检索结果-内蒙古大学图书馆

光子学报 2019年第4期48卷 182-194页

作者：宁强秦鹏杰石欣李文昌廖亮朱家庆南部战区陆军第二工程科研设计所昆明650000 重庆大学自动化学院重庆400000

提出一种静态场景下的基于帧差光流的随机采样均值漂移聚类检测算法.该方法首先通过隔帧差分法提取运动目标区域,并对运动区域进行光流计算,采用自适应光流阈值分割法准确提取出运动目标;然后运用连通区域标记算法对运动区域进行初步划... 详细信息

提出一种静态场景下的基于帧差光流的随机采样均值漂移聚类检测算法.该方法首先通过隔帧差分法提取运动目标区域,并对运动区域进行光流计算,采用自适应光流阈值分割法准确提取出运动目标;然后运用连通区域标记算法对运动区域进行初步划分,得到若干个连通域子集特征向量样本点,通过提出的随机采样策略来确定对子集空间中样本点的抽样次数;最后利用均值漂移算法对每个子集中的样本点进行若干次抽样计算并分析聚类收敛结果是否相同,从而完成对连通域标记结果的检验.该策略通过减少对标记结果所有样本点的采样次数,提高了目标的检测速度和精度,在不同红外测试场景中的实验结果表明:与传统红外多目标检测算法相比,该方法具有良好的局部抗遮挡性、准确性和实时性,并且检测率能达到95.27%,每帧处理时间达到39.12ms,满足实时处理需求.

关键词：红外图像目标检测连通域标记随机采样均值漂移

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考虑细观结构演化的非饱和Q_3原状黄土弹塑性本构模型

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岩土力学 2018年第5期39卷 1553-1563页

作者：姚志华连杰陈正汉朱元青方祥位空军工程大学机场建筑工程系陕西西安710038 陆军勤务学院土木工程系重庆401311 南部战区陆军第一工程科研设计所广东广州510515

Q_3原状黄土是典型的非饱和土,具有明显的结构性,其力学变形特征与结构性密切相关。建立黄土的本构模型有必要考虑加载和湿陷过程中结构演化特征,才能真实地反映原状黄土的固有特性。假设原状黄土的屈服应力是重塑黄土与结构性两者的耦... 详细信息

Q_3原状黄土是典型的非饱和土,具有明显的结构性,其力学变形特征与结构性密切相关。建立黄土的本构模型有必要考虑加载和湿陷过程中结构演化特征,才能真实地反映原状黄土的固有特性。假设原状黄土的屈服应力是重塑黄土与结构性两者的耦合,基于细观结构演化规律,考虑吸力和结构性的影响,提出了一个非饱和Q_3原状黄土的弹塑性本构模型。模型包括土骨架变形与水量变化两个方面,土骨架变形方面以修正Barcelona非饱和土弹塑性模型为基础,引入通过CT三轴试验获得的Q_3原状黄土加载-湿陷过程中的结构演化方程,分别得到描述土骨架在加载和湿陷过程的本构模型,以突出加载和湿陷过程中结构性对变形的影响;水量变化方面则采用广义土-水特征曲线描述,以反映净平均应力和偏应力对持水性的影响。模型总计22个材料参数,均可由试验确定。通过对比若干试验数据与模型计算结果,初步验证了模型的合理性。建立的考虑结构性的弹塑性本构模型为深化认识黄土力学特性提供了可能,并为有效分析黄土地基湿陷变形提供了一定借鉴。

关键词： Q3黄土结构性湿陷变形弹塑性本构模型

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液压挖掘机作业循环状态智能识别方法

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浙江大学学报（工学版） 2019年第9期53卷 1663-1673页

作者：黄杰王东王新晴殷勤邵发明陆军工程大学野战工程学院江苏南京210007 武警工程大学(乌鲁木齐校区) 新疆乌鲁木齐830049 南部战区陆军第二工程科研设计所云南昆明650222

为实现液压挖掘机作业循环阶段状态的自动识别,提出采用时窗滑移特征提取与PCA-SVM相结合的方法.以液压挖掘机2个主泵压力信号为研究对象,采用时窗滑移截取各阶段状态的小段波形,提取所有截取波段相应的时频参数并进行特征值归一化,经PC... 详细信息

为实现液压挖掘机作业循环阶段状态的自动识别,提出采用时窗滑移特征提取与PCA-SVM相结合的方法.以液压挖掘机2个主泵压力信号为研究对象,采用时窗滑移截取各阶段状态的小段波形,提取所有截取波段相应的时频参数并进行特征值归一化,经PCA降维处理后作为输入特征集,采用SVM进行状态分类,并分别讨论时窗宽度与重叠率对识别准确率的影响.引入即时校正策略,对直接识别结果进行自动检验校正,纠正不符合挖掘机循环作业逻辑规则的误判结果,从而使识别准确率由80.85%提高到89.36%.实验结果表明,所提方法能准确有效地实现液压挖掘机作业循环各阶段状态的自动识别.

