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长安大学电工实验中心信息化建设实践与探索 被引量：4
1
作者 温立民 王会峰 +2 位作者 朱礼亚 闫茂德 徐娟 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第3期189-192,共4页
为适应国家中长期教学改革和发展规划关于高校实验室信息化改革与建设要求,长安大学从自身情况出发,借鉴兄弟院校实验室信息化建设经验,加大电工电子实验中心信息化建设力度,建成了适合该校发展的集约化、信息化实验教学平台。文章阐述... 为适应国家中长期教学改革和发展规划关于高校实验室信息化改革与建设要求,长安大学从自身情况出发,借鉴兄弟院校实验室信息化建设经验,加大电工电子实验中心信息化建设力度,建成了适合该校发展的集约化、信息化实验教学平台。文章阐述了平台的总体建设方案和架构,从软硬件两个方面探讨了平台建设。近一年的实践测试表明,该平台使该校电工电子实验室整体迈上了一个新台阶。 展开更多
关键词 实验教学中心 信息化建设 自主教学
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基于深度强化学习的城市交通信号分层协同控制方法 被引量：1
2
作者 代亮 杜鹏飞 +1 位作者 黄自彬 杨朋博 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期63-72,95,共11页
强化学习具有强大的自适应性和学习能力,能够根据环境变化和反馈信号不断调整策略和行为,实现持续优化,为城市交通信号控制提供新的技术手段。针对现有强化学习方法在交通信号协同控制中存在的智能体协作效率低下与控制区域划分机制缺... 强化学习具有强大的自适应性和学习能力,能够根据环境变化和反馈信号不断调整策略和行为,实现持续优化,为城市交通信号控制提供新的技术手段。针对现有强化学习方法在交通信号协同控制中存在的智能体协作效率低下与控制区域划分机制缺失问题,本文提出一种交通信号分层协同控制架构,通过构建交叉口智能体,进行状态空间与回报函数的关联性协同设计,并建立基于拥堵扩散的交通控制子区划分模型,实现动态划分交通控制子区。最后,构建子区智能体协调子区内部交叉口智能体,交叉口智能体根据子区智能体提供的全局性建议以及所在交叉口情况完成信号控制方案的优化,实现区域交通信号分层协同控制。仿真结果表明,与现有定时控制与强化学习方法相比,本文方法平均行程时间分别降低56.78%和29.23%。相比MPLight(Max Pressure Light)方法,平均速度提升7.21%,平均行程时间与停车次数分别减少22.62%和3.98%。此外,通过对比在不同规模以及拓扑结构路网的性能表现,验证本文方法在同质交叉口路网中具有一定可移植性。 展开更多
关键词 智能交通 交通信号控制 深度强化学习 多智能体 子区划分
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变质量动力吸振器模糊控制策略研究
3
作者 高强 李筱筱 +1 位作者 孙吉超 段晨东 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第2期296-300,411,共6页
为了克服传统动力吸振器有效频带过窄的缺陷,提高其减振效果,针对一种新型自适应动力吸振器-变质量动力吸振器,研究了基于模糊逻辑的控制策略。该控制策略通过变质量动力吸振器与主系统振动信号的相位差判断吸振器固有频率与主系统激振... 为了克服传统动力吸振器有效频带过窄的缺陷,提高其减振效果,针对一种新型自适应动力吸振器-变质量动力吸振器,研究了基于模糊逻辑的控制策略。该控制策略通过变质量动力吸振器与主系统振动信号的相位差判断吸振器固有频率与主系统激振频率是否相等,在吸振器失谐时采用模糊控制规则改变吸振器质量,使吸振器固有频率能够及时跟踪主系统激振频率的变化。通过数字仿真和台架实验对该控制策略的效果进行了验证,结果表明:所设计的基于模糊逻辑的变质量动力吸振器控制策略能够根据主系统激振频率的变化调整吸振器质量,使吸振器总是处于调谐状态,可在一个较宽的频带内明显提高吸振器减振效果,具有很好的工程应用价值。 展开更多
关键词 振动控制 动力吸振器 自适应动力吸振器 吸振器控制 模糊控制
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考虑车道剩余容量的区域交通信号控制方法
