智能建筑智能品质的评价方法

本文讨论建筑品质典型的品质评价方法，分析 建筑品质评价的必要性，提出一种新的智能建筑智能品质评价方法——建筑智商评价法，讨 论算法及其实现．     

一种基于超像素和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

针对传统视网膜图像血管分割中部分血管轮廓粗糙、血管末梢和分支细节丢失等问题,提出 一种结合线性谱聚类超像素与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的视网膜血管分割 方法。该方法首先对 GAN 进行改进,采用空洞空间金字塔池化模块的多尺度特征提取来提高 GAN 分 割精度,在获得视网膜血管分割图像后,利用线性谱聚类超像素分割的边缘贴合性高、轮廓清晰的特 点,将 GAN 输出图像映射到超像素分割图再对像素块进行分类,以达到分割的效果。仿真实验结果表 明,与传统的视网膜血管分割方法相比,该方法在灵敏度和准确性上有一定提升,轮廓边缘细节方面 有着更好的效果。     

基于小波边缘提取的混合运动目标检测算法

常用的运动目标检测算法易受到噪声、阴影等因素的影响,检测出来的运动目标边缘比较模糊,本文因此提出 一种基于小波边缘提取的运动目标检测算法,将小波边缘检测与帧间差分法和背景差分法相结合来检测运动目标,采用 形态学滤波和连通性分析得到准确的运动目标。实验表明,该算法可以准确的将运动目标从视频图像序列中检测出来。     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

基于电力线载波家庭网络控制系统

基于电力线载波的家庭网络控制系统是采用家庭电源线联网:通过正交频分复用传输技术、用多个副载波进行高速数据传输。探讨了基于电力线载波家庭网络控制系统的工作原理、主控制单元及分散控制单元的功能。     

基于CNN和局部信息的脑血管图像分割方法

为实现脑血管的分割,提出了一种基于卷积神经网络和局部信息的多模态脑血管图像分割方法.方法 对原始脑部CT血管造影图像分别使用高斯滤波和拉普拉斯滤波去除噪声和做锐化处理,和原始图像分别以单个模态作为输入采用卷积神经网络对图像进行血管提取,得到三个模态的分割结果,然后采用加权平均法得到融合结果,最后采用基于局部信息的改进模糊C均值算法对融合结果进行分割得到最终结果.实验结果证明,上述算法比其它算法在脑血管分割上具有更高的有效性.     

基于局部扫描的实时反馈纳米操作系统

由于压电陶瓷机构的非线性及系统温度漂移等因素使AFM探针难以精确定位到被操作物体,从而导致跳针或滑落现象,阻碍了AFM纳米操作的发展.为了解决该问题,提出了基于局部扫描的实时反馈纳米操作系统.系统以样品表面的纳米颗粒作为路标并对其进行持续观测,解决了系统温漂引起的探针定位误差问题,提高了探针的定位精度;在纳米操作过程中采用局部扫描策略,通过对操作后的结果进行快速扫描,实现了实时反馈纳米操作系统.实验结果验证了该纳米操作实时反馈系统在大温漂条件下操作的有效性.     

基于小波分析的混合车牌定位算法

目的提出一种基于小波分析的车牌定位方法,保证车牌定位的准确性,满足车牌识别系统的实时性要求．方法首先对原始图像进行预处理,去除噪声和增强对比度,然后利用原图像的垂直梯度的水平投影实现车牌图像的粗定位,最后利用小波分析提取车牌图像的高频信息,实现车牌精定位．结果通过先粗定位再细定位的方法提高了车牌定位的速度,并且抗噪声能力强,定位效果较好．结论实验证明了该方法的有效性和实用性,为车牌识别系统的后续处理提供了有利条件．     

一种基于模糊 PID 的 3TPS/TP 型并联机器人的控制算法

3TPS/TP型并联机器人本身所具有的强耦合性、非线性和多变量等特点导致其无法建立精确的数学模型,进而使得传统的比例积分微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制算法难以得到较好的应用。文章将模糊控制算法和传统的PID控制算法相结合,得到模糊PID控制算法并应用于3TPS/TP型并联机器人控制系统的伺服电机中。仿真结果表明,模糊PID控制算法在控制精度、稳定性以及适应性方面都优于PID算法,控制效果符合预期要求。