关键词：液压挖掘机作业循环状态识别支持向量机(SVM) 即时校正策略

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基于改进SSD的交通大场景多目标检测

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光学学报 2018年第12期38卷 213-223页

作者：华夏王新晴王东马昭烨邵发明中国人民解放军陆军工程大学野战工程学院江苏南京210007 南部战区陆军第二工程科研设计所云南昆明650222

现有目标检测算法在复杂大场景下多目标检测的精度和实时性难以平衡,为此,受深度神经网络卷积核形态启发,模仿了人眼视觉机理,改进了基于深度学习的目标检测框架,即单向多框检测器(SSD),提出了多目标检测框架——自适应感知SSD,将其专... 详细信息

现有目标检测算法在复杂大场景下多目标检测的精度和实时性难以平衡,为此,受深度神经网络卷积核形态启发,模仿了人眼视觉机理,改进了基于深度学习的目标检测框架,即单向多框检测器(SSD),提出了多目标检测框架——自适应感知SSD,将其专用于复杂大交通场景多目标检测。设计了由多形态、彩色Gabor构成的特征卷积核库,训练筛选最优特征提取卷积核组替换原有网络的低级卷积核组,从而提高检测精度;将单图像检测框架与卷积长短期记忆网络结合,通过瓶颈-长短期记忆层提炼传播帧间的特征映射,实现网络帧级信息的时序关联,降低计算成本,从而实现对视频中受强干扰影响目标的追踪识别;同时加入自适应阈值策略,降低漏警率和虚警率。实验结果表明,相比于其他基于深度学习的目标检测框架,各类目标识别的平均准确率提高了9%～16%,平均准确率均值提高了14%～21%,多目标检测率提高了21%～36%,检测帧率达到32frame·s-1,实现了算法精度与实时性的平衡,取得较好的检测识别效果。

关键词：机器视觉生物视觉深度学习卷积神经网络 Gabor卷积核递归神经网络

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复杂大交通场景弱小目标检测技术

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计算机应用研究 2019年第11期36卷 3486-3492页

作者：华夏王新晴马昭烨王东邵发明陆军工程大学南京210007 南部战区陆军第二工程科研设计所昆明650222

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架对于高分辨率复杂大场景中低分辨率小目标识别效果较差、多目标检测的精度和实时性难以平衡的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD(single shot multibox detector),提出一种改进的多... 详细信息

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架对于高分辨率复杂大场景中低分辨率小目标识别效果较差、多目标检测的精度和实时性难以平衡的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD(single shot multibox detector),提出一种改进的多目标检测框架DRZ-SSD,将其专用于复杂大交通场景多目标检测。检测以从粗到细的策略进行,分别训练一个低分辨率粗略检测器和一个高分辨率精细检测器,对高分辨率图像进行下采样获得低分辨率版本,设计了一种基于增强学习的动态区域放大网络框架(DRZN);动态放大低分辨率弱小目标区域至高分辨率再使用精细检测器进行检测识别,剩余图像区域使用粗略检测器进行检测,对弱小目标的检测与识别精度以及运算效率的提高效果明显;采用模糊阈值法调整自适应阈值策略在避免适应数据集的同时提高了模型的决策能力,显著降低了检测漏警率和虚警率。实验表明,改进后的DRZ-SSD在应对弱小目标、多目标、杂乱背景、遮挡等检测难度较大的情况时均能获得较好的效果。通过在指定数据集上的测试,相比于其他基于深度学习的目标检测框架,各类目标识别的平均准确率提高了4%~15%,平均准确率均值提高了约9%~16%,多目标检测率提高了13%~34%,检测识别速率达到38 fps,实现了算法精度与运行速率的平衡。

关键词：机器视觉深度学习神经网络交通场景多目标检测增强学习自适应

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基于递归神经网络的视频多目标检测技术

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计算机应用研究 2020年第2期37卷 615-620页

作者：华夏王新晴马昭烨王东邵发明陆军工程大学南京210007 南部战区陆军第二工程科研设计所昆明650222

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD,提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD,将其专用于交通场景视频多目标检测。将单图... 详细信息

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD,提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD,将其专用于交通场景视频多目标检测。将单图像检测框架与递归神经网络-LSTM网络相结合,形成交织循环卷积结构,通过采用一种Bottleneck-LSTM层提炼传播帧间的特征映射实现了网络帧级信息的时序关联,极大降低了网络计算成本;将时间感知信息与改进的动态卡尔曼滤波算法结合起来,实现了对视频中受光照变化、大面积遮挡等强干扰影响目标的追踪识别。实验表明,改进后的LSTM-SSD在应对多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时,均能获得较好的效果,相比于其他基于深度学习的目标检测框架,各类目标识别的平均准确率提高了5%~16%,平均准确率均值提高了约4%~10%,多目标检测率提高了4%~19%,检测帧率达到43 fps,基本满足实时性的要求。其实现了算法精度与运行速率的平衡,取得了较好的检测识别效果。

