一种眼睛定位和状态分析方法

基于计算机视觉处理的方式大多都是通过分析眼睛的状态来判断驾驶员的疲劳状态,其中,眼睛的精确定位和眼睛状态的准确分析是关键环节。提出一种有效的眼睛精确定位和眼睛状态分析方法,通过在自然环境下先检测出人脸,然后进行眼睛的精准定位和眼睛状态分析。首先,使用等亮度线方法进行眼睛区域精确定位和图像预处理,然后使用数学形态学方法分析眼睛的状态。实验结果表明,该方法能很好地反应出眼睛的变化状态,有较高的准确性,能满足疲劳检测的应用要求。     

基于视频分析的车辆排队长度检测

本文实现了一个完整的车辆排队长度检测算法。检测算法分为两步：车辆排队检测和队列长度计算。对白天和夜晚不同光照条件采用不同的队列检测算法,并实现了白天夜晚检测算法的自动切换。在白天光照条件下,采用移动检测窗来进行车辆排队检测,在每一个检测窗内,通过三帧差法运动检测和形态学边缘检测进行车辆存在检测两步判断有无车辆排队。针对夜晚场景,提出利用车灯这一显著特征进行车辆排队检测。以图像灰度直方图的相关系数作为距离值,利用kNN分类器进行白天夜晚的识别,实现检测算法的自动切换。队列长度计算通过摄像机标定完成,找到一种仅利用车道线的、简单有效的摄像机标定方法。实验表明该方法可以准确检测出车辆排队并计算出其长度。     

基于统计分析的视频目标检测

针对如何从包含大量冗余信息的视频中快速检测目标的问题,提出了一种基于统计分析的目标检测方法。该方法采用改进的直方图均衡化算法对图像做预处理;通过曼哈顿距离计算图像帧之间的差值,并对差值做进一步处理;采用迭代的方法,从图像帧差值中求取阈值,利用阈值判断前景帧和背景帧;在背景帧基础上建立背景模型,通过卡方值判断前景点和背景点;最后利用形态学还原物体真实形状,实现目标的准确检测。实验表明,该方法能快速准确地检测目标,可应用于视频监控的目标检测。     

基于USB2.0总线的NAND Flash检测及控制方法

在高速大容量存储装置设计中多采用NAND Flash存储器,针对目前采用串口检测坏块、实现数据读写的方法存在检测速度慢、等待时间长等缺点,提出了基于USB2.0总线的NAND Flash检测与控制方法。利用FPGA逻辑控制功能和高速USB接口芯片设计通信和控制电路,并通过上位机软件实现对Flash的命令、操作控制,由用户通过PC应用程序完成对NAND Flash的读写、擦除检测及坏块标定。经实验应用验证,该方法检测、读写速度快,使用灵活,能准确、有效实现数据的快速读写、擦除及坏块标定,可广泛应用于存储测试装置的设计研制中。     

基于深度学习的船舶吃水线提取策略

提出了一种基于深度神经网络的船舶吃水线检测方法. 相比传统手工设定的特征, 基于深度神经网络的方 法学习得到的特征具有较强的鲁棒性和稳定性, 能够适应训练集中未曾出现的新物体. 本方法首先使用基于深度学 习的语义分割算法对图像中目标区域进行分割, 通过水平投影得到水线在图像中的位置, 然后根据统计方法得到最 终的吃水深度. 通过实验表明所提方法能对图像中的目标区域进行较为准确的分割, 进而提取到水线值, 通过与人 工获取的结果对比, 证明了所提方法的有效性．     

高速动态车辆称重研究

针对动态车辆超重检测,建立了一种新型的高速动态车辆称重方法。桥梁采用简支梁模型,车／桥相互作用模型化为两个具有固定间距点力匀速通过桥面。利用安装在桥梁下面的应变传感器测量车辆经过桥面引起的桥梁应变,通过积分运算消除车辆振动对计算结果的影响,进而获得动态车辆的载重值。试验结果表明该方法可以较准确地进行高速动态车辆载重的测量。     

基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态识别

电气盘柜的状态由安装在盘柜上的指示灯的颜色和亮灭状态表征;文章提出了一种基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态智能识别方法;该方法首先对实时采集的盘柜图像进行预处理,得到二值化的边缘轮廓图像;再利用霍夫梯度法检测出二值化边缘轮廓图像中包含指示灯的圆,并通过RGB阈值筛选、连通域标记法和圆轮廓阈值筛选条件对无效圆进行剔除处理;然后根据这些圆圆心处图像的HSV特征值的V值判断指示灯的亮灭状态;最后根据圆边缘处图像的H、S、V值建立点亮状态的指示灯颜色判别模型,智能判断点亮指示灯的颜色类别(红、绿、黄);实验表明,该方法能较快速、准确地识别出处于点亮状态的指示灯及其颜色,准确度达到98%以上。     

基于Hough变换的显微图像测量系统标定算法

针对显微图像测量系统的特点,提出了一种结合标准显微标尺的标定方法。该方法首先获取已知尺寸的显微标尺图像,接着通过预处理及边缘检测分离出图像中的标尺刻度线,然后基于Hough识别出长刻度线,并计算刻度线对应的像素距离,从而计算出标定系数。标定过程中采用了现有的显微刻度尺,使用方便。实验结果表明,该方法标定精度较高。     

基于OpenCV的铁路导轨自动识别研究

在铁路交通安全检测中,铁路导轨的准确识别是判断导轨线上有无路障的前提,利用红外热像仪采集的视频图像,提出了一种在OpenCV开源平台下,实现基于数字图像处理的铁路导轨自动识别方案.通过获取图像序列帧,对其首先进行预处理,边缘检测;然后通过链码跟踪算法,实现线段的提取和判别;最后提出了统计链码值出现次数,用其最大值从方向上判别线段,并实现了断线相连.实验结果表明,在复杂的外界环境下能准确地获得直道导轨和弯道导轨的信息,具有很强的实时性和可靠性.     

