智能综合基础(控制学硕考研专业课)

计算机视觉基础

考试大纲

  1. 计算机视觉的概念:包括计算机视觉的概念及Marr的计算视觉理论框架
  2. 图像处理基础:包括数字图像的形成、数字图像性质及像素亮度变换、几何变换、图像平滑等图像预处理方法
  3. 图像特征提取:包括边缘检测、基于Hough变换的线检测、角点检测和SIFT特征检测
  4. 摄像机标定:包括摄像机成像模型和常用的摄像机标定方法
  5. 立体视觉:包括立体视觉几何学和三维重建

往年薄弱考点

以一维信号为例,证明离散卷积与差分可以交换运算顺序

设f(x)*h(x),长度分别为M1,M2
先卷积后差分
卷积:$g(m)=\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} f(k)h(m-k)$, $g(m-1)=\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} f(k)h(m-1-k)$
差分$\Delta g(m)=g(m)-g(m-1)=\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} f(k)h(m-k)-\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} f(k)h(m-1-k)$
$=\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} f(k)h(m-k)-\sum\limits_{k=1}^{M_1-1} f(k-1)h(m-k)$
$=f(0)h(m)+\sum\limits_{k=1}^{M_1-1} (f(k)-f(k-1))h(m-k)$

先差分后卷积
差分:$\Delta f(x)=f(x)-f(x-1), x>=1, \Delta f(0)=f(0)$
计算$\Delta f(k)*h(k)$:
$g(m)=\sum\limits_{k=0}^{M_1-1} (f(k)-f(k-1))h(m-k)$
$=f(0)h(m)+\sum\limits_{k=1}^{M_1-1} (f(k)-f(k-1))h(m-k)$
因此证明离散卷积与差分可交换顺序

简要叙述在射影几何意义下的三维重建的步骤

投影矩阵为$M_1=[M_{11} \quad m_1]$和$M_2=[M_{21} \quad m_2]$的双摄像机的基础矩阵与投影矩阵为$M_1 H$和$M_2 H$的双摄像机基础矩阵只相差一个常数因子,认为它们相同,即可认为基本矩阵与世界坐标系的选择无关。
重建步骤:

  1. 由双摄像机所得图像的对应点,计算基础矩阵F
  2. 将矩阵F分解为$F=[m_2]_X M_{21}$
  3. 设双摄像机的投影矩阵为$M_1=[I\quad0], M_2=[M_{21}\quad m_2]$,然后据此重建三维空间点

立体视觉基本原理

立体视觉:由两幅或多幅二维图像恢复物体三维几何形状的方法

原理:如下图所示,用C1和C2两个摄像机同时观察P点,P点既位于$O_1p_1$上,又位于$O_2 p_2$上,因此P点是两条直线的交点,这就唯一确定了它的三维位置

其他

张正友平面标定法
SIFT特征检测

自动控制原理

考试大纲

  1. 控制系统的基本概念:包括基本控制方式、自动控制系统的分类与基本要求;
  2. 控制系统的数学模型:包括微分方程描述,结构图与信号流图、传递函数、梅森公式;
  3. 线性系统的时域分析方法:包括系统的时域性能指标、一阶系统时域分析、二阶系统时域分析、线性系统的稳定性分析、线性系统的稳态误差。
  4. 线性系统的根轨迹方法:包括根轨迹法的基本概念、根轨迹绘制的基本法则、广义根轨迹。
  5. 线性系统的频域分析方法:包括频率特性的基本概念、典型环节和开环频率特性、频率域稳定判据、稳定裕度。
  6. 线性系统的校正方法:包括系统的设计与校正问题、常用校正装置及其特性、串联校正、反馈校正的基本概念、复合校正中全补偿条件与近似补偿条件。
  7. 线性离散系统的分析与校正方法:包括离散系统的基本概念、信号的采样与保持,Z变换理论,离散系统的数学模型、稳定性与稳态误差、动态性能分析、数字校正等内容。

往年薄弱考点

  1. 给出系统开环传函,开环增益为变量K,求使得系统在阶跃输入,斜坡输入,抛物线输入下,稳态误差多少多少或者为0:(坑:先判稳,再求稳态误差)要先用劳斯判据求出使系统稳定的K的范围,再求满足稳态误差条件的K的范围,二者取交集。
  2. 给出传递函数,求非零初始条件下的输入对应的输出(坑:要先得到系统微分方程)
  3. 根轨迹增益!=开环增益,等比增长
  4. 比例微分和测速反馈:都增大阻尼比且不改变Wn,但是比例微分放大噪声
  5. 给出开环传函,开环增益为变量K,求使得全部闭环极点在s=-1垂线左侧时的K的范围:令s=s1-1,带入特征方程中利用劳斯判据求出K的范围
  6. 奈氏路径!=奈氏曲线,前者是s右平面的闭合路径,后者是映射到F(s)平面上的半闭合曲线
  7. 开环增益的变化不影响系统穿越频率,而是使幅相曲线与实轴交点坐标同比变化

3.8 update

2018真题

拆开试卷的瞬间,感觉逼格明显不如前三科,纸皱皱的,还是打印纸的材质,果然是我们院的风格,答题纸共16页,自己标题号往下写就可以,正常情况下不会写冒。

自动控制原理部分(75分)

共四道计算大题,考了根轨迹,结构图,稳态误差,离散系统校正等,全在考试大纲范围内,而且都不难,课后作业搞明白足够。然而计算特别麻烦,没有一个整的数(微笑),因此切记准备计算器。

计算机视觉部分(75分)

题型有问答,简答,编程题。不得不说,题量真的很大,本来计划提前交卷赶车的我并没有如愿。大纲不准确,超纲部分:考了形态学的一道简答题,内边界追踪的编程题。因此,复习这科目一定要把期末考试划的范围都囊括进去。多亏当年内边界跟踪的大作业我认真做了,不然一个字也写不出来。

复习建议

自控重点在于掌握基本题型(跟五招侠的Cena差不多),出题老师忙着科研,大概没那么多时间故意出难题,题海战术也是可以滴,我的牛掰舍友做了三厚册题拿到了专业课第一名的好成绩;视觉部分重点在于理解基本概念,比如今年考的张正右平面标定,不仅仅考察了适用情况,还要求推导其中一步求解过程,如果没有真正理解是无法作答的(虽然我答的也比较残破)。并且,我清楚地记得孙老师在期末考之前告诉我们不需要死记硬背,意思对了就阔以。

关于真题:自控的真题可以买到(死贵,别买!),但是貌似没有2013年以后的,视觉只有09年的真题(劝退题),我大概花了不到十块钱在百度文库买了三年的题,由于穷剩下的题就啃着文库第一页的预览。
真题真的真的很重要,因为老师很可能把往年题拿出来原题重出或者旧瓶装新酒

预祝19考研的学弟学妹们取得好成绩!有任何问题可以邮件联系

Thanks!