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基于多视角距离像的弹道目标三维微动特征提取

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空军工程大学学报（自然科学版） 2014年第5期15卷 34-37页

作者：李靖卿冯存前童宁宁郭良空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题,提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标,提取目标的距离像序列信号,求得最强2散射点在雷达视线上的投影长... 详细信息

针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题,提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标,提取目标的距离像序列信号,求得最强2散射点在雷达视线上的投影长度,提取目标投影长度随时间变化的关系,利用最小二乘估计对关系式中的参数进行估计。运用组网雷达的多视角特性,根据不同视线方向上不同进动角频率的投影分量,提取目标三维微动特征。计算机仿真验证了提取方法的可行性与有用性,估计效果达到预期目的。

关键词：组网雷达进动参数最小二乘估计三维特征提取

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基于卷积-自动编码机的三维形状特征学习

计算机辅助设计与图形学学报 2015年第11期27卷 2058-2064页

作者：谢智歌王岳青窦勇熊岳山国防科学技术大学计算机学院长沙410073 国防科学技术大学并行与分布处理国家重点实验室长沙410073

三维形状特征在三维物体分类、检索和语义分析中起着关键的作用.传统的三维特征设计过程繁复,而且不能从已有的大量三维数据中自动学习而得.在深度神经网络的研究领域中,卷积神经网络和自动编码机是比较流行的2种网络结构.在超限学习机... 详细信息

三维形状特征在三维物体分类、检索和语义分析中起着关键的作用.传统的三维特征设计过程繁复,而且不能从已有的大量三维数据中自动学习而得.在深度神经网络的研究领域中,卷积神经网络和自动编码机是比较流行的2种网络结构.在超限学习机的框架之下,将两者结合起来,提出一种基于卷积-自动编码机的三维特征自动学习方法.实验结果表明,文中方法的特征学习速度比其他深度学习方法提高约2个数量级,且提取的特征在三维模型分类、三维物体检测等任务中都取得了良好的结果.

关键词：卷积神经网络自动编码机超限学习机三维特征提取

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基于融合多模态特征的深层煤岩气产量预测

天然气工业 2024年第10期44卷 140-149页

作者：郭子熙张舒马骉康芸玮李曙光陈东陈怡羽陈博文赵金洲油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学清华大学数学科学系西南石油大学计算机与软件学院北京市100084 四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室·西南石油大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司西南石油大学理学院中国石油煤层气有限责任公司中联煤层气国家工程研究中心中国石油西南油气田公司

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气... 详细信息

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气二维地质特征,采用PointNet++提取深层煤岩气缝网三维特征,拼接得到的完整数据矩阵再经近邻传播法(Affinity Propagation,AP)聚类后划分训练集和测试集,最后将注意力机制融入长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建模,建立了预测深层煤岩气产量的深度学习新模型并通过不同算法和消融实验对比分析了新模型的泛化能力。研究结果表明:①提出的特征提取方法能够有效解决深层煤岩气数据多元异构、多尺度等问题。②对比深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)、LSTM、数值模拟、BP神经网络,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM预测产量的准确率最高。③融入三维特征提取,AP-LSTM预测产量的数据波动得到有效抑制;融入注意力机制,AP-LSTM预测产量的趋势得到改善。④基于研究区块建立的模型迁移到新的区块预测产量,仍具备较高的准确率。结论认为,缝网特征是影响深层煤岩气产量的重要因素,注意力机制有助于AP-LSTM区分自喷和抽吸,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM适应了深层煤岩气的生产方式,具有良好的普适性,能够为深层煤岩气规模化开发提供技术支撑。

关键词：深层煤岩气深度学习长短时记忆网络三维特征提取注意力机制产量预测

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基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法

同济大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 879-890页

作者：翁梓航古丽妮尕尔•阿卜来提杜豫川吴荻非刘成龙曹静同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 新疆农业大学交通与物流工程学院新疆乌鲁木齐830052 上海城市基础设施更新工程技术研究中心上海200032

