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电力线除冰机器人基于粒子群优化的小波神经网络障碍物识别方法

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机械工程学报 2017年第13期53卷 55-63页

作者：唐宏伟孙炜张文洋缪思怡杨懿湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 邵阳学院多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室邵阳422000

由于除冰机器人工作在覆冰的电力线上,障碍物的识别存在着各类障碍物区分较难,准确率较低等不足。为提高机器人自主识别能力,设计一种自适应阀值的小波变换边缘提取算法来提取出障碍物的图像边缘,并针对电力线障碍物结构特点,在障碍物... 详细信息

由于除冰机器人工作在覆冰的电力线上,障碍物的识别存在着各类障碍物区分较难,准确率较低等不足。为提高机器人自主识别能力,设计一种自适应阀值的小波变换边缘提取算法来提取出障碍物的图像边缘,并针对电力线障碍物结构特点,在障碍物边缘提取过程中设计一种基于电力线位置约束的有效剔除部分干扰背景的方法;引入小波矩,通过提取边缘图像的小波矩作为障碍物的特征匹配数据;根据神经网络和粒子群算法的原理,设计一种粒子群优化的小波神经网络进行障碍物的识别分类,该方法用粒子群算法取代传统的梯度下降法,并改进惯性权重因子,优化小波网络的各个参数。试验结果表明所提出的方法对电力线上防震锤、悬垂线夹和耐张线夹等障碍物能够有效地识别,并具有比普通识别方法更高的识别精度。

关键词：除冰机器人障碍物识别粒子群优化算法小波神经网络小波矩

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一种基于光学测量的航天器结构分析方法

红外与激光工程 2015年第11期44卷 3317-3323页

作者：滕书华鲁敏马燕新杨阿锋张军国防科技大学电子科学与工程学院 66165部队

对空间目标进行形态结构分析,对于航天器空间操作和空间攻防等空间任务具有重要意义。探索了一种空间目标结构分析方法。首先利用最小曲率准则和最短分割线准则,并结合目标骨架,构建了一种新的形状分解的方法;在此基础上,将小波矩特征... 详细信息

对空间目标进行形态结构分析,对于航天器空间操作和空间攻防等空间任务具有重要意义。探索了一种空间目标结构分析方法。首先利用最小曲率准则和最短分割线准则,并结合目标骨架,构建了一种新的形状分解的方法;在此基础上,将小波矩特征引入到卫星部件形状分析中,并利用粗糙集约简算法选择有效的小波矩特征;最后利用支持向量机构造了多尺度形状识别器,结合目标先验信息实现对空间目标结构的分析。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。

关键词：空间目标形状分解小波矩粗糙集多尺度特征

小波矩结合三维荧光光谱简单快速鉴别掺伪芝麻油

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光谱学与光谱分析 2020年第5期40卷 1547-1553页

作者：潘钊李瑞航吴希军崔耀耀燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

芝麻油营养丰富,因市场价格较高,掺假现象频出,严重损害了消费者利益和市场的健康发展。因此,研发一种简单快速准确鉴别掺伪芝麻油的方法,对保障消费者权益和市场健康具有重要意义。为此,提出了一种小波矩结合三维荧光光谱掺伪芝麻油鉴... 详细信息

芝麻油营养丰富,因市场价格较高,掺假现象频出,严重损害了消费者利益和市场的健康发展。因此,研发一种简单快速准确鉴别掺伪芝麻油的方法,对保障消费者权益和市场健康具有重要意义。为此,提出了一种小波矩结合三维荧光光谱掺伪芝麻油鉴别方法。该方法简单快速,计算样本的任一有效特征进行谱系聚类,即可准确鉴别掺伪芝麻油。以43个样本(芝麻油16个,掺伪菜籽油、掺伪大豆油及掺伪玉米油各9个)为研究对象,用FS920荧光光谱仪获得样本的三维荧光光谱。用db2小波将光谱进行多尺度分解(MRSD),用MRSD的一阶离散逼近系数构造小波矩。用前两阶小波矩值W0,0,W1,0,W1,1,W0,1,W2,0,W2,1,W2,2,W1,2,W0,2分别作为特征对样本进行谱系聚类,观察分析聚类结果。结合邓恩分类指数(DVI)进一步分析,研究同阶小波矩分类效果及规律。进而研究各阶小波矩的分类效果及规律。最终确定了用于鉴别掺伪芝麻油的最佳小波矩值。结果表明:MRSD一阶逼近重构光谱可以在保留原光谱的有效特征基础上,大量去除噪声,减少光谱数据量72.4%,增强模型的抗噪稳定性和实时性。利用小波矩前两阶矩值W2,1,W2,2,W1,2,W0,2其一作为分类特征进行谱系聚类,即可鉴别掺伪芝麻油。同阶小波矩(Wp,q)随p值减小q值增大呈现规律性,确定了同阶小波矩的有效矩值及最佳有效矩值。小波矩随着阶数的增加DVI先增后减,最后趋于稳定,确定了各阶小波矩中可用于鉴别掺伪芝麻油的目标矩值W0,q≥2及最佳目标矩值W0,6。小波矩的有效及目标矩值是针对样本分类的有效特征,计算样本的任一有效特征进行谱系聚类,即可实现掺伪芝麻油的鉴别。该研究思路及结论为矩值法应用到三维荧光光谱提供参考。该方法简单快速,可实现在线测量,为质监部门及生产企业提供油品检测和鉴定手段。

