素进行降序排列的方法,进而改进了现有算法的终止条件,提高了去相关解算效果和模糊度搜索效率。数值仿真实验表明,与文献中基于对角线升序排列的去相关算法和迭代算法比较,所提改进算法的去相关性能在高维空间具有明显优势,适用于多星导航系统的整周模糊度求解。 展开更多

关键词 卫星导航 整数变换 整周模糊度 去相关算法

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