4
作者 代亮 黄自彬 +1 位作者 张中昊 李臣富 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期108-118,共11页
平面交叉口是城市路网整体通行能力的瓶颈,是城市路网交通组织、交通渠化和交通治理的重点。深度强化学习通过智能体与环境交互寻找目标策略,契合交通环境复杂多变的特点,被广泛应用于平面交叉口交通信号控制领域。本文提出考虑车道容... 平面交叉口是城市路网整体通行能力的瓶颈,是城市路网交通组织、交通渠化和交通治理的重点。深度强化学习通过智能体与环境交互寻找目标策略,契合交通环境复杂多变的特点,被广泛应用于平面交叉口交通信号控制领域。本文提出考虑车道容量的区域交通信号协同控制方法,通过建模上下游交叉口协作关系,在最大压力方法中引入交叉口下游车道容量信息设计奖励函数,同时,基于多智能体强化学习算法提出分布式区域交通信号协调控制方法。通过使用济南与杭州真实路网和交通流数据集进行性能验证,与现有区域交通信号控制方法相比,平均行程时间降低6.05%,平均延误降低18.39%,平均排队长度降低21.86%,吞吐量提升0.24%。 展开更多
关键词 智能交通 交通信号控制 深度强化学习 多智能体 特征融合
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融合多策略天鹰算法优化汽车ABS的PID控制 被引量：2
5
作者 田闯 黄鹤 +3 位作者 林国庆 高涛 王萍 赵力国 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第4期52-61,共10页
为改善现有防抱死制动系统采用比例积分微分(PID)控制方法实时性差且无法自动调整参数的问题,提出了一种多策略天鹰优化算法的防抱死制动系统PID控制方法。以单轮车辆模型为例,首先,构建汽车防抱死系统的PID控制器仿真模型。其次,提出... 为改善现有防抱死制动系统采用比例积分微分(PID)控制方法实时性差且无法自动调整参数的问题,提出了一种多策略天鹰优化算法的防抱死制动系统PID控制方法。以单轮车辆模型为例,首先,构建汽车防抱死系统的PID控制器仿真模型。其次,提出了一种融合差分进化、反向学习和停滞扰动策略的天鹰搜索算法(DERLSP-AO),解决了天鹰优化算法(AO)易陷入局部最优及搜索精度有限的问题。通过设计狩猎视角反向学习策略来增大搜索范围,提高了算法效率;设计了停滞扰动策略,防止AO陷入局部最优;同时,结合差分进化策略,使天鹰种群进化淘汰掉较差个体。通过混合多种策略,完成了DERLSP-AO方法设计。然后,利用最优个体整定PID参数,得到优化的DERLSP-AO-PID控制器。最后,选择不同路面条件对汽车防抱死制动过程进行仿真实验。结果表明,相比现有算法,基于DERLSP-AO-PID控制的防抱死系统(ABS)输出的滑移率曲线,能够更好地保持在期望范围内,车辆制动时间更少,制动距离也较短,进一步验证了改进算法的有效性,制动性能有所提升。 展开更多
关键词 防抱死系统(ABS) PID控制器 天鹰优化算法(AO) 天鹰算法优化PID 滑移率 路面附着系数 制动距离
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改进天鹰算法优化整车ABS的模糊PID控制
6
作者 田闯 黄鹤 +2 位作者 杨澜 高涛 王会峰 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1462-1470,共9页
针对现有防抱死制动系统(ABS)控制器部分动态性能不足且过分依赖专家经验的弊端,提出多策略天鹰算法优化的整车ABS模糊PID控制方法.搭建汽车ABS动态性能仿真平台,包括整车模型、制动器模型及控制器模型.为了解决天鹰算法易陷入局部最优... 针对现有防抱死制动系统(ABS)控制器部分动态性能不足且过分依赖专家经验的弊端,提出多策略天鹰算法优化的整车ABS模糊PID控制方法.搭建汽车ABS动态性能仿真平台,包括整车模型、制动器模型及控制器模型.为了解决天鹰算法易陷入局部最优及搜索精度有限的问题,提出基于多策略改进的天鹰优化算法(DEFFAO).设计天鹰自由捕猎策略,增强个体搜索能力,避免算法陷入局部最优值;设计非线性收敛因子,平衡全局和局部的搜索能力;结合差分进化策略,淘汰天鹰种群中的较差个体.通过混合多种策略,完成DEFFAO方法设计.采用离线优化整定比例因子参数得到DEFFAO-模糊PID控制器,选择不同路面条件对汽车防抱死制动过程进行仿真实验.结果表明,相比现有算法,基于DEFFAO-模糊PID控制ABS输出的滑移率曲线能够更好地保持在期望范围内,车辆制动时间更快,制动距离更短. 展开更多
