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oe1(光电查) - 科学论文

87 条数据
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  • 基于三维激光扫描技术的疲劳荷载下活性粉末混凝土损伤诊断

    摘要： 采用三维激光扫描技术研究活性粉末混凝土（RPC）在疲劳荷载作用下的损伤机理。通过自主配置的三维激光扫描系统监测损伤过程，并运用纹理分析技术深化对RPC疲劳损伤机理的认知。为获取点云数据特征参数，提出点云投影算法，通过疲劳荷载作用下损伤区域二维平面与三维空间点云数据变化描述损伤演化过程。采用灰度共生矩阵（GLCM）方法提取特征参数评估结构状态，经数字特征筛选选取典型敏感特征指标的角二阶矩与聚类阴影。通过图像纹理分析与数据扩展验证损伤指标的可靠性，本文提取的指标可作为评估结构健康状态的新型结构健康监测指标。

    关键词： 损伤监测、纹理分析、特征提取、灰度共生矩阵、图像处理、三维激光扫描

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 激光修饰量子电动力学过程中共振效应的新方面：(特邀报告)

    摘要： 当前最先进的行人检测方法大多难以在准确率和效率之间取得良好平衡。例如ACF算法速度快但检测率较低，而棋盘格算法检测率高但速度慢。受行人外观恒常性和形状对称性等简单固有属性启发，我们提出两类新型非邻域特征：侧内差异特征(SIDF)和对称相似性特征(SSF)。SIDF能表征背景与行人的差异以及行人轮廓与其内部的差异，SSF则能捕捉行人形状的对称相似性——这些特性是邻域特征所不具备的。最终我们提出融合非邻域特征与邻域特征进行行人检测，发现非邻域特征可使对数平均漏检率进一步降低4.44%。研究还给出了本方法与前沿算法的关系对比。在INRIA、Caltech和KITTI数据集上的实验表明该方法兼具有效性与高效性：相比未使用CNN的前沿方法，本方法在Caltech数据集上取得最佳检测性能，较次优方法(棋盘格)提升2.27%；采用Caltech新标注时漏检率达11.87%，优于其他方法。

    关键词： 特征提取、非相邻特征、行人检测、相邻特征、Adaboost

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [2019年IEEE电气工程与光子学国际会议(EExPolytech) - 俄罗斯圣彼得堡(2019.10.17-2019.10.18)] 2019年IEEE电气工程与光子学国际会议(EExPolytech) - 影像组学：利用内窥镜成像提取更多特征

    摘要： 癌症是全球首要死因，而检测延迟是其高死亡率的最主要因素。计算机可辅助放射科医师分析医学影像并检测癌症。放射组学是指通过计算机从医学影像中提取信息，利用机器学习算法有望实现更快速、更精准的癌症筛查。内镜成像与X射线成像（计算机断层扫描）是医学影像中两种常用方法。本文探讨了内镜与CT扫描图像的优势与局限，分析了可从这两种成像中提取的特征，并最终对这两种影像方法在计算机辅助检测系统中的应用进行了比较研究。

    关键词： 特征提取、计算机断层扫描（CT）、内镜图像、放射组学、纹理特征

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 基于光学扫描全息术的三维非相干图像处理特征提取研究综述

    摘要： 过去二十年间数字全息技术的发展，使得对物理物体三维（3D）图像的精确捕捉成为可能。这项重要技术已广泛应用于包括但不限遥感、计量学、生物医学成像、广告和娱乐等众多工业领域。迄今为止开发的大多数全息图采集技术都采用数码相机记录全息图，因而对所捕获3D图像的尺寸和分辨率施加了严格限制。然而光学扫描全息术（OSH）不存在这一局限。基于扫描机制和单像素传感器，OSH能够高精度地捕捉宏观与微观物体以及荧光物体的数字全息图。自1970年代末发明以来，大量研究致力于改进该技术，优化采集速度、精度、数据量和安全性等重要因素。本综述论文旨在全面介绍OSH技术的最新进展——从其原始原理到多年来发展的各种变体，重点阐述其在非相干工作模式下的特征提取能力。在可能的情况下，我们将提供每种方法的关键公式及实验结果，以展示该方法的优缺点。

    关键词： 广义双光瞳图像处理系统、螺旋相位光瞳、各向异性边缘检测、特征提取、环形光瞳、光学扫描全息术（OSH）

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于人工路标的激光SLAM特征提取实验研究

    摘要： 同时定位与地图构建（SLAM）是移动机器人领域的核心问题。激光SLAM是SLAM工程应用中广泛采用的解决方案之一，其通过环境特征来估计机器人位姿变化。但在高度相似的环境中难以提取自然特征，因此必要时需在环境中布置人工路标。本文通过实验分析了人工路标的反射特性，基于该特性提出两个用于提取人工路标的特征参数：激光测距仪接收的反射光强度，以及每次扫描中人工路标能连续反射回的激光点数量。通过对实验采集的激光数据进行统计分析，确定了这两个参数的具体取值，并实验测量了选定参数下激光测距仪有效提取路标的检测范围。这些结果为环境中路标的部署提供了实验依据。

