基于水平集的局部自适应图像分割方法

针对传统水平集图像分割模型无法准确分割灰度不均匀及多目标图像的问题,提出了1种改进的基于水平集的局部自适应图像分割模型。该模型在CV模型(Chan和Vese提出的模型)和LAW(local adaptive weighting)模型水平集演化方程的基础上,重新定义了1个局部自适应权重函数来表示像素点所在邻域的偏差信息,并约束该偏差信息与图像的局部灰度不均匀信息之间的差异为最小,以得到精确分割结果。将模型应用于多相位水平集中,实现了对多目标图像的分割。实验结果表明,该模型对灰度不均匀图像及多目标图像分割更准确,且对初始轮廓的位置更鲁棒。     

改进导引滤波器的人脸光照预处理方法

针对光照对人脸识别的影响,对传统的导引图像滤波器进行改进,在进行滤波之前,先利用具有边缘检测特性的全局梯度信息的权值模型计算原图像各像素的权模,并将其作为滤波的自适应参数,使得在滤波过程中滤波器能够依据图像的具体内容而自适应地改变滤波参数。将改进方法与基于LoG算子的方法进行比较,结果表明,改进方法可以有效地改善对自熵图像的识别效果,提高人脸图像的识别率。     

基于区域信息的水平集医学图像分割

不断完善基于区域信息的水平集医学图像分割方法,能够有效提升医学诊断的效率,对促进医疗事业的更好发展,具有重要作用。本文在对基于边缘的水平集方法进行综合阐述的基础上,重点从符号压力函数和能量泛函和演化方程两个方面论述了基于区域信息的水平集医学图像分割方法,以期为相关人士提供借鉴和参考。     

古籍汉字图像的可变形卷积网络检索模型

针对现有图像检索技术应用于古籍汉字图像时效果欠佳的问题,在传统卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的基础上,引入可变形卷积构建适用于古籍汉字图像的CNN模型。首先,利用该模型对古籍汉字图像数据集进行特征提取;然后,利用主成分分析法对特征进行降维;最后,度量查询图像和候选图像的余弦相似度,排序并返回结果。所提出的检索方法在古籍汉字图像数据集上的平均精度均值达到70.42%,平均检索用时为3.15 s。实验结果表明,该模型能够有效地提取古籍汉字图像的特征,提高了检索方法的准确率,在古籍汉字图像检索领域具有一定优势。     

一种冷水机组能耗模型参数的自适应在线辨识方法

本文针对冷水机组能耗模型参数辨识过程及冷水机组的渐变性及突变性,提出了冷水机组能耗模型参数的自适应在线辨识方法。首先,根据冷水机组能耗模型参数的变化情况建立了冷水机组的遗忘因子自适应模型,介绍了冷水机组能耗模型的递推最小二乘格式。而后,以某酒店离心式冷水机组为例对冷水机组能耗模型参数的辨识方法进行了实例分析。结果表明,变遗忘因子的自适应在线辨识方法在辨识过程中能够适应冷水机组能耗模型时变性的需求,提高了冷水机组能耗模型在系统渐变和突变过程中的辨识精度,为进一步的冷水机组在线运行优化控制及故障诊断提供了参考。     

基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水

针对城区降雨量多,道路易积水而导致内涝且传统道路积水监测方法耗时耗力、成本高等特点,提出了一种针对城市道路积水的检测方法,基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水.基于有效提取道路积水深度的目的,采用YOLOv4的目标检测模型对参考目标进行检测的方法,通过合成图像数据集训练的检测模型有效地从图像中检测出参考对象,由检测到的参考对象获得道路积水深度.结合视频图像应用案例表明,利用YOLOv4算法对视频图像进行目标检测,能快速、高效、准确地提取道路积水的深度.     

基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水

针对城区降雨量多,道路易积水而导致内涝且传统道路积水监测方法耗时耗力、成本高等特点,提出了一种针对城市道路积水的检测方法,基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水.基于有效提取道路积水深度的目的,采用YOLOv4的目标检测模型对参考目标进行检测的方法,通过合成图像数据集训练的检测模型有效地从图像中检测出参考对象,由检测到的参考对象获得道路积水深度.结合视频图像应用案例表明,利用YOLOv4算法对视频图像进行目标检测,能快速、高效、准确地提取道路积水的深度.     

自适应模糊控制技术在集中空调系统中的应用

将自适应模糊控制技术引入到集中空调PID控制系统中,以提高系统的控制精度、稳定性和其他性能。引入温湿度参考模型,构造了模糊自适应机构,实现了在线修改模糊控制系统规则库。采用三角型隶属度函数、最小值推理法和加权平均法简化了模糊推理过程。给出了自适应模糊控制技术的控制规则集、知识库修正方法和控制策略,并进行了系统仿真研究和性能分析。     

基于混沌云鱼群算法优化航空发动机自适应PID控制

针对传统鱼群算法存在陷入局部最优、后期收敛速度慢和寻优精度较低等问题,提出了一种混沌云鱼群算法(cloud adaptive artificial fish swarm algorithm based on coupled chaotic map,CCAFSA)。采用云自适应视野范围和可变步长提高收敛速度和寻优精度,利用混沌运动遍历性的特征,增加初始鱼群的多样性,防止陷入局部极值;针对航空发动机控制系统,基于CCAFSA设计了一种参数在线自适应PID控制器。仿真结果表明,相比于传统PID控制,基于CCAFSA设计的自适应PID控制器能实现参数在线优化,快速有效地跟踪指令信号,增强发动机系统的动静态性能和鲁棒性。     

基于局部敏感自调制字典的压缩感知矿井图像重构

本文针对现存的稀疏字典学习模型存在的计算负担重、训练速度慢、需要大量训练样本等问题,基于压缩感知和字典学习理论,提出了一种局部敏感自调制字典学习模型。该模型使用分块图像的压缩感知测量学习字典,加入局部约束条件,保证字典稀疏表示图像的能力,且能够快速得到解析解。实验结果表明,本文模型学得的字典相比其他字典,在矿井图像重构上体现了较好的优越性,重构的矿井图像保留了较真实的非平滑的结构特征,并且具有较好的鲁棒性,可以达到矿井图像自适应重构的目的。