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机... 详细信息

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。

关键词：道路工程级配快速预估三维特征提取沥青路面二维小波分解神经网络回归路面检测与评估

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基于沟回结构特征的三维人耳识别方法

仪器仪表学报 2014年第2期35卷 313-319页

作者：王凯穆志纯北京科技大学自动化学院北京100083

人耳的生理结构含有丰富的身份鉴别信息,但由于其提取困难,现有的基于局部曲面特征的三维人耳识别并未对此进行利用。提出了一种新的三维人耳表征方法,称之为沟回结构特征。利用曲面变化量度量曲面的凹凸特性,进而提取出人耳沟回的关键... 详细信息

人耳的生理结构含有丰富的身份鉴别信息,但由于其提取困难,现有的基于局部曲面特征的三维人耳识别并未对此进行利用。提出了一种新的三维人耳表征方法,称之为沟回结构特征。利用曲面变化量度量曲面的凹凸特性,进而提取出人耳沟回的关键结构信息。基于提取的沟回结构特征利用迭代最近点ICP算法进行三维人耳的粗对准,并进一步在三维人耳点云上进行ICP精对准。在UND生物识别图像库集合J2上的实验获得了较现有基于曲面表征和ICP算法的三维人耳识别方法更高的识别率和更短的耗时。

关键词：三维人耳识别三维特征提取沟回结构迭代最近点

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工业CT的高铁齿轮箱体材料缺陷识别

哈尔滨工业大学学报 2015年第10期47卷 45-49页

作者：艾轶博王楠阙红波杨斌张卫冬北京科技大学国家材料服役安全科学中心北京100083 中国南车股份有限公司南车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司江苏常州213011

高铁齿轮箱是高速列车的重要部件,为保障高铁的安全、稳定运行,需要对高铁齿轮箱箱体出厂及检修时的铸件内部缺陷进行检验,并对箱体内部缺陷实现自动、准确的分类和识别.基于此利用三维工业CT技术,设计实验获取到高铁齿轮箱体材料的4种... 详细信息

高铁齿轮箱是高速列车的重要部件,为保障高铁的安全、稳定运行,需要对高铁齿轮箱箱体出厂及检修时的铸件内部缺陷进行检验,并对箱体内部缺陷实现自动、准确的分类和识别.基于此利用三维工业CT技术,设计实验获取到高铁齿轮箱体材料的4种内部缺陷的三维体数据,根据齿轮箱体内部缺陷的物理背景知识,对三维体数据进行特征提取,设计Adaboost_BTSVM多分类算法,实现基于三维工业CT的箱体材料内部缺陷的自动分类识别,并使重点关注的收缩类缺陷的分类准确率达到85%以上、裂纹类缺陷的分类准确率达到100%,为实现高铁齿轮箱箱体材料的缺陷自动识别提供技术保障.

关键词：模式分类支持向量机三维特征提取高铁齿轮箱体铸造缺陷工业CT

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一种具有姿态鲁棒性的三维人耳识别方法

中国科技论文 2013年第10期8卷 1029-1034页

作者：王凯穆志纯北京科技大学自动化学院北京100083

针对现有三维人耳识别方法在姿态变化情况下性能下降明显的问题,提出了三维人耳沟回结构特征以及相应的三维人耳识别方法。通过曲面变化量对曲面的凸凹特性进行度量,进而提取人耳关键生理部件组成的沟回结构信息。利用提取的沟回结构特... 详细信息

针对现有三维人耳识别方法在姿态变化情况下性能下降明显的问题,提出了三维人耳沟回结构特征以及相应的三维人耳识别方法。通过曲面变化量对曲面的凸凹特性进行度量,进而提取人耳关键生理部件组成的沟回结构信息。利用提取的沟回结构特征进行三维人耳的迭代最近点(iterative closest point,ICP)粗对准,并进一步进行三维人耳ICP精对准。在UND生物识别图像库集合F和集合G上的实验显示,在姿态变化情况下该方法具有较好的鲁棒性,同时也取得了较现有基于ICP的三维人耳识别更高的识别率,用时更短。

关键词：生物特征识别人耳识别三维特征提取迭代方法

基于多目立体视觉的零件分类与识别系统研究与实现

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基于多目立体视觉的零件分类与识别系统研究与实现

作者：王玉波长安大学

学位级别：硕士

在现代工业制造业中,随着图像处理与计算机技术的进步,通过人眼睛完成的工作正在被机器视觉技术逐步替代。目前在零件的视觉分拣应用中仍是基于二维图像对零件进行分类识别以及位姿定位,这对于零件高度以及倾斜度等位置变化比较敏感,使... 详细信息