关键词 防抱死系统(ABS) 模糊PID控制器 天鹰算法 滑移率 制动时间 制动距离
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面向飞行器智能协同控制的分层双时延策略梯度强化学习方法
7
作者 马宇 安豆 +3 位作者 林熙祥 赵建福 张光华 牛鸿敏 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第9期88-98,共11页
针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可... 针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决观测信息不全问题;然后,针对博弈环境多变和学习成本问题,提出基于集中训练分布执行的分层双时延策略梯度强化学习方法,融合有模型(model-based)与无模型(model-free)机制高效利用现有博弈环境的演化模型;最后,在分层智能决策框架下,进行典型多飞行器博弈及千次多场景的仿真验证。结果表明,新方法有效解决多飞行器协同控制问题,相较于多智能体强化学习算法MAPPO和QMIX,训练时间分别减少了51.03%和79.03%,算法效率(累积回报)分别提升了37.51%和58.73%,规避机动成功率分别提高了17.63%和39.79%。 展开更多
关键词 智能决策 多飞行器智能协同控制 分层决策 强化学习
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考虑乘客舒适度的混合车辆队列最优能耗控制方法
8
作者 孟芸 苗鹏辉 +1 位作者 闫茂德 左磊 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期2086-2095,共10页
为了解决混合车辆队列协作控制中的能耗优化问题,同时保障乘客舒适度,提出实时优化的分布式模型预测控制与智能驾驶员模型结合的协作控制方法.针对队列中的网联自动驾驶车辆,建立乘客舒适度约束,使用精确的油耗模型建立实时优化的分布... 为了解决混合车辆队列协作控制中的能耗优化问题,同时保障乘客舒适度,提出实时优化的分布式模型预测控制与智能驾驶员模型结合的协作控制方法.针对队列中的网联自动驾驶车辆,建立乘客舒适度约束,使用精确的油耗模型建立实时优化的分布式模型预测控制方法,在确保队列一致稳定的基础上降低实时能耗.针对队列中的人工驾驶车辆,采用乘客舒适度和能耗性能良好的智能驾驶员跟驰模型描述跟驰行为,推理分析得到跟驰稳定性条件.分别在恒速与变速领航车辆场景下开展仿真实验,验证所提控制方法在满足乘客舒适度约束条件下的跟踪性能.以从初始状态到稳态的平均发动机功率为能耗优化指标,进行多组对比仿真实验,结果表明,相比对比算法,所提控制方法能够有效降低混合车辆队列的能耗. 展开更多
关键词 混合车辆队列 能耗优化 乘客舒适度 分布式模型预测控制 网联自动驾驶车辆 人工驾驶车辆
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分布式双电机后驱电动汽车的横摆稳定性控制策略
9
作者 谭子胡 龚贤武 +1 位作者 赵轩 马建 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期318-326,共9页
【目的】为了提高车辆的横摆稳定性,提出了一种三层结构的分布式双电机后驱电动汽车横摆稳定性控制策略。【方法】上层观测器采用扩展Kalman滤波器估计动态前后轴的侧偏刚度,以提高控制系统的模型精度与稳定性;中层控制器采用基于正切... 【目的】为了提高车辆的横摆稳定性,提出了一种三层结构的分布式双电机后驱电动汽车横摆稳定性控制策略。【方法】上层观测器采用扩展Kalman滤波器估计动态前后轴的侧偏刚度,以提高控制系统的模型精度与稳定性;中层控制器采用基于正切函数的滑模控制器对系统误差进行控制,通过调节系统误差调节期望的附加横摆力矩的大小;下层控制器以轮胎利用率之和最小为优化目标,将期望的附加横摆力矩分配到后轴驱动轮上,从而实现弯道行驶过程中车辆的横摆稳定性控制。【结果】仿真结果表明,相比于采用静态侧偏刚度的横摆稳定性控制系统,最大滑模面误差减少了44%,横摆角速度期望值趋近于实际值的程度提高了10.5%。【结论】本文设计的控制策略具有更好的鲁棒性,同时动态侧偏刚度使横摆角速度期望模型的期望值更趋近于实际横摆角速度值。 展开更多