    关键词： 人工地标、特征提取、激光SLAM

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 利用时频分析实现激光超声信号处理中缺陷特征的有效提取

    摘要： 采用小波变换的时频分析(TFA)方法处理激光超声信号，有效提取了材料缺陷特征。通过TFA分析包含缺陷特征的激光激发表面声波(SAW)信号，显著提取了回波波特征，尤其在低信噪比(SNR)条件下效果突出。详细建立了含不同表面缺陷深度的铝板有限元(FEM)仿真模型，并采用TFA进行缺陷深度预测。结果表明：无需额外降噪处理时，TFA能在-3dB信噪比下显著提取0.1mm至0.9mm缺陷深度范围的回波SAW信号。该方法为获取缺陷信息提供了有效途径，在本研究中将检测精度提升了7.9dB，对超声信号处理和材料评估具有重要价值。

    关键词： 时频分析、特征提取、小波变换、信噪比、激光超声信号

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于LSTM-注意力-嵌入模型的贝叶斯优化光伏功率日前预测

    摘要： 光伏（PV）输出易受气象因素影响，导致发电具有间歇性和随机性。准确预测光伏功率输出不仅能降低其对电网的影响，还能为电网调度提供参考。因此，本文提出一种基于贝叶斯优化的LSTM-注意力-嵌入模型来预测日前光伏功率输出。针对光伏相关气象因素，探究了多时间尺度统计特征、组合特征、时间特征及风速类别特征?；贚STM?？橛肭度肽？楣菇ㄉ疃妊澳Ｐ?，通过合并层连接，LSTM?？橛糜诩且浜凸刈⒗沸畔?，嵌入模块用于编码类别特征，随后通过输出模块输出预测结果，模型中还包含残差连接以缓解梯度传递问题。采用贝叶斯优化选取最优组合特征。在中国某地区两个实际光伏电站验证了所提模型的有效性，对比实验结果表明，相较于LSTM神经网络、BPNN、SVR模型及持续法模型，所提模型性能有显著提升。

    关键词： 残差连接，LSTM-注意力-嵌入模型，贝叶斯优化，深度学习，特征提取

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——希腊雅典（2018年8月12日-15日）] 2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——基于Kinect传感器的骨架关节关键帧提取

    摘要： 为了降低基于Kinect传感器的人体动作识别的计算复杂度并提高识别准确率，本文提出了一种基于Kinect传感器的25个骨骼关节点关键帧提取方法。该方法将骨骼关节点作为一个整体来表达人体深度信息，并利用骨骼的结构相似性来确定关键帧。结果表明，所提取的特征具有区分性?；谡庑┙峁?，进一步提炼了核心发现、研究的意义以及对未来研究的建议。

    关键词： Kinect传感器，骨架关节，特征提取

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 罗马尼亚锡纳亚(2018.10.10-2018.10.12)] 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 基于内容的图像检索的统一扩展局部三元模式

    摘要： 基于内容的图像检索是医学影像中一个反复出现的研究课题。大多数CBIR系统旨在辅助医生进行病理诊断。目前可通过多种方法实现基于纹理特征的图像检索。局部纹理特征对纹理分析非常有益，因而被广泛应用于图像检索领域。本文在原始LBP基础上提出了一种名为均匀扩展局部三元模式（UELTP）的CBIR新方法。该方法将图像分解为对象，提取局部纹理特征并存储为n维纹理特征向量，随后利用这些向量从大型专用图像数据库中高效检索图像。本文评估了LBP描述符、LTP和ELTP在CBIR中的性能表现。结果表明，在图像检索方面，均匀扩展局部三元模式的准确性优于其他描述符。

    关键词： 基于内容的图像检索、特征提取、局部二值模式、局部三值模式、均匀模式

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于Wasserstein生成对抗网络的高光谱图像无监督特征提取

    摘要： 特征提?。‵E）是高光谱图像（HSI）处理中的关键研究领域。近年来，由于深度学习（DL）在提取空间和光谱特征方面具有强大能力，基于DL的FE方法展现出巨大的应用潜力。然而，大多数基于DL的FE方法属于监督学习，其训练过程严重受限于高光谱图像中标注样本的缺失问题，这制约了监督式DL特征提取方法在高光谱处理中的应用。为解决该问题，本文提出一种改进型生成对抗网络（GAN），用于无监督地训练DL特征提取器。该网络包含生成器和判别器两个组件：生成器专注于数据集真实概率分布的学习，判别器则能有效提取具有优异不变性的空间-光谱特征。为实现自适应学习上采样与下采样策略，生成器采用全反卷积子网络设计，判别器则基于全卷积子网络构建。此外，通过利用生成器与判别器的零和博弈关系，设计了新型极小极大代价函数，实现端到端的无监督GAN训练。该方法还将原始JS散度替换为Wasserstein距离，以缓解GAN框架训练过程中的不稳定性和困难性。三个真实数据集的实验结果验证了所提方法的有效性。

    关键词： 卷积神经网络（CNN）、高光谱图像（HSI）、特征提取（FE）、生成对抗网络（GAN）

    更新于2025-09-11 14:15:04