基于边缘和局部熵融合的视觉安全性评估方法

针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性，引入图像的边缘特征，通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度，消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感，边缘相似度对加密等级高的图像不敏感，将两个评估方法进行自适应融合，提出[SLEES]（Local Entropy and Edge Similarity，[SLEES]）指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试，实验结果表明，[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性，评估范围更广。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

A区块加密后精细水驱挖潜效果及潜力分析

A区块为B油田三类区块,油层埋藏较深,局部砂体发育零散,区块储层物性较差,采用300×300m反九点法井网布井,很难建立有效的驱动体系,油层憋压严重。随着油田开发的不断深入,原井网已经不能很好地适应开发需求,导致该区开发效果较差。2015年对该区采用采用井间加井、排间加排的布井方式进行局部加密,取得较好效果。     

内插螺旋立式上行管流场及传热性能的实验研究

通过粒子图像测速流场实验与传热实验相结合，研究了内插螺旋立式上行管的螺旋节距、丝径、中径比等结构参数在不同Re下对流场、阻力及传热性能的影响。结果表明，内插螺旋能够有效扰动和混合管内流体，使管内形成多个纵向旋涡的流体结构、增大管壁附近液体涡量，有利于强化传热。当Re相同时，管内平均流速v、Nu和综合换热性能PEC均随丝径增大而增大，随中径比减小而增大；随节距增大，3种参数均出现增大的趋势，节距大于20 mm后开始减小。管内流体的阻力f随丝径和节距增大而减小，随中径比增大而增大。综合比较，在较低Re时，节距p=20 mm、丝径e=1.6 mm、中径比D/d=0.75时综合传热效果最好。