关键词 KALMAN 侧偏刚度 横摆稳定性 三层结构
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融合数字孪生技术的桥梁结构安全风险监测与预测方法 被引量：1
10
作者 翟越 赵腾 +3 位作者 雷尚学 王会峰 杨永明 张韵生 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第8期3069-3079,共11页
为了增强钢筋混凝土桥梁在运营阶段的安全评估能力,依托自研监测设备,设计监测点布设位置,确定监测阈值并搭建智能监测系统,提出了一种基于数字孪生技术的安全风险智能监测与定量预测方法。该方法将桥梁结构监测数据与有限元模型交互,... 为了增强钢筋混凝土桥梁在运营阶段的安全评估能力,依托自研监测设备,设计监测点布设位置,确定监测阈值并搭建智能监测系统,提出了一种基于数字孪生技术的安全风险智能监测与定量预测方法。该方法将桥梁结构监测数据与有限元模型交互,实现对桥梁结构安全的实时预测分析,达到模拟结果可视化,并以湖北某市的钢筋混凝土桥梁为实例进行了验证。结果表明:该桥梁目前处于安全状态,与监测结果一致,并通过接近阈值的监测数据预测出A2联箱梁桥墩及支座发生结构损伤的可能性较高;该方法对于桥梁结构安全性分析判断有着较高的可行性。 展开更多
关键词 安全工程 桥梁结构安全 数字孪生 智能监测 数值分析 定量预测
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机械滥用工况下锂电池组的安全性能预测 被引量：1
11
作者 李杰 袁博兴 +2 位作者 张云龙 何永全 朱玮 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第6期136-144,153,共10页
为研究电动汽车电池组在机械滥用工况下的安全性和可靠性,避免电池组在发生碰撞时造成短路、热失控、甚至火灾和爆炸等一系列安全事故,构建了一种适用于机械滥用工况下锂电池热安全测试的实验系统,设计并实施了平板、圆柱、球形和针刺4... 为研究电动汽车电池组在机械滥用工况下的安全性和可靠性,避免电池组在发生碰撞时造成短路、热失控、甚至火灾和爆炸等一系列安全事故,构建了一种适用于机械滥用工况下锂电池热安全测试的实验系统,设计并实施了平板、圆柱、球形和针刺4种机械滥用工况下的锂电池安全实验。通过大量机械滥用实验数据构建了锂电池单体匀质化有限元模型,并利用实验数据与锂电池单体匀质化有限元模型建立了完备的锂电池组数据集,在此基础上设计了一种由支持向量机(support vector machine,SVM)、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和反向传播(back propagation,BP)神经网络组成的SVM-SSA-BP融合数学模型,对不同参数条件下锂电池组的失效状态及失效后的位移和最大载荷进行预测。实验结果表明,SVM-SSA-BP可以准确地预测电池组系统的失效状态、失效位移和最大载荷。将SVM-SSA-BP与其他4种竞争模型进行了对比验证,并在数据集中添加20%高斯噪声评估了SVM-SSA-BP的泛化能力。结果表明,SVM-SSA-BP融合数学模型的预测性能优于其他4种竞争模型,具有较好的准确性和稳定性。本文所提模型可实现机械滥用工况下锂电池组安全性能的准确预测。 展开更多
关键词 锂电池组 安全性能 机械滥用 神经网络 失效状态
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量：1
12
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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回归拟合NR函数及GPDR先验的图像雾浓度检测
13
作者 温立民 王会峰 巨永锋 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第4期115-126,共12页
