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Full-viewpoint 3D Space Object Recognition Based on Kernel Locality Preserving Projections

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Chinese Journal of Aeronautics 2010年第5期23卷 563-572页

作者：孟钢姜志国刘正一张浩鹏赵丹培北京航空航天大学宇航学院图像中心

Space object recognition plays an important role in spatial exploitation and surveillance, followed by two main problems： lacking of data and drastic changes in viewpoints. In this article, firstly, we build a three-dimensional （3D） satellites dataset named BUAA Satellite Image Dataset （BUAA-SID 1.0） to supply data for 3D space object research. Then, based on the dataset, we propose to recognize full-viewpoint 3D space objects based on kernel locality preserving projections （KLPP）. To obtain more accurate and separable description of the objects, firstly, we build feature vectors employing moment invariants, Fourier descriptors, region covariance and histogram of oriented gradients. Then, we map the features into kernel space followed by dimensionality reduction using KLPP to obtain the submanifold of the features. At last, k-nearest neighbor （kNN） is used to accomplish the classification. Experimental results show that the proposed approach is more appropriate for space object recognition mainly considering changes of viewpoints. Encouraging recognition rate could be obtained based on images in BUAA-SID 1.0, and the highest recognition result could achieve 95.87%.

关键词： satellites object recognition three-dimensional image dataset full-viewpoint kernel locality preserving projections

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边界片段模板方法在空间探测识别中的应用

宇航学报 2009年第3期30卷 1231-1236页

作者：安萌姜志国赵丹培北京航空航天大学宇航学院图像中心北京100191

以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法。方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升... 详细信息

以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法。方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升训练成为强分类器;对方法进行旋转、尺度、视点的不变性增强;最后将训练好的强分类器模板应用到待识别图像上,进行目标的检测识别。实验结果表明,本方法对带有各种旋转,尺度,以及视点变化的具有复杂边缘空间有形目标具有较好的识别效果。

关键词：空间有形目标边界片段模板弱分类器与强分类器旋转尺度与视点不变性

基于深度学习的短纤维增强聚氨酯复合材料性能预测

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复合材料学报 2019年第6期36卷 1413-1420页

作者：闫海邓忠民北京航空航天大学宇航学院

结合深度学习在图像识别领域的优势,将卷积神经网络(CNN)应用于有限元代理模型,预测了平面随机分布短纤维增强聚氨酯复合材料的有效弹性参数,并针对训练过程出现的过拟合,提出了一种数据增强的方法。为验证该代理模型的有效性,比较了其... 详细信息

结合深度学习在图像识别领域的优势,将卷积神经网络(CNN)应用于有限元代理模型,预测了平面随机分布短纤维增强聚氨酯复合材料的有效弹性参数,并针对训练过程出现的过拟合,提出了一种数据增强的方法。为验证该代理模型的有效性,比较了其与传统代理模型在预测有效杨氏模量和剪切模量上的精度差异。在此基础上结合蒙特卡洛法利用卷积神经网络代理模型研究了材料微几何参数不确定性的误差正向传递。结果表明:相对于传统代理模型,卷积神经网络模型能更好地学习图像样本的内部特征,得到更加精确的预测结果,并在训练样本空间外的一定范围内可以保持较好的鲁棒性;随着纤维长宽比的增大,微几何参数的不确定性对材料有效性能预测结果会传递较大的误差。

关键词：短纤维增强聚氨酯复合材料有效性能深度学习代理模型不确定性

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多特征融合的在线更新目标跟踪算法

计算机辅助设计与图形学学报 2010年第10期22卷 1788-1795页

作者：孟钢姜志国赵丹培高越北京航空航天大学宇航学院图像处理中心北京100191

为了适应跟踪过程中目标光照条件的变化,并对目标特征进行在线更新,提出一种将局部二元模式(LBP)特征与图像灰度信息相融合,同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法.跟踪开始前,为了获得比较准确的目标描述,使用混合高斯模型和... 详细信息

为了适应跟踪过程中目标光照条件的变化,并对目标特征进行在线更新,提出一种将局部二元模式(LBP)特征与图像灰度信息相融合,同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法.跟踪开始前,为了获得比较准确的目标描述,使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割;跟踪过程中,通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样,并更新特征空间参数,得到目标和背景的最优分类面;最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测.通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验,验证了文中算法的有效性.