关键词：芝麻油三维荧光小波矩多尺度分析谱系聚类邓恩指数

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基于小波矩的自主式水下机器人目标识别

哈尔滨工程大学学报 2014年第2期35卷 148-154页

作者：万磊黄蜀玲张铁栋王博哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室黑龙江哈尔滨150001

由于水体对可见光的衰减和散射较强,为克服传统CCD摄像机所得图像的低对比度、以及低信噪比的缺陷,提出以距离选通激光成像设备和前视声呐为传感器建立水下目标识别系统。通过前视声呐图像获取目标的距离信息,自主调节激光成像设备的接... 详细信息

由于水体对可见光的衰减和散射较强,为克服传统CCD摄像机所得图像的低对比度、以及低信噪比的缺陷,提出以距离选通激光成像设备和前视声呐为传感器建立水下目标识别系统。通过前视声呐图像获取目标的距离信息,自主调节激光成像设备的接收摄像机与目标的距离,克服了水下机器人的距离选通激光图像自动采集的困难。对传统小波矩进行改进,获得反映目标全局和局部信息的具有旋转、平移、缩放不变性的小波矩,通过类内特征的均值和方差建立了特征选择模型。以特征选择后的小波矩作为广义回归神经网络GRNN的输入向量,对6类水池实测目标进行识别。试验结果表明建立的自主式水下机器人的目标识别系统具有较好的识别率,验证了所建系统的有效性和可行性。

关键词：目标识别前视声呐距离选通激光成像系统小波矩特征选择

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基于小波不变矩的雷达辐射源信号识别

计算机工程与应用 2020年第19期56卷 269-272页

作者：曹晓航汪立新束学渊杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018

针对雷达辐射源信号识别,提出一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。对雷达辐射源信号时频图像进行处理,对图像进行小波变换,提取小波矩的特征向量。采用支持向量机分类识别的方法,对特征向量进行训练,实现信号识... 详细信息

针对雷达辐射源信号识别,提出一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。对雷达辐射源信号时频图像进行处理,对图像进行小波变换,提取小波矩的特征向量。采用支持向量机分类识别的方法,对特征向量进行训练,实现信号识别。对6种常见雷达信号进行分类,结果表明在信噪比较低的情况下也能取得较好的识别效果,在SNR为-3 dB时,识别正确率仍达到93.9%。

关键词：时频分析支持向量机小波矩雷达辐射源信号识别图像识别

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结合区域光流特征的时序模板行为识别

系统仿真学报 2015年第5期27卷 1146-1151页

作者：王满一宋亚玲李玉张良中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300

提出一种结合时序模板(运动历史图像和运动能量图像)的小波矩特征和计算视频区域光流特征的方法来进行人体行为识别。小波矩具有平移、旋转、尺度不变性并且具备小波的多尺度特性,能够很好地描述运动历史图像和运动能量图像的形状特征,... 详细信息

提出一种结合时序模板(运动历史图像和运动能量图像)的小波矩特征和计算视频区域光流特征的方法来进行人体行为识别。小波矩具有平移、旋转、尺度不变性并且具备小波的多尺度特性,能够很好地描述运动历史图像和运动能量图像的形状特征,对于简单的动作识别效果较好,但是它不能体现出动作的速度信息。使用Lucas-Kanade光流法计算视频的区域光流能够描述动作的方向和速度特征,弥补了小波矩缺少动作速度信息的不足。结合两种方法描述动作,基于Weizmann数据库所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性。

关键词：人体行为识别时序模板小波矩光流计算

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基于时频图像的信号识别技术研究

基于时频图像的信号识别技术研究

作者：曹晓航杭州电子科技大学

学位级别：硕士

由于通信信号、无线电信号、遥控遥测信号、雷达信号等信号的干扰,造成了战场复杂多变的电磁信号环境。为了监测战场电磁信号,从众多干扰源中准确识别信号的调制类型显得尤为重要,是进行信号分析的关键一步。只有先识别出信号的调制类型... 详细信息