针对图像去雾领域缺乏有效雾浓度的检测方法,通过引入Naka-Rushton(NR)拟合函数,提出基于广义灰度差-比散点图先验的图像雾浓度检测算法。首先,提取不同条件下标准图像集灰度散点图的广义灰度差-比先验(generalized pixel difference ra... 针对图像去雾领域缺乏有效雾浓度的检测方法,通过引入Naka-Rushton(NR)拟合函数,提出基于广义灰度差-比散点图先验的图像雾浓度检测算法。首先,提取不同条件下标准图像集灰度散点图的广义灰度差-比先验(generalized pixel difference ratio,GPDR);其次,引入符合先验约束的Naka-Rushton拟合函数,通过计算标准图像集拟合NR函数的参数(n,k),建立(n,k)与视场雾浓度对应的查找表;再次,采用回归分析法计算真实有雾图像拟合参数(n',k'),并计算标准参数(n,k)与真实拟合参数(n',k')间的综合相关系数,通过搜索(n,k)查找表2评定雾浓度等级。通过不同浓度有雾图像测试,证明算法测试结果符合浓度变化趋势:经过同场景不同浓度、不同场景不同浓度样本测试,算法测试结果与PM2.5相关系数达0.95,表明算法能够作为视场雾浓度等级评定;经过横向对比测试表明研究算法测试误差小于4.8%,可以用于视场雾浓度检测。 展开更多
关键词 雾浓度 LIVE库 灰度差-比先验 Naka-Rushton函数 检测
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面向变电站嵌入式设备的指针式仪表识别方法
14
作者 胡欣 刘瑞峰 +3 位作者 肖剑 段承志 程鸿亮 罗诗伟 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期253-263,共11页
针对变电站嵌入式设备在识别指针式仪表时常面临实时性差以及小目标和密集目标场景漏检的问题,提出了一种基于YOLOv5s-BCGS的变电站指针式仪表识别模型。该模型以YOLOv5s为基础网络,首先在其网络颈部引入协调注意力机制,并将路径聚合网... 针对变电站嵌入式设备在识别指针式仪表时常面临实时性差以及小目标和密集目标场景漏检的问题,提出了一种基于YOLOv5s-BCGS的变电站指针式仪表识别模型。该模型以YOLOv5s为基础网络,首先在其网络颈部引入协调注意力机制,并将路径聚合网络替换为加权双向特征金字塔网络,以更好地融合特征图中的位置和细节信息,从而增强模型对目标位置和尺寸的敏感性。其次,原网络中的传统卷积被轻量化的幽灵卷积替代,既加快了推理速度,又减小了模型体积。最后,将原网络中的CIoU损失函数替换为SIoU损失函数,提高了模型训练速度并改善了远距离小目标的推理精度。实验结果表明,改进后的模型在自制变电站指针仪表数据集上的表现优于YOLOv5s,mAP0.5提高了2.2%,mAP0.75提高了3.8%,mAP0.5~0.95提高了6.7%,同时模型体积减少了34.07%。与常用的Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8n等模型相比,本模型在精度和速度上均具有明显优势,展现了良好的泛化能力和鲁棒性,且模型体积仅为18.0 MB,实现了轻量化部署。在PC和Jetson Xavier NX开发板上的推理速度分别为154.7 FPS和18.7 FPS,能够满足嵌入式设备在变电站指针仪表巡检中的实际工程需求。 展开更多
关键词 变电站 指针式仪表识别 轻量化 协调注意力机制 嵌入式设备
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基于改进人工蜂鸟算法优化支持向量机的人脸识别算法
15
作者 肖剑 黄博 +2 位作者 程鸿亮 胡欣 袁晔 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期319-326,共8页
