虚拟设计方法的研究

虚拟设计是目前十分活跃的前沿研究领域，本文在对虚拟设计的发展进行分析的基础上，提出了在现有技术条件下虚拟原型的生成方法，论述了虚拟现实在网络中的应用，讨论了虚拟现实与其他技术有其他计算机图形技术的区别。     

利用COM+组件技术实现工程监测系统集成

介绍了利用组件对象模型(COM+)技术实现工程监测系统集成的方法,着重对多系统集成技术进行分析,阐述了COM+组件技术和特点,以及组件技术在多系统集成中的设计方法和工作原理,介绍了对监测系统结构和组件软件设计的难点.     

论电网企业作业成本管理

与传统的生产经营成本管理理念比较,作业成本管理不仅包括作业的物力资源消耗,同时将人力资源和管理成本与费用的消耗纳入其中,因此能更为全面和准确的反映企业的成本支出,在现代企业的成本管理中具有十分重要的意义。     

空间，塑造品牌的隐形力量——办公新概念

明合文言为GCL协鑫地产设计的全新办公形象,力求简洁,区别于原本沉闷的办公环境。     

基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法

针对双目结构投影光栅相位法三维测量系统中立体匹配的效率与精度问题,提出了基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法。首先,通过外极线校正算法将双目立体视觉几何结构校正为平视双目标准几何结构,使匹配点对在左右相机上的成像点位于同一水平线上。然后,采用双线性内插法获取校正后新相位图像对,并提出一种基于相位区域匹配的立体匹配算法,获得初始匹配点。最后,提出采用最小二乘拟合将初始匹配点附近3×3邻域内的相似度量拟合为一个二次曲面,然后求解得到该曲面的局部最小值,得到与待匹配点相位相同的右摄像机匹配点坐标。通过对标准平板平面度进行测量与精度分析,表明该方法能够快速、准确的实现立体匹配。     

联合蚁群算法和PCNN的脑部MRI图像分割方法

采用蚁群算法(ACO)联合脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部磁共振成像(MRI)图像分割方法。其中利用ACO解决了PCNN参数设置困难的问题,同时能够克服图像的低对比度和噪声对图像分割的影响,实现图像的精确分割。首先利用ACO的全局搜索能力,以图像信息熵与灰度期望值的和作为ACO的目标函数,对PCNN的3个关键参数β、αE和VE进行设定;然后基于PCNN简化模型,结合最大熵值准则对脑部MRI图像进行分割;最后对分割结果进行面积滤波,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文方法能够实现脑部MRI图像的自动分割,具有较高的精度和较强的鲁棒性。对于没有噪声的图像,本文方法分割结果的平均正确提取率达到97.0%以上,平均错误提取率达到0.4%以下,平均杰卡德相似系数达到94.8%以上;对于添加了不同级别噪声的图像,本文方法的分割效果也优于FCM和自适应PCNN。     

基于物联网与深度学习技术的农作物生长状况远程动态监测系统

在农作物养殖大棚中,基于物联网技术、深度学习与机器视觉技术开发了一种在线远程监测农作物生长环境与病害情况的综合系统。系统具备全方位动态监测环境温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤温湿度等环境参数和实时监测植物所患病害情况等功能。在对农作物状况及环境参数数据采集后,借助4G通信、无线通信技术将数据上传至云平台实现远程...     

一种基于相位信息的图像对称性检测方法

本文介绍一种新的检测图像对称性的方法。它使用原始图像的相位信息,而不使用图像梯度信息。由于相位信息的稳定性和重要性,该方法具有很强的鲁棒性,不受图像亮度、对比度和旋转的影响。它能检测镜像对称性,旋转对称性和曲线对称性,不需要图像分割等任何预处理。实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

舞蹈多媒体资源信息管理

近年来,随着科技的创新与进步,多媒体技术迅速发展,被运用到了各种领域.特别是与舞蹈这门艺术的结合,产生了非常奇妙且令人意想不到的良好效果.舞蹈作为一门视觉艺术,集空间性与时间性为一体,而多媒体技术的介入,则让这门艺术更加直观的展现在人们面前.当然,多媒体信息包含了非常广泛的内容,这就需要我们对这些资源信息进行有效的整合,加以分类、管理,以便学习者在进行学习时能更加方便快捷.