图像处理技术在ATM监控系统中的应用

将图像处理技术运用于ATM自动柜员机数字监控系统,可突破传统监控系统的局限性。本文介绍了该系统的硬件组成,并给出了一种高效的基于小波变换的彩色图像压缩算法,有效的节约了存储空间。     

ATM技术在校园网中的实时性应用

讨论了ＡＴＭ论坛关于局域网仿真技术的基本思想及其协议体系的工作过程，并介绍了利用局域网仿真技术在校园网中应用ＡＴＭ技术实现视频传输的方法。     

ATM网络中ABR业务的监控方案

基于离散事件动态系统理论,提出了一种崭新的用于控制ＡＴＭ网络中ＡＢＲ业务流量的监控方案,这种方案具有简单易于实现的特点,仿真结果与理论预测值的一致证明了该方案的正确性。     

ATM技术在MSTP中的应用

IP技术适应了数据业务的飞速发展,但目前由于IP技术基于协议的收敛速度慢,无法满足语音等高等级业务的服务质量要求,因此现在需要高QoS的业务都推荐采用ATM技术,通过ATM技术良好的面向连接特性,更好地保证业务质量.本文结合新一代多业务传送平台中IMA等ATM新功能,针对网络中大量的ATM应用,提出了相应的解决方案.     

ATM业务监控的一种模糊逻辑判决算法

本文描述了一种用于ＡＴＭ业务监控的模糊逻辑算法，在本算法中信元的合法性通过提取进入网络的信元流的平均参数和突发性参数，并根据一组模糊规则决定，利用计算机仿真对本算法进行了研究，结果表明本算法对业务流平均到达率的响应和对突发性的响应都优于漏桶算法。     

基于图像识别的水葫芦控制性种养监控系统

利用图像识别设计了一种智能监控水葫芦生长的监控装置,本装置实现了自动识别水葫芦生长状态与生长范围,通过图像识别将采集的水葫芦图像转化为水葫芦生长相关数据,之后将数据通过物联网推送到终端,达到辅助水葫芦控制性种养工作的目的。本项目设计的水葫芦控制性种养监控设备具有较好的实用性和推广价值,应用于水葫芦控制性种养治水工程,可有效解决水葫芦控制性种养监管工作量大、监管不及时的问题,有利于将水葫芦推广到治水工作中。     

图像识别在ADAS系统中的应用

本文以Visconti2在丰田汽车中的应用为例,介绍了图像识别在汽车ADAS系统中的应用。     

ATM交换系统的功能与技术要求

文章在阐述ＡＴＭ交换机各种分类和容量的基础上，介绍了ＡＴＭ交换机所支持的各类业务，最后详述了ＡＴＭ交换系统的三大功能及相关技术要求。     

电力系统视频监控和图像识别的现状与展望

介绍了电力系统中现在应用的针对多种设备的视频监控和图像识别的方法,而且具体论述了各种方法的实现方式,并指出了各种方法存在的不足.同时,对电力系统中视频监控和图像识别的未来发展前景和实现方式进行了展望.     

变形网格及其在图像识别中的应用

网格特征是图像识别中一类重要特征,而变形模板对于复杂的图像识别问题如字符识别、数字识别、图标识别等表现出很好的性能,但变形模板很费时。该文针对网格特征提出了变形网格,并分析了变形模板与变形网格之间的近似等价性。所提方法对网格进行变形而不是对图像变形,因而速度比变形模板快得多,而且性能相差不大。把这种方法分别应用于图标识别和脱机手写汉字识别。图标识别实验中变形模板使识别率提高了7.5%,而变形网格使识别率提高了7.3%、手写汉字识别实验中变形模板使识别率提高了6.1%,而变形网格使识别率提高了5.8%。考虑到变形网格比变形模板快得多,所以这种方法是有优势的。     

CRC算法在ATM协议识别中的应用研究

网络协议识别技术是网络对抗领域中的一项关键技术。简要介绍了网络协议识别技术在网络对抗中的重要性,依据ATM信元结构,总结归纳了ATM协议的基本特征,详细分析了CRC搜索算法的基本原理、实现步骤和方法,基于CRC搜索算法,重点分析了2种利用HEC字节进行ATM协议识别的方法——固定边界搜索法和移动窗口搜索法,并依据协议识别过程设计了移动窗口CRC检测模块的实现框架。     