传统的人脸识别系统在最终人脸分类问题上,通常借助各种仿生学算法与支持向量机(SVM)相结合组成相应的人脸识别模型。该方法通过算法的迭代选取最优SVM参数,然而这种策略在人脸识别方法上存在分类精度较低、训练时间较长且容易陷入局部... 传统的人脸识别系统在最终人脸分类问题上,通常借助各种仿生学算法与支持向量机(SVM)相结合组成相应的人脸识别模型。该方法通过算法的迭代选取最优SVM参数,然而这种策略在人脸识别方法上存在分类精度较低、训练时间较长且容易陷入局部最优解的问题。针对上述问题,提出利用改进人工蜂鸟算法(AHA)优化SVM的人脸识别算法。首先通过引入Tent映射的混沌序列改进人工蜂鸟算法,使蜂鸟种群初始化更为均匀,避免算法陷入局部最优解;其次在SVM进行人脸识别的方法中引入改进AHA,通过设定一定的迭代次数,选择用来优化SVM的最优相关参数,达到提高人脸识别准确率的目的。实验结果表明,将改进的人工蜂鸟算法与灰狼优化(GWO)算法、麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼优化算法(WOA)进行对比,改进AHA在基准函数的求解上具有更快的收敛速度,同时在ORL人脸数据库进行人脸识别实验,将改进AHA与SVM相结合,相比于将GWO、SSA和WOA与SVM相结合,在人脸识别的准确率指标方面,改进AHA结合SVM方案具有更高的准确率和召回率,并且模型推理速度更快。 展开更多
关键词 人工蜂鸟算法 支持向量机 人脸识别 TENT映射 混沌序列
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局部密度差异引导的图像特征匹配算法
16
作者 肖剑 武亮亮 +1 位作者 何昕泽 胡欣 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第8期88-95,共8页
为解决预定义参数化模型的特征匹配方法通用性较低且鲁棒性较差的问题,根据正确匹配和误匹配的空间分布具有显著差异的现象,提出一种局部密度差异引导的特征匹配(RFM-LoDD)算法。首先,将假定特征匹配转换为能够表征特征匹配性质的空间... 为解决预定义参数化模型的特征匹配方法通用性较低且鲁棒性较差的问题,根据正确匹配和误匹配的空间分布具有显著差异的现象,提出一种局部密度差异引导的特征匹配(RFM-LoDD)算法。首先,将假定特征匹配转换为能够表征特征匹配性质的空间样本点,并引入概率距离计算样本点的局部密度。其次,在随机选取的40幅涉及不同变换模型的图像对上测试算法的最优参数设置,确定了具有全局最优的密度阈值和其他参数。最后,将样本点的局部密度与密度阈值进行比较,当样本点的局部密度大于密度阈值,则认为该样本点代表的假定匹配为正确匹配,否则,就认为其代表的假定匹配为误匹配。在代表图像对和公开数据集上进行的实验表明,RFM-LoDD算法在各种匹配场景下都能够保持良好的鲁棒性,特别是在内点率较低的Retina数据集和AdelaideRMF数据集上相比于先进的算法均取得了领先的F分数。此外,RFM-LoDD算法具有准线性的时间复杂度,在4个公开数据集上的平均运行时间约为40 ms,时间成本相比于经典的随机抽样一致性(RANSAC)算法降低了两个数量级。 展开更多
关键词 特征匹配 局部密度 误匹配剔除 图像配准 变换模型
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基于异常检测的图像特征匹配算法
17
作者 肖剑 武亮亮 +1 位作者 何昕泽 胡欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期1140-1147,共8页
基于预定义参数化模型的特征匹配方法通用性较低,为此提出基于异常检测的特征匹配算法(RFM-AD).根据假定特征匹配构建异常检测样本,将特征匹配问题转换为异常样本点检测问题,引入局部异常因子(LOF)算法作为异常检测的基础.针对LOF算法... 基于预定义参数化模型的特征匹配方法通用性较低,为此提出基于异常检测的特征匹配算法(RFM-AD).根据假定特征匹配构建异常检测样本,将特征匹配问题转换为异常样本点检测问题,引入局部异常因子(LOF)算法作为异常检测的基础.针对LOF算法不能有效检测低密度样本的缺陷,引入并改进基于连通性的异常检测方法(COF),并基于引导匹配策略对COF算法和LOF算法进行融合.在随机选取的30幅涉及不同变换模型和噪声干扰的图像对上测试算法的参数设置,确定全局最优的关键参数.在4个公开数据集上进行实验,结果表明,本研究算法在面对大量异常值时具有良好的鲁棒性和匹配性能;在保证较高匹配准确率的情况下,本研究算法相比于RANSAC、LPM、RFM-SCAN等先进算法取得了较高的召回率;在内点率最低的Retina数据集上,本研究算法的F分数较高. 展开更多
关键词 特征匹配 异常检测 局部异常因子 误匹配剔除 图像配准