关键词：跟踪局部二元模式增量线性判别分析蒙特卡罗方法粒子滤波

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基于光谱特性的高光谱图像压缩方案

宇航学报 2006年第5期27卷 1023-1028页

作者：周付根史洁玉王兆仲刘志芳北京航空航天大学宇航学院图像处理中心北京100083

根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”干涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”... 详细信息

根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”干涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”干涉图像,然后针对“点”干涉图像序列进行压缩。在重组过程中采取基于光流的亚像素级匹配和基于梯度的三角插值算法,实现了高精度的图像匹配重组;在压缩环节利用“点”干涉图像与光谱信息之间的傅立叶变换关系,提出一种能够很好保持频谱特性的基于一维DCT的压缩算法。实验证明,压缩算法总体性能远高于针对“像面”干涉图序列的压缩算法,很好地控制了光谱信息的失真。

关键词：高光谱图像图像匹配图像压缩 DCT 下涉成像光谱仪

基于嵌入式多核DSP系统的并行粒子滤波目标跟踪(英文)

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红外与激光工程 2014年第7期43卷 2354-2361页

作者：田立周付根孟偲北京航空航天大学宇航学院图像处理中心北京100191

目标跟踪中的伺服系统需要极低的跟踪延时,由于粒子滤波跟踪算法固有的庞大计算量使得目标跟踪的精度大受影响。提出了一种粒子滤波跟踪算法在多核DSP系统中的快速实现方法。首先,利用DSP片上的包加速器来降低以太网相机的采集延时以及... 详细信息

目标跟踪中的伺服系统需要极低的跟踪延时,由于粒子滤波跟踪算法固有的庞大计算量使得目标跟踪的精度大受影响。提出了一种粒子滤波跟踪算法在多核DSP系统中的快速实现方法。首先,利用DSP片上的包加速器来降低以太网相机的采集延时以及CPU占用率,CPU占用率从31%降低到10%;其次,通过手动操作高速缓存的刷新和实效,解决了多核同时共享图像数据带来的存储器一致性问题,多个核能通过高速缓存快速获取图像数据;最后,通过在多核核心上设置代理任务的方法,建立了一种多核并行计算的机制。粒子滤波算法中计算复杂度高的运算阶段被分配到多个核心上同时运算,实现了算法的低延时。实验结果显示8核加速比达到7倍以上,优于开放多处理标准OpenMP的并行优化效果。

关键词：粒子滤波目标跟踪多核DSP 并行计算

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基于先验知识的红外图像汽车牌照定位方法

北京航空航天大学学报 2003年第2期29卷 128-131页

作者：胡爱明周孝宽北京航空航天大学宇航学院

由于汽车牌照图像背景复杂 ,存在各种各样的噪音干扰 ,很难准确定位汽车牌照 .因此提出一种快速、自动红外汽车牌照定位方法 ,利用红外成像特点 ,解决了高速行驶、无主动照明、在全天候工作情况下的牌照定位问题 .根据汽车牌照在全图单... 详细信息

由于汽车牌照图像背景复杂 ,存在各种各样的噪音干扰 ,很难准确定位汽车牌照 .因此提出一种快速、自动红外汽车牌照定位方法 ,利用红外成像特点 ,解决了高速行驶、无主动照明、在全天候工作情况下的牌照定位问题 .根据汽车牌照在全图单位长方形面积的水平灰度梯度最大的特点 ,成功地从红外汽车图像中检测定位车牌 ,定位结果的正确率达到了

关键词：先验知识红外图像汽车牌照字符识别智能交通

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大流量气-气喷嘴响应面法优化设计

北京航空航天大学学报 2010年第4期36卷 395-398页

作者：杜正刚李茂金平蔡国飙北京航空航天大学宇航学院

为研究以气氢和气氧为推进剂的同轴双剪切喷嘴设计参数对推进剂燃烧位置的影响,利用正交表指导喷嘴设计,并对燃烧室流场进行数值模拟.结果表明:在单喷嘴流量相当于航天飞机主动发动机单喷嘴流量8倍的工况下,同轴双剪切喷嘴能实现高的燃... 详细信息

为研究以气氢和气氧为推进剂的同轴双剪切喷嘴设计参数对推进剂燃烧位置的影响,利用正交表指导喷嘴设计,并对燃烧室流场进行数值模拟.结果表明:在单喷嘴流量相当于航天飞机主动发动机单喷嘴流量8倍的工况下,同轴双剪切喷嘴能实现高的燃烧效率;极差和方差分析显示氢/氧的速度比是对推进剂的燃烧位置影响最大的设计参数,而中心氢流量比例和氧喷嘴的壁厚对燃烧位置的影响不显著.通过构造基于正交多项式的响应面,获得同轴双剪切气-气喷嘴的优化组合参数.

关键词：燃烧效率优化数值模拟

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基于局域纹理特征的图像无损压缩

北京航空航天大学学报 2003年第6期29卷 505-508页

作者：姜宏旭周孝宽北京航空航天大学宇航学院

局域纹理是识别图像的基本要素 ,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径 ,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法 ,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成 ,去相关操作是通过一组预测模型... 详细信息

局域纹理是识别图像的基本要素 ,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径 ,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法 ,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成 ,去相关操作是通过一组预测模型自适应选择最佳的模型进行处理 ,然后使用快速有效的CCSDS编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码 ,最后给出了该算法与JPEG2 0 0 0及JPEG LS的无损压缩结果的比较 ,实验结果显示 ,该算法的压缩结果明显优于JPEG2 0 0 0及JPEG

关键词：图像编码图像分析无损压缩纹理特征 CCSDS编码器