桥式起重机轮跨比研究

介绍了桥式起重机轮跨比与桥架的自锁有密切关系的理论基础,详述了国内外相关技术资料关于轮跨比的推荐值,对国内外同类产品的轮跨比进行了详细的统计分析,并阐述了轮跨比与啃轨之间的关系,说明如果轮跨比取值较小时,务必保证产品的制造、安装工艺,严格满足各项要求.     

基于协同表示的多特征融合岩石分类

针对传统的岩石薄片成分分析耗时、识别率不高等问题,提出了一种基于协同表示(CR)的岩石薄片成分分析方法。首先,分析探讨了岩石薄片中颗粒纹理特性,证明将薄片图像的分层多尺度局部二值化(HMLBP)特征与灰度共生矩阵(GLCM)特征相融合能有效地表征岩石薄片中颗粒的纹理。然后,为降低识别阶段时间复杂度,采用主成分分析(PCA)方法将新特征降维到100维。最后,采用基于协同表示的分类器(CRC)进行分类识别。与基于稀疏表示的分类器(SRC)分别采用样本字典中某一个样本单独编码表征预测样本不同,基于协同表示的分类器采用样本字典中的所有样本协同编码表征预测样本,借助不同样本的同一属性提高识别率。实验结果表明该方法的识别速度较基于稀疏的分类器识别方法提高300%,识别率提高2%;在实践应用中能较好地区分岩石薄片中的石英成分和长石成分。     

基于空间信息技术的六股河流域河网水系提取

快速有效地获取河网水系特征信息对于流域水文分析具有重要的意义。为此,选取辽宁省六股河流域作为研究对象,以30 m空间分辨率的数字高程模型(DEM)作为基础数据,采用美国ESRI公司开发的地理信息系统软件ArcGIS,对该流域的水流方向、累积汇流栅格、河网水系等基础信息进行了提取研究。将河网提取结果与国家基础信息中心提供的1∶4 000 000河流水系基础资料进行对比,提取结果的干流河网段与实际水系形态特征较为吻合,提取的流域面积与实际流域面积相差1.99%,表明空间信息技术应用于六股河流域水文基础信息提取是可行的,可为流域水文模拟、数字流域建设等研究提供基础数据支持。     

基于改进拉普拉斯能量和的快速图像融合

为了得到优质的融合图像,提出了一种改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian,NSML）多聚焦图像融合算法。该算法在传统SML计算每个像素点的变步长拉普拉斯算子值仅有的水平和垂直方向的基础上,增加了斜对角线上的四个方向。同时通过分析NSML算法的计算过程,发现存在大量的重复计算,从而提出了基于积分图像的快速NSML图像融合方法。该方法通过简化NSML的计算过程,大大减少了图像融合处理过程消耗的时间,提高了图像融合的效率。实验结果表明,快速NSML方法在达到极佳融合图像质量的同时,提升了算法的实时性。     

一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

基于振铃抑制的多视频超分辨率重建

为了利用较少低分辨率视频序列实现多视频超分辨率重建,本文提出一种将时空分别进行重建的算法。首先利用已有方法进行时间重建,再以得到的高时间分辨率的视频序列帧为参考帧,结合输入低分辨率视频序列帧进行空间重建。此外,针对传统重建方法在配准不精确的情况下会产生振铃现象这一问题,提出一种加入自适应惩罚项的改进迭代反投影(IBP)算法。实验结果表明,本文算法在输入低分辨率序列较少的情况下,能较好地实现多视频超分辨率重建,且能有效抑制振铃现象;重建出的高分辨率视频序列的结构相似度较对比算法提高3.4%~6.1%;在主观感受上,图像边缘锐利、人工效应少。     

超分辨率重建在低码率视频压缩编码中的应用

在低码率段,HEVC压缩过程会造成大量视频信息的丢失,进而导致压缩视频中存在比较严重的失真.针对这一问题,我们提出了一种基于HEVC的低码率视频压缩编码框架,该框架主要包括以下步骤:在编码端,首先对视频进行两倍下采样,然后进行HEVC编码;在解码端,采用LSM-MNLR(Laplacian scale mixture modeling and Multi-non-local low-rank regularization)对解码后的视频进行去噪以及利用超分辨率重建方法将视频重建到原始尺寸.实验证明,相比HEVC,我们的低码率视频压缩编码框架在低码率段能取得更好的主客观效果.     

基于局部块模型的复杂场景行为识别算法

针对视觉词袋模型与局部块模型特征相结合的算法在真实的复杂场景中识别率不高的问题,本文提出一种基于局部块模型与特征预处理、特征泛化相结合的行为识别算法。本文算法在视觉词袋模型的基础上,采取局部块模型与随机采样相结合的方法提取特征,对特征做预处理,减小了数据冗余,消除了特征之间的相关性,并且使处理后的特征更接近原始视频特征,同时对编码后特征做泛化处理,避免过拟合现象。本文在HMDB51标准视频库上进行实验,结果表明本文算法较原算法识别率提高2.1%,较其他同类算法也有一定的提升,验证了该算法的有效性。本文算法对视频量大、背景复杂、真实场景的视频集具有较好的识别效果。     

双线性模型模拟洪水的尝试

为了表征洪水随时间变化的非线性，本文首次将一种非线性模型－双线性模型引随机水文学。文中介绍了该模型的形式和参估计方法进行金沙江屏山站洪水为对象作了实例分析，结果表明，该模型是可行的。     

统一通信在校园网中的实现

通过对智能网、校园网和统一通信的分析，提出一种利用智能网和校园网资源实现统一通信的校园统一通信系统。