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基于参数优化VMD的心率检测去噪算法
18
作者 肖剑 张现国 +2 位作者 宋烨 杨小苑 程鸿亮 《现代雷达》 北大核心 2025年第6期46-55,共10页
针对毫米波雷达的非接触式生命体征信号检测中存在静态杂波和呼吸谐波干扰噪声等问题,文中提出一种基于改进浣熊优化算法的变分模态分解(ICOA-VMD)噪声抑制算法。浣熊优化算法采用混沌种群初始化和自适应函数分布提高算法的种群多样性... 针对毫米波雷达的非接触式生命体征信号检测中存在静态杂波和呼吸谐波干扰噪声等问题,文中提出一种基于改进浣熊优化算法的变分模态分解(ICOA-VMD)噪声抑制算法。浣熊优化算法采用混沌种群初始化和自适应函数分布提高算法的种群多样性和全局搜索能力,文中利用ICOA对VMD的最佳适应度参数进行搜索,确定惩罚参数和分量个数,对心跳信号进行重构,从而实现心跳信号的干扰噪声去除。实验结果表明,ICOA-VMD方法具有收敛速度快、精度高的特点,信噪比和均方误差的评估和时域分析验证了该算法相较于小波变换和经验模态分解具有更好的性能。在不同距离的常规环境下,该方法针对不同受试者的心率检测平均精确度可以达到95.40%。 展开更多
关键词 毫米波雷达 信号处理 心率检测 浣熊优化算法 变分模态分解
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基于NGDR和Logistic模型的高速公路图像雾浓度检测算法
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作者 温立民 杨睿 +1 位作者 聂磊 吴锋 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2025年第3期119-128,共10页
提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分... 提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分布的最佳回代样本点,以提高检测精度。最后,建立参数估计(β̂,γ̂)的查找表,采用计算相关系数和遍历搜索查找的方法实现雾浓度等级评定。同场景不同浓度图像样本1的测试表明,真实图像的PM2.5与查找表PM2.5的相关系数达0.99,检测误差小于2.9%;近似场景不同浓度高速公路图像样本2的测试表明,真实图像PM2.5与查找表PM2.5值的相关系数达0.98,检测误差小于1.8;执行效率对比测试表明,本文算法对于300 kB样本图像的处理时间为19.8 s,低于同精度数据驱动的深度视觉算法;检测精度对比测试表明,本文算法优于其它典型算法。 展开更多
关键词 高速公路 图像 雾浓度检测 NGDR LOGISTIC模型 回归分析 查找表
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“机器视觉”实践教学体系改革与探索
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作者 梁华刚 梁浩翔 郭玲玲 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第7期206-209,共4页
为实现“应用型、创新型、复合型”人才培养目标,针对机器视觉实践教学中存在的“技术前沿衔接不足、行业需求响应滞后”等突出问题,构建了结合学校交通运输行业研究特色的机器视觉实践教学体系。以实际交通问题为导入,创设良好的应用... 为实现“应用型、创新型、复合型”人才培养目标,针对机器视觉实践教学中存在的“技术前沿衔接不足、行业需求响应滞后”等突出问题,构建了结合学校交通运输行业研究特色的机器视觉实践教学体系。以实际交通问题为导入,创设良好的应用实践场景;结合课程实验与学科竞赛,夯实学生理论基础,提升应用实践兴趣;通过高层次的前沿技术训练拓展,使学生掌握机器视觉领域的人工智能技术,实现科研反哺实验教学。通过所构建的实践教学体系,锻炼学生运用机器视觉知识、人工智能方法思考并解决交通领域实际问题,引导学生积累工程实践经验。对于培养适应新时代需求的高素质复合型本科人才具有参考意义。 展开更多
关键词 新工科 本科人才培养 实践教学 创新素养 机器视觉
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