拉链齿数的数字图像处理研究

传统拉链齿数检测采用人工来完成,存在工作量大、效率低、准确率低的缺点。提出了一种新的拉链齿数检测方法。该方法采用中值滤波去除图像噪声,通过最大类间方差法获取阈值,然后进行图像二值化,并对处理后的图像采用质心间距法计算每一个相邻拉链齿的距离,并与标准间距比较判断,依据判断结果来完成拉链齿数的检测。实验结果表明,这种方法能快速准确地检测拉链的多齿、少齿缺陷,具有很强的适应性。     

河道采砂智能监控系统的设计

针对目前采砂监管中违法违规采砂现象严重,河道采砂管理技术手段不足的问题,提出一种河道采砂智能监控系统。该系统采用先进的全球定位系统、传感器技术、无线传输技术、视频监控与智能分析技术。实际运行结果表明该系统能很好地完成可采区采砂作业的动态监测,及时掌握采砂现场资料,对采砂范围、开采量、开采时间等采砂情况进行及时监测管理,保证采砂活动的科学有序进行。     

矿用电机车状态实时监测系统的研究

矿山生产现代化建设对矿用电机车的运行状态和安全性能提出新的要求,能实时检测矿用电机车运行情况并作出分析、判断、处理是保证矿用电机车安全运行的关键。介绍一种矿用电机车运行状态实时检测系统的实现方法、基本原理和组成部分,可以实现对矿用电机车运行状态的实时监测,并将数据实时传输到地面数据处理中心进行分析处理。     

基于K-means算法的轨迹数据热点挖掘算法

针对渔船轨迹数据具有时间序列性、数量大的特点,提出一种轨迹热点挖掘算法。该算法克服了K-means算法在渔船轨迹数据上无法捕捉热点分布的缺点。其主要的思想是：首先使用时间维度来处理数据,以置信度和KL散度作为衡量所选取数据的可靠性、正确性依据,从大量的轨迹数据中选取信息含量较高的数据,然后使用K-means聚类算法进行数据的聚类。本文所提出的算法只需要设定显著水平参数a和时间间隔T,算法本身就可通过时间维度处理数据的方法自主完成数据的选择以及置信度、KL散度的计算,并引入聚类有效性度量的方法,使K-means通过自我寻找K值来实现热点挖掘的整个过程。在渔船轨迹数据上进行本文算法与K-means算法的对比实验和数据热力图的参照实验,结果显示本文所提的算法在寻找轨迹数据热点上有优越性和正确性。     

基于Lebesgue采样的动态反馈实时调度模型

提出一种基于Lebesgue采样方法和弹性调度算法的动态反馈实时调度模型。通过调整实时任务的执行速率,使软实时系统的系统负载始终保持在参考值以下。利用硬件看门狗技术在系统过载时产生中断,实现基于事件的Lebesgue采样。在实时操作系统RTAI中实现该调度模型,并对模型的暂态性能和稳态性能进行分析验证。实验结果表明,该模型不仅保持了系统的稳定性,还能显著降低调度算法的系统开销。     

一种基于近邻规则的缺失数据填补方法

数据缺失是数据挖掘与分析过程中的常见问题,若直接删除含缺失的事例可能导致不可靠的决策。为此,针对缺失数据的填补问题,提出一种基于近邻规则的缺失数据填补方法。根据关联规则的后件数据项进行分类,计算分类后的规则项与缺失项集间的相似度,用最相似的规则项值填补缺失值。实验结果表明,该方法具有较高的填补正确率。     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

基于改进向量空间模型的学术论文相似性辨别系统设计

学术腐败已日渐成为社会瞩目的焦点,除了加强科技人员道德自律,还应有相应的技术手段加以监督,由此,该文将信息检索领域中向量空间模型进行了分析改进,并用改进的模型实现了学术论文相似性辨别系统,可供一些机构用来进行学术论文抄袭排查,提高工作效率,根治学术腐败,营造更好的创新环境。     

遗传重采样粒子滤波的目标跟踪研究

针对普通粒子滤波存在的粒子退化和匮乏缺陷,提出了一种利用遗传算法进行重采样的粒子滤波改进方法。该方法通过对每个采样时刻生成的粒子集合进行选择、交叉和变异等遗传迭代,在现有粒子个数范围内生成更多优良粒子,在保留高适应度粒子基础上实现了粒子集合的多样性。相对于普通粒子滤波,基于遗传重采样的粒子滤波仅需要较少的粒子就可以实现状态的精确估计和目标跟踪。数学方程和序列图像实验结果表明了算法的正确性和实用性。     

基于最大流及页面相似度的Web结构挖掘

针对Web结构挖掘算法容易出现“主题漂移”以及主机间的多重互相加强关系的问题,提出了一种基于最大流与页面相似度值的超链接结构挖掘方法。该方法在传统的超链接结构挖掘算法HITS的基础上引入页面相似度值构造邻接矩阵,并结合基于最大流的Web社区发现技术来构建特征向量空间模型,通过迭代计算最终获得价值最高的权威结果集和中心结果集。实验结果证明该方法有较好的查准率与查全率,并有效抑制了“主题漂移”现象,具有一定的实用价值。