由于通信信号、无线电信号、遥控遥测信号、雷达信号等信号的干扰,造成了战场复杂多变的电磁信号环境。为了监测战场电磁信号,从众多干扰源中准确识别信号的调制类型显得尤为重要,是进行信号分析的关键一步。只有先识别出信号的调制类型,才能对信号进行后续分析,以便于信号的解调和其他信息的获取。因此在复杂电磁环境下,对于信号的识别和检测具有重要的意义。本文主要针对6种常用的雷达辐射源信号,分别从图像的不变矩和纹理特征着手对信号进行识别,同时对LFM信号进行了检测与估计,具体包括以下工作:（1）利用不变矩的特征,提出了一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。该方法首先对雷达辐射源信号时频图像进行处理,利用小波不变矩的相关性质,从雷达辐射源信号的时频图像中提取小波不变矩的特征向量,由于大量小波不变矩的特征值是无效的,需从中筛选出代表性的特征值,最后采用支持向量机分类识别的方法对特征值进行训练,从而达到信号分类识别的目的。对6种常见雷达辐射源信号进行分类,仿真结果显示,在SNR=-3d B时,识别正确率仍达到90%以上。与其他基于图像不变矩的特征值分类方法相比,该方法在信噪比低于-4d B条件下具有较好的分类效果。（2）提出一种基于Tamura纹理特征和支持向量机相结合的雷达辐射源信号识别方法。该算法针对信号的时频图像先进行图像预处理,再利用Tamura纹理特征法对处理后的时频图像进行特征提取,得到粗糙度、线性度、方向度、对比度和规整度等5个参数的特征值,最后利用支持向量机对所得到的5个方面的特征值进行识别分类,仿真结果显示该方法在低信噪比条件下分类效果较为理想。（3）针对低信噪比条件下线性调频信号的参数估计,提出一种基于Choi-Williams时频分布图像与Hough变换相结合的信号参数提取方法。该方法首先利用CW时频分布对线性调频信号进行时频变换,得到时频图像,根据最大类间方差法选取合适的阈值进行二值化,然后利用形态学的方法对图像加以平滑,再对图像使用Hough变换,最后根据峰值检测的结果对信号进行评估,从而实现对LFM信号参数的估计。仿真结果显示,在SNR＜-6d B的情况下,该方法对于单分量LFM信号初始频率估计误差仍小于0.8%,调频斜率的估计值更为准确。

关键词：雷达辐射源信号时频变换小波矩 Tamura纹理特征 Hough变换

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基于小波矩的声呐图像特征提取方法研究

基于小波矩的声呐图像特征提取方法研究

作者：高强大连理工大学

学位级别：硕士

依赖声呐设备的水下目标分类识别技术,在海洋资源勘探、水下鱼类识别、水下打捞等环境中扮演着越来越重要的角色。水下目标识别的一般步骤为原始声呐图像获取,图像预处理,图像特征提取,目标分类识别四个步骤。在声呐图像目标识别的整个... 详细信息

依赖声呐设备的水下目标分类识别技术,在海洋资源勘探、水下鱼类识别、水下打捞等环境中扮演着越来越重要的角色。水下目标识别的一般步骤为原始声呐图像获取,图像预处理,图像特征提取,目标分类识别四个步骤。在声呐图像目标识别的整个过程中,每一个环节都有着决定性作用。其中,特征提取环节尤为重要,特征的不变性,即位移、尺度和旋转不变性越好,以及抗噪性能越强,其分类识别能力也越高。基于小波不变矩特征提取算法的工作已经有了很多,但是前人基本上都是将其应用在光学图像。在声学图像层面,尤其是水下目标识别这一领域研究尚少。针对本试验特定的扇贝和海星目标,考虑到其声呐图像轮廓模糊、噪点多的缺陷,将Hu矩、Zernike矩和小波不变矩应用在该类图像上,主要内容和成果包括:(1)详细介绍了Hu矩、Zernike矩和小波不变矩特征的基本概念和原理,对算法的位移、尺度和旋转不变性进行了推导与证明。(2)声呐图像矩特征提取试验。以扇贝为研究对象,对原始声呐图像分别作位移、尺度和旋转变换,并加入不同程度的高斯噪声。使用MATLAB进行编程提取各种矩算法下的特征值,分析对比不同算法下特征的不变性及其抗噪性能。(3)基于BP神经网络的海星和扇贝分类识别试验。采集3000幅原始声呐图像,对其做预处理和特征提取,分别将三种不变矩算法提取的特征值进行特征选择以后,输入神经网络分类器,通过识别效果来评判三种不变矩算法的性能。本文的创新点总结如下:(1)对于本文的扇贝和海星声呐图像,在传统的全局矩Hu矩和Zernike矩基础上,提出了兼具局部特征和抗噪性能的小波不变矩,并通过试验数值验证了小波不变矩强大的适应性能。(2)为了取得更好的识别结果,提出了一种基于特征融合和特征降维的方法,试验结果表明,该方法提高了整体的识别率,同时降低了计算时间。

关键词：小波矩特征不变性图像声呐分类识别 PCA

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

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舰船科学技术 2017年第8期39卷 170-175页

作者：陈慧珺李垣江王建华江苏科技大学电子与信息学院江苏镇江212003 毫米波国家重点实验室江苏南京210096

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计... 详细信息

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响。实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率。

关键词：舰船型号识别小波矩仿射不变矩特征融合支持向量机