吴奇
- 作品数：18 被引量：34H指数：4
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市浦江人才计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信电气工程更多>>
- 基于深度稀疏高斯过程的人体姿态估计
- 高斯过程(Gaussian Process)模型由于其在函数估计方面的灵活性和非参数性,在解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题中,发挥了重要作用.然而,高斯过程只能代表一类受限的函数,使其应用范围仍然受到诸多限制....
- 刘楠吴奇
- 关键词：高斯过程网络模型
- 基于边缘辅助极线Transformer的多视角场景重建被引量：1
- 2023年
- 基于深度学习的多视角立体几何(MVS)旨在通过多个视图重建出稠密的3维场景。然而现有的方法通常设计复杂的2D网络模块来学习代价体聚合的跨视角可见性,忽略了跨视角2维上下文特征在3D深度方向的一致性假设。此外,基于多阶段的深度推断方法仍需要较高的深度采样率,并且在静态或预先设定的范围内采样深度值,容易在物体边界以及光照遮挡等区域产生错误的深度推断。为了缓解这些问题,该文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的密集深度推断模型。与现有工作相比,具体改进如下:将深度回归转换为多深度值分类进行求解,在有限的深度采样率和GPU占用下保证了推断精度;设计一种极线Transformer模块提高跨视角代价体聚合的可靠性,并引入边缘检测分支约束边缘特征在极线方向的一致性;为了提高弱纹理区域的精度,设计了基于概率成本体积的动态深度范围采样机制。与主流的方法在公开的数据集上进行了综合对比,实验结果表明所提模型能够在有限的显存占用下重建出稠密准确的3D场景。特别地,相比于Cas-MVSNet,所提模型的显存占用降低了35%,深度采样率降低约50%,DTU数据集的综合误差从0.355降低至0.325。
- 童伟张苗苗李东方吴奇宋爱国
- 关键词：极线几何TRANSFORMER
- 基于深度置信网络的QAR飞行数据特征提取分析被引量：10
- 2017年
- 民航飞机的快速存取记录仪(QAR)在飞行过程中记录了大量的飞行参数,QAR数据是飞行安全评估的重要依据。针对QAR数据大样本、高维度的特点,提出了一种有效的飞行数据特征提取的高效算法——DBN算法。DBN优势在于其能够摆脱对大量数据处理技术与专家经验的依赖而对飞行数据进行特征提取。在不同类别飞行数据集上进行仿真实验,结果显示与主成分分析法(PCA)相比,通过DBN提取的特征进行分类识别准确率更高。
- 戴婧睿吴奇仁和裘旭益
- 关键词：飞行数据QAR数据分析特征提取
- 基于扩散映射和快速聚类算法的航空发动机异常状态诊断
- QAR设备能够准确记录飞机飞行过程中航空发动机的各项参数,为航空发动机故障诊断提供准确的数据支持。然而由于其记录的数据量过于庞大,且缺准确高效的数据处理方法,导致QAR数据无法被有效的利用,从而造成了极大的数据浪费。针对...
- 程弓吴奇
- 关键词：快速聚类航空发动机
- 文献传递
- 目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型被引量：2
- 2014年
- 为了获得更可靠的检出概率,提高目视检测结果准确性,保证航空维修安全,根据检测环境影响因素实验结果,选取照明条件、检测距离、检测角度、损伤深度作为检测结果影响因素,采用反向传播(BP)神经网络,以4个影响因素作为输入层神经元,检出概率作为输出层神经元,通过网络训练对样本数据进行仿真,建立检出概率预测模型,通过比较预测和实验数据对模型进行检验。结果表明,模型预测与实验所得检出概率值均方百分比误差为4.79%,模型预测结果是有效可行的。根据目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型可以选择符合要求的检测条件。
- 蒋韵尔黄淑萍吴奇傅山
- 关键词：反向传播神经网络
- 基于FPA优化的GP算法的飞行员认知状态识别被引量：3
- 2016年
- 飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特征集,并提出了一种基于花粉传播算法的高斯过程分类模型,用以分析全动飞行模拟实验中的飞行员认知状态。通过对比分类结果与飞行员的NASATLX测评结果,验证该模型对飞行员认知状态识别的有效性。
- 蔡正祥吴奇黄丹傅山
- 关键词：飞行控制高斯过程小波分析
- 基于投票机制的暖通空调空气处理单元传感器故障诊断
- 2024年
- 现有暖通空调(HVAC)空气处理单元(AHU)的故障诊断研究往往是集中式的。少量的分布式方法大多需要求解大量耗时的优化问题,使得无法及时完成故障诊断。针对以上挑战,该文提出一种基于投票机制的分布式故障诊断方法。在该方法中,建立一个玻尔兹曼机来描述传感器网络,通过传感器之间的相互投票来确定玻尔兹曼机的边权值,基于边权值对玻尔兹曼机的状态也就是传感器的状态进行迭代,从而定位传感器的故障。设计了一种基于欧氏距离的投票策略确定投票值。开发了一种方法,通过在玻尔兹曼机中增加一个额外的节点来重置其权值矩阵,在将玻尔兹曼机对称化的同时,保持原来各传感器之间的投票关系,以保证玻尔兹曼机状态的迭代收敛。该方法不需要求解大量的优化问题,相较于当前的分布式方法计算量小。使用ASHRAE Project RP-1312提供的实际数据对所提方法进行验证。实验结果表明所提方法可以精确且高效地诊断出空气处理单元传感器的偏差故障和漂移故障。
- 严颖蔡骏吴奇吴奇杨溢
- 关键词：故障诊断投票机制分布式传感器
- 基于树型模型库的用电资料审查系统被引量：1
- 2017年
- 建立了供用电检查人员使用的资料审查存储结构和评价模型,研究审查资料的影响因素及关联度,并将影响因素及子因素表示为关联度特征矩阵,从而为用电检查人员资料审查提供依据。以国家电网上海市电力公司的用电检查人员资料审查实训系统为应用案例,开发了基于树型二叉树模型的实训系统,系统提供良好的用电资料查询功能,可提高用电资料的排查效率。
- 李晓莉吴奇
- 关键词：电力系统元模型二叉树
- 四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制
- 2023年
- 为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性,提高无人机的控制精度,提出1种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测,实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿,提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力,消除了机体在飞行过程中的抖振现象,提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验,分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线,验证了所提出的控制器的优越性和有效性。
- 司勇王兆魁李东方吴奇
- 关键词：滑模控制自适应控制
- 基于球面Haar小波和卷积神经网络的飞行员虹膜识别被引量：1
- 2021年
- 虹膜识别面临两个重要的问题:一是如何精细分解与重构虹膜球面图像;二是如何识别虹膜图特征。虹膜表面几何位置信息是一种重要的信号,传统的虹膜识别通常使用虹膜图像的平面特征,然而人的眼睛是一种球体,从平面图像难以提取到虹膜球体的几何特征。针对平面特征容易出现虹膜纹理的扭曲和失真等问题,该文建议一种正交对称的球面Haar小波(OSSHW)基,对球面虹膜信号进行多尺度分解与重构,获得更精细的虹膜曲面几何特征,同时对比球谐函数和半正交或正交球面Haar小波基的虹膜球面信号特征提取能力。在此基础上,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和正交对称的球面Haar小波的虹膜识别方法,它能够有效捕获虹膜球体曲面的局部精细特征,比半正交或正交球面Haar小波基具有更强的虹膜识别能力。
- 贾博冯孝鑫李军俞碧婷赵倩吴奇
- 关键词：虹膜识别正交对称
