10、智能算法与物联网：多目标检测与数字孪生的前沿探索

智能算法与物联网：多目标检测与数字孪生的前沿探索

1. SABC 算法在多目标检测中的应用

SABC 算法能够在短时间内以高精度和高成功率解决多模态优化问题。多目标检测问题可被视为一个多峰优化过程，SABC 算法被应用于多圆检测和多模板匹配（MTM）。

1.1 多圆检测步骤

多圆检测的整体过程可分为三个主要步骤：
1. 降噪 ：去除图像中的噪声，提高图像质量。
2. 提取边缘 ：提取原始图像的边缘信息。
3. 搜索圆 ：使用三个边缘点的组合作为候选圆，在整个边缘图中搜索圆。

我们定义了一个函数来评估候选圆与实际圆的匹配精度。在该函数的指导下，使用 ABC 算法对每个物种的候选圆进行进化，使多个圆能够同时与实际圆匹配。

1.2 多模板匹配

同样，SABC 算法也用于多模板匹配，可同时检测多个模板。基于此，提出了一种多目标检测方法，包括多圆检测和多模板匹配。该方法在跨采集过程中用于 NCT 上安装模块的 TSR 识别。通过对 NCT 上模块的大量图像进行不同环境的模拟实验，结果表明该多目标检测方法在速度和精度上优于其他相关方法，并且对光照强度和噪声具有较强的鲁棒性。

1.3 应用拓展

该研究旨在证明所提出的 SABC 算法结合物种概念可作为一种有效的方法来成功解决多模态优化问题。在此基础上，提出的多目标检测方法在神舟 8 号和嫦娥 3 号太空任务中进行了实验验证，显示出该方法对 NCT 的良好适用性。后续还可将该方法扩展到检测更多航