在现代工业制造业中,随着图像处理与计算机技术的进步,通过人眼睛完成的工作正在被机器视觉技术逐步替代。目前在零件的视觉分拣应用中仍是基于二维图像对零件进行分类识别以及位姿定位,这对于零件高度以及倾斜度等位置变化比较敏感,使得工业生产过程尚且不够柔性化。基于上述不足,本文开发出一套基于多目立体视觉的零件分类与识别系统。首先,从多目立体视觉的角度,确定系统的硬件环境搭建以及软件总体架构。其次,针对双目相机不能覆盖目标零件整个视野情况,使用一种基于双目视差方法的三目立体视觉技术对零件进行三维重建。接着在零件分类与识别方面,采取基于三维表面点云的模板匹配法与支持向量机法两种方法对零件三维点云模型进行分类与识别研究。之后进行系统的软件设计,对系统主程序、图像采集、相机标定、立体重构、基于表面的模板匹配法以及支持向量机方法等模块进行设计与实现。最后,通过实验对系统设计中的立体重构、零件分类与识别以及位姿定位结果进行分析。立体重构实验通过对两种不同大小零件各20个三维重构模型进行分析,结果表明三维重建精度可达到1mm。通过对两种分类与识别方法在零件位置是否相互交叠以及有无异常零件等情况下各进行1000次实验测试,结果表明两种方法识别率均在95%以上,且在不同的情况下有不同的适用性。位姿定位实验,通过将位姿定位结果与零件实际位置进行比较,验证了位姿计算方法的正确性以及计算结果的准确度。

关键词：多目立体视觉三维匹配支持向量机三维特征提取三维位姿

基于双目视觉的工业机器人作业环境三维信息检测方法研究

同方学位论文库评论

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基于双目视觉的工业机器人作业环境三维信息检测方法研究

作者：黄锦洲华南理工大学

学位级别：硕士

随着机器视觉技术及工业自动化生产的迅速发展,双目视觉技术正越来越多地被应用于工业机器人领域。本文利用双目视觉技术对工业机器人作业环境中的目标或障碍物进行三维检测,获取其形状、尺寸以及位置等信息,从而实现工业机器人的自主... 详细信息

随着机器视觉技术及工业自动化生产的迅速发展,双目视觉技术正越来越多地被应用于工业机器人领域。本文利用双目视觉技术对工业机器人作业环境中的目标或障碍物进行三维检测,获取其形状、尺寸以及位置等信息,从而实现工业机器人的自主作业。主要内容如下:研究了摄像机的标定和立体校正算法,设计了双目视觉系统的硬件结构,采用张正友的标定法进行摄像机标定,选取Bouguet算法进行图像立体校正,摄像机标定及立体校正的精度均能够满足实际要求。分析和研究了图像滤波算法和边缘提取算法,针对传统Canny算法高低阈值需人为设置的问题,研究了自适应的Canny边缘提取算法,提出了一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取算法,通过降采样及压缩梯度幅值级提高了算法的效率,该算法能够准确且快速地自动计算高低阈值。分析了常用的立体匹配算法,提出了一种基于灰度相关的边缘点分类匹配算法,引入视差范围约束以提高效率和精度,基于图像金字塔进行分级匹配,并针对不同类型的边缘点采取对应的匹配策略,该算法在提高匹配精度的同时也提高了匹配的效率。采用欧式重建法对立体匹配得到的边缘点进行三维重构,针对三维信息自动提取问题,提出了一种基于边缘曲率角的目标轮廓三维信息提取算法,首先提出一种环形排序算法对点云数据进行排序,以提高后续信息处理的效率,基于点云数据结构,提出边缘曲率角概念,用其快速划分直线和曲线,提取出目标轮廓的形状、尺寸等三维信息。该方法可实时准确地提取出具有较规则形状的目标物体的三维信息。通过手眼标定实验,建立摄像机坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系,开展了机器人作业环境的障碍物和目标的检测与识别,以及SCARA机器人的自主作业实验,实验结果验证了本文方法的可行性及实用性。

关键词：双目视觉工业机器人自适应Canny算法三维特征提取边缘曲率角