一种改进的深度学习的道路交通标识识别算法

针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积神经网络模型对道路交通标识进行了更准确的识别。首先,通过调节光照影响、去除复杂背景、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合squeeze-and-excitation思想和残差网络结构,充分训练出自己的卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标识的识别。实验结果表明,该方法使训练时间缩短了12%左右,识别精度可达99.26%。     

一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

模糊C-均值算法（fuzzy C-means,FCM）对图像噪声敏感,只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息,造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题,将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中,扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中,使得每次迭代前,隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑,最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强,能够获得较为理想的图像分割效果。     

基于光照预处理与特征提取的纺织品瑕疵检测方法

针对光照对纺织品图像特征提取的影响以及传统完整局部二值模式（complete local binary pattern）算法的局限性，本文提出了一种基于局部对比度增强（local contrast enhancement ）算法的改进CLBP特征提取方法并将其应用到纺织品瑕疵检测中。该方法采用局部对比度增强算法对受光照影响的纺织品图像进行预处理，使用改进CLBP算法对分块后（格分割）图像进行特征提取，计算每一格子特征值与标准特征值的KLD散度并与训练得到的阈值进行比较，大于阈值格子标记为瑕疵。使用本文方法在标准星形（star）数据库与箱形（box）数据库中实验结果表明，该方法与其他预处理方法相比有更加出色的处理效果，大部分检测结果的查全率均可达到0.99左右。     

基于改进判别性完整局部二值模式与格分割的织物瑕疵检测方法

为解决传统的完整局部二值模式在织物疵点检测时存在直方图维数过高和特征冗余并且在小区域图像变化幅度剧烈或变化幅度平缓时存在局限性的问题,提出一种改进判别性完整局部二值模式并结合自动格分割的织物瑕疵检测方法,该新算法可分为训练和测试2部分。通过实验将该算法、小波预处理的黄金图像相减方法、布林线指标方法、正则带方法进行对比,针对2 种纹理3 类瑕疵的织物图像数据集进行测试。结果表明,该方法对星形图案和箱形图案纺织品检测效果较好,一部分的查全率可达到0.99,大部分检测结果的查全率均在0.90 以上。     

一种以太网与8位单片机的连接方法

嵌入式系统与以太网连接是实现设备上网的一种重要形式,OSI模型中的物理层和数据链路层的实现则是以太网接入技术的基础。本文讨论8位单片机与10Base-T以太网连接的方法,并以一个80C32单片机系统为例,详细说明以太网接入硬件、软件的设计方法和相关注意事项。实验表明,以80C32单片机和DM9008以太网控制器构成的网络化嵌入式系统,结构简单、性能可靠,满足嵌入式设备网关的要求。     

体外预应力体系程应用实例

体外预应力的概念和方法来源于法国,早期体外预应力体系由于尚不完善,并且存在耐腐蚀防护和构造等方面的缺陷。因此,体外预应力在工程中的应用不能显示其优越性,一度使得这项技术停滞不前。但随着无粘结预应力和斜拉索的迅速发展为体外预应力体系的应用带来了生机,特别是在最近二十年中,体外预应力体系在国外应用在大量工程中。下面就体外预应力体系发展过程中一些有代表性的工程进行举例说明,以便对体外预应力有进一步的了解。     

体外预应为体系工程应用实例(续)

体外预应力的概念和方法来源于法国,早期体外预应力体系由于尚不完善,并且存在耐腐蚀防护和构造等方面的缺陷。因此,体外预应力在工程中的应用不能显示其优越性,一度使得这项技术停滞不前。但随着无粘结预应力和斜拉索的迅速发展为体外预应力体系的应用带来了生机,特别是在最近二十年中,体外预应力体系在国外应用在大量工程中。下面就体外预应力体系发展过程中一些有代表性的工程进行举例说明,以便对体外预应力有进一步的了解。     

基于有限元分析的粉末介电常数测试装置研制

针对固体粉末的特点,研制了一种测试其介电常数的装置.设计了电容传感器,采用有限元方法对其进行仿真,得出了传感器的电场矢量图,分析了传感器的等效电路;以AD7746芯片为核心,搭建了电容测试电路及电容输入范围扩展电路;采用屏蔽线、屏蔽罩提高测试系统的稳定性及精度.装置所能测试的电容值达到fF量级,应用所设计装置测试了不同密度下二氧化硅粉末的相对介电常数,实验结果表明:本装置能够稳定、准确地测试固体粉末的相对介电常数.     

基于指数积公式的串联机构运动学参数辨识实验

将指数积公式引入基于关节运动轨迹的串联机构运动学参数辨识.利用坐标测量仪测量各关节的运动轨迹,处理测量数据,得到各关节的运动轨迹方程.根据指数积公式对移动副和转动副的定义,直接从关节运动轨迹方程得到实际的关节旋量和实际的关节变量计数当量,从而避免了繁琐的各连杆坐标系的构建过程和坐标变换矩阵的还原过程.该方法已用于数字化...