关键词：机器视觉深度学习递归神经网络卡尔曼滤波视频多目标检测卷积神经网络

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基于图推模型与智能寻优的野外道路导向技术

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计算机应用研究 2019年第10期36卷 3168-3173页

作者：华夏王新晴马昭烨王东邵发明陆军工程大学南京210007 南部战区陆军第二工程科研设计所昆明650222

为实现无人装备在野外环境下对非结构化道路进行自动、普适和精准的识别与导向,提出了一种基于图推模型与智能寻优的野外场景道路导向算法。首先将图像分割为同质超像素块,对超像素块的多特征进行融合,构造训练集;改进传统拉普拉斯支持... 详细信息

为实现无人装备在野外环境下对非结构化道路进行自动、普适和精准的识别与导向,提出了一种基于图推模型与智能寻优的野外场景道路导向算法。首先将图像分割为同质超像素块,对超像素块的多特征进行融合,构造训练集;改进传统拉普拉斯支持向量机算法,结合超像素块位置信息动态选取道路区域超像素种子块,训练超像素块的多类别分类回归器和相邻超像素的一致性回归器;结合两种回归器的回归值构造马尔可夫随机场的能量函数,再利用标准图割算法迭代求取最小化能量函数,实现初始道路推理分割;结合道路初分割结果,依据人对道路的直观感知,设定约束条件构造目标函数,利用差分免疫克隆进化算法智能寻优提取道路的导向线。在南京珠山采集的数据和DARPA Grand Challenge数据库上进行检测,并与经典算法的道路导向效果进行定性和定量比较,结果表明该算法在野外环境下对非结构化道路的导向线提取精度总体达91.79%以上,相比于经典算法,检测精准度分别提升48.1%和35.5%,算法处理效率分别提升98.6%和97.8%,在检测的实时性与精准度问题上实现了平衡,具有较强的应用前景。

关键词：马尔可夫随机场拉普拉斯支持向量机差分免疫克隆进化非结构化道路超像素

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浅析遥感技术给国防工程伪装带来的挑战与机遇

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中国地质调查 2017年第3期4卷 70-73页

作者：沈泓曹国侯宁强章峻豪南部战区陆军第二工程科研设计所昆明650222

为适应国防工程伪装技术发展的需要,基于遥感技术特点和国防工程主要暴露特征,分析了高空间分辨率、高光谱分辨率和实时遥感技术对国防工程常规伪装手段提出的巨大挑战,指出了国防工程伪装应重点注意的问题。另外,从遥感技术有利于国防... 详细信息

为适应国防工程伪装技术发展的需要,基于遥感技术特点和国防工程主要暴露特征,分析了高空间分辨率、高光谱分辨率和实时遥感技术对国防工程常规伪装手段提出的巨大挑战,指出了国防工程伪装应重点注意的问题。另外,从遥感技术有利于国防工程伪装的角度,探讨了其在辅助国防工程伪装规划、伪装效果检验以及促进伪装新技术开发等方面的应用价值。研究结果可为国防工程伪装提供参考。

关键词：遥感国防工程侦察地质调查伪装

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轻型卧式木工带锯机的设计

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机械工程师 2017年第4期 106-108页

作者：王永利郝胜强刘永跃北部战区陆军第一工程科研设计所北部战区陆军部作战处

根据便于装车运输和野外快速展开、撤收作业的特殊要求,设计研制了一种轻型卧式木工带锯机。介绍了带锯机的总体结构组成及工作原理,并重点对组合导轨、锯切装置、龙门总成、锯条冷却装置、电气控制装置进行了介绍。经试验试用表明,带... 详细信息

根据便于装车运输和野外快速展开、撤收作业的特殊要求,设计研制了一种轻型卧式木工带锯机。介绍了带锯机的总体结构组成及工作原理,并重点对组合导轨、锯切装置、龙门总成、锯条冷却装置、电气控制装置进行了介绍。经试验试用表明,带锯机的结构合理、操作便捷、可靠耐用,可大幅提高野外木材加工作业的效率和质量,减少作业人员的需求量,降低劳动强度,满足野外工程施工保障作业和抢险救灾作业的实际需求。

关键词：轻型卧式木工带锯机设计

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地下环境中大空间建筑声学设计及材料选择

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建筑工程技术与设计 2016年第26期 429-430页

作者：王建钢张毅黄振原南部战区陆军第二工程科研设计所云南昆明 650000

地下环境中大空间为整个工程的重要部位,其空间特点为室内空旷,声音反射路线复杂,混响时间难以控制,对建筑声学设计要求高;地下环境中所需建筑材料对防潮、防火要求高,所选吸音材料要符合地下环境特点.

关键词：地下环境大空间建筑声学吸音材料

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