车牌定位算法在边防出入境车辆管理中的应用

基于图像差分析和投影分布特征的车牌自动定位算法,在充分考虑了汽车原始灰度图像和车牌结构特点的基础上,通过图像差分、二值化、分别向垂直和水平方向投影等步骤,最终实现对车牌的自动定位和分割.整个算法使用Matlab软件进行了仿真,仿真的结果表明该算法具有快速准确的优点.通过大量的试验证明,该算法在实践中是有效的,对于实现边防出入境车辆的自动化管理有着重要的应用价值.     

舰艇武器布置问题的一种协同优化算法

针对舰艇武器布置问题的特点,提出了一种基于粒子群优化和分类器系统的协同优化算法,以粒子群优化进行优化计算,用分类器系统消除约束.计算实例表明,该算法能较好地实现优化计算,并能节省大量的计算时间.     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

面向任务的随舰备件配置方法

研究了多阶段任务成功概率的计算方法,根据舰船多阶段任务的特点,建立了随舰备件配置模型.提出了系统修整过程中确定备件配置方案的分析方法与系统执行任务过程中基于粒子群算法的备件配置模型.经实例分析表明:该模型既满足了任务成功概率的要求,又充分利用了舰船排水量和宝贵的备件存储空间,对于随舰备件的配置具有普遍的适用性.     

舰艇编队协同反导火力分配的改进多目标粒子群算法

为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性.     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

基于时间配准的视频图像稳定方法

在车载视频监控系统中,由于载体的姿态变化或振动的影响,使得获得的图像信息模糊、不稳定,增加了观察者的疲劳度。为了解决车辆行进间视场抖动、图像模糊的问题,需要对实时视频图像进行稳定处理。本文研究的是将视频采集装置直接固定在初步稳定的测量平台上,通过稳定平台的稳定残差进行二次图像稳定,但由于传输延迟的存在,对接收到的传感器数据和视频采集的图像数据分别进行了队列缓存,即加入了时间配准方法。通过在某遥控车上验证,其能保证实时视频图像获得最佳的稳定效果。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。     

单幅Bayer格式图像的快速去雾方法

为了降低雾天对成像的影响,获得实时的去雾效果,对彩色图像处理流程进行改进,提出一种新颖快速的基于Bayer图像和暗原色先验模型的单幅图像去雾方法。Bayer图像是数码相机采集的原始图像数据,数据量小。针对Bayer图像像素排列特点,对原有暗原色先验去雾算法进行了优化和改进。运用四叉树细分算法估算大气光,根据Bayer图像特点修正了Guided Filter,并利用修正的滤波器优化大气透射图,进而恢复出无雾Bayer图像,采用去马赛克及系列后处理算法获得清晰的显示图像。实验结果表明,新方法在一定程度上改善了原算法去雾效果,并显著提高了运算速度。