基于果蝇优化算法的备件柜布局优化

备件车是保障维护其他装备正常运行的车辆,其备件柜的布局是否优化决定备件的更换速率,甚至影响整个系统的工作效率。针对备件柜的布局进行了深入研究,并通过计算实现了备件柜的布局分布。在备件柜的布局优化过程中运用了剩余矩形匹配的布局策略,并结合备件柜的布局特点对该算法进行了相应改进,使其更好地运用在本研究的布局问题中。同时运用果蝇优化算法来确定剩余矩形匹配权重的计算,在布局过程中将传统的布局策略和智能算法相结合以达到优化的目的。     

基于梯形道路的履带式车辆运动算法

论述了一种履带式车辆简化模型的建立和表示方法。提出了用垂直射线法来取得三维空间中任一点的高度值。分析了车辆模型在梯形道路上的运动状态 ,用一种简易的算法来实现坐标调整和地形匹配 ,在视景仿真系统中较好地完成了履带式车辆通过梯形道路的目的     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。     

一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法

Hausdorff距离是一种比较点集的最大的最小距离。以边缘信息为特征点,给出了一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法,它利用模板来简化计算Hausdorff距离。从仿真结果可以看出:具有较高的匹配精度。     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

图像匹配技术在建筑火灾倒塌预警研究中的应用

对火灾中建筑物的倒塌时间进行预测,从而提前发出报警信号,可以有效避免人员伤亡,减少财产损失。为了解决预警中存在的问题,我们采用了基于图像相关匹配的非接触测量方法。介绍了这种方法的原理和实现过程,并通过实验验证了其中算法是可行的。     

基于脊线相似性的指纹三角形匹配算法

指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的三角形匹配算法的基础上,提出了一种改进的基于脊线相似性的三角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后,利用脊线的相似性选择特征点进行三角形匹配,在一定程度上减少了相似三角形的个数,提高了匹配速度与精度。实验证明,本算法取得了良好的识别效果。     

红外成像型空空导弹目标自动识别技术

针对红外导弹和红外诱饵弹的对抗,构建了红外导引头图像探测器的透视投影几何模型.基于模型证明了飞机和目标在不同距离和相对飞行速度下,成像序列中相邻两帧图像间飞机目标的相似性,并且提出了适合导弹的目标快速识别算法,该算法是基于当前帧图像与前一帧图像的目标特征匹配的.最后以实测的飞机及诱饵红外图像数据对文中提出的算法进行了仿真,仿真结果表明了算法对目标识别是可行和有效的,并且能够满足较高实时性的要求.     

基于SEA方法的传感器与武器系统匹配分析

分析系统的匹配程度,是对作战系统进行评价的重要内容,提出将系统的作战效能作为衡量系统匹配程度的重要指标,在SEA(System Effectiveness Analysis)方法的框架下建立了系统匹配分析模型,采用蒙特卡罗方法对匹配过程进行了仿真计算,并通过具体算例验证了模型的正确性,为作战系统的匹配分析提供了一种新的思路.     

地磁匹配算法研究框架和组合匹配策略

以空中无人平台为背景,研究了地磁辅助惯性导航系统。分析了地磁匹配的特点,给出了一维匹配的概念。从特征空间、相似性度量、搜索空间、搜索策略等四个方面对一维匹配进行了分析,建立了一个地磁匹配方法研究的框架。通过简化惯导解算过程,将一维地磁匹配归结为一个带补偿过程的仿射变换,并提出了一种基于等值线约束的组合匹配算法。该算法兼顾了匹配的全局搜索能力和局部定位能力,能在飞行过程中在线进行。在仿真和车载实验中,对算法的匹配精度、速度、适应性进行了分析和验证,检验了算法的有效性和可行性。