Fast human detection algorithm based on BING objectness

针对传统滑动窗行人检测速度慢、实时性差的问题，为避免全局搜索，利用似物性检测设计了一种快速行人检测方法。首先，算法通过提取正负训练样本的规范化二进制梯度特征，用该特征训练级联SVM分类器得到行人似物检测模型；然后，由该模型获取图像中初始行人候选区域，后进一步利用尺寸调节和聚类算法优化初始候选窗口区域；最后，提取各候选区域的梯度方向直方图特征，并利用SVM分类器对其进行进一步行人识别。实验结果表明，算法在保证行人检测率的同时在检测实时性上有明显提高。</p

未知应用环境下光电信号的反馈堆叠滤波方法

本发明涉及光电测量领域，具体说是未知应用环境下光电信号的反馈堆叠滤波方法。包括以下步骤：采集光电信号，建立光电信号训练集；建立反堆叠学习算法模型，通过采集的光电信号训练该模型；将实时采集的光电信号通过训练后的反堆叠学习算法模型过滤，得到滤波后的光电信号。本发明针对现有数字滤波方法不能充分利用某些应用场景下已知的目标真值、对被处理数据样本数目要求特殊等缺陷，采用神经网络学习方法搭建模型进行数据训练并预测的思路，提出了以ELM为基本预测模型的反馈堆叠学习算法(FsELM)。针对不同应用环境下的随机噪声干扰，采用FsELM算法加强了对信号在不确定环境下的预测能力，提高了随机噪声干扰下的预测精度

一种激光三角法位移传感器的标定方法

本发明属于光电测量领域中的信号处理部分，具体为一种激光三角法位移传感器的标定方法，主要用于激光三角法位移传感器使用前的标定。本发明针对基于PSD的激光三角位移传感器的精密标定问题，提出了一种多元自适应卡尔曼滤波与非均匀B样条曲线拟合相结合的标定方法。多元自适应卡尔曼预处理算法减小了初始数据对滤波结果的依赖，其数据处理效果优于经典卡尔曼滤波方法；在进行曲线拟合标定时，非均匀B样条标定误差较小，优于同类算法，可以实现位移传感器的精密标定

一种激光三角位移传感器及其测量方法

本发明涉及一种激光三角位移传感器及其测量方法，包括以下步骤：激光器发射激光束至反射镜，反射镜将激光束反射至物体表面；经物体表面反射的激光束通过透镜聚焦，使聚焦之后的激光束在位置传感器接收面形成光斑；PSD传感器进行光电转换，并通过信号处理模块转换成表示物体位置的信息。本发明主要针对空间尺寸狭小的孔类零件、平行平板或其他复杂机械结构的内尺寸测量。其外形尺寸小，具有良好的通用性、便携性，可实现微小尺寸的高精度、高效率测量