ATM网络环境下的图象编码

文章研究了ＡＴＭ网络环境下的图象压缩编码技术。给出了ＡＴＭ网络的图象编码方案,它是以基于小波变换的分层编码和基于遗传算法的矢量量化技术为基础,其中主要讨论了可变比特率码流的产生,优先级的分配和信元的构成,丢失信元的补偿技术。     

图象目标识别图形的自适应步级检测

建立图象目标识别模型，用形状、灰度和运动特征描述图象目标。基于目标建模，把目标识别、门限及目标图形区域步级检测、虚漏警调节和目标空域条件有机地结合起来，给出牵引式跟踪系统中图象目标识别图形的自适应步级检测算法。该算法用于检测具有识别特征的图象目标图形，并成功地应用到实际的实时跟踪系统中的图象目标识别和跟踪。对实际图象的处理结果和在实时跟踪系统中的实验说明本文研究的技术的有效性和适用性。     

基于Fisher变换的多尺度图像识别方法及其车形识别应用

该文提出了一种图像识别方法。该方法首先对识别图像进行多尺度小波分解,把不同尺度的分解结果组织为分解向量,再对分解向量作Fisher变换。在Fisher变换域内依据最小绝对距离(或相对距离)识别图像。该方法主要依据小波分解低频分量进行识别运算,对噪声不敏感：同时识别结果已经融合多尺度的识别运算,故目标图像大小对识别结果影响较弱。实践证明,该方法正确识别率高,鲁棒性强。     

Design of an optimal BER monitoring scheme for preventive maintenance of an ATM network

In today's telecommunication networks it is well known that unexpected failures in the physical links may cause significant loss or interruption of services. It is desirable if the deterioration of links can be recognized early and maintenance is carried out before failure occurs. Asynchronous transfer mode (ATM) networks have recently received much attention and are considered to be the prime universal networks of the future. Unfortunately, there has been very little research in the areas of preventive maintenance and performance monitoring of the ATM network. In this paper we propose a preventive maintenance monitoring scheme for an ATM network where a performance index called the bit error rate (BER) index of each service of the ATM network is continuously monitored. The BER index of each path in the ATM network is assumed to be slowly deteriorating and is modelled as a Brownian motion process with positive drift. If any of the BER indices exceeds its action limit or threshold, a repair process is initiated. The optimal action limit is derived by minimizing the modified long-run average maintenance cost. We found that the optimal action limit depends strongly on the multiservice characteristics of the ATM network and on the network topology, which relates to the virtual path (VP) bandwidth management and routing protocol used. To obtain the optimal action limit, an optimization model for VP bandwidth management is set up and the multidimensional Erlang loss model is used to determine the path selecting probabilities. Some numerical examples are given to illustrate the proposed model and the optimization results. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于智能图像处理技术的车型识别

文章提出了一种应用干视频车型识别系统中的图像预处理方法，该方法对采集到的车辆图像处理后可以得到连续、光滑的边缘图像，与构建的车型库相结合，可以应用干公路车辆车型的检测与识别中。实验表明，识别过程快速、准确率较高。具有一定的参考价值。     

人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用

首先对监控技术的发展过程做了简单的总结,然后介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势,并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨,特别对"矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述,最后得出结论,人脸识别技术可以应用于监控系统中。而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景。     

基于支持向量机的目标图像识别技术

介绍了目标图像的前期处理、目标图像的特征提取和基于支持向量机的目标图像识别方法。为了验证方法的正确性．采用了一批太空目标图像对其算法进行了检验。数据实例表明，支持向量机识别的正确率比其它两种神经网络方法的正确率要高很多。     

图像微观结构的二值化表示与目标识别应用

该文提出一种新颖的基于二值图像微观结构模式(Binary Image Micorsructure Pattern, BIMP)表达和灰度图像微观结构二值模式(Gray Image Micorsruct Maximum Response Pattern, GIMMRP)编码方法。通过对图像33邻域结构进行二值编码,获得图像微观结构的描述,进而选取其中的重要执行模式子集和池化操作,实现整体图像的表示。为了检验算法的有效性,在ORL, YALE两个人脸公开数据集,MNIST, USPS两个手写数字公开数据集,以及非公开车标数据集上进行了测试,显示该方法具有很强的鉴别能力和鲁棒性,可以达到和超过很多最新算法的性能。