起重机保护接地检验检测研究

随着起重机使用范围的不断扩大,起重器使用过程的安全问题受到了国家的高度重视。由于起重机的相关配置中电气设备的容量较大,必须严格按照相关规定进行起重机保护接地检验检测,才能有效避免起重机出现电击情况,从而保障企业的正常生产。本文就起重机保护接地的组成结构进行阐述,提出起重机保护接地的检验内容和检测手段,以有效提高起重机的检验检测质量。     

基于机器学习的网络安全检测技术

现阶段关于已知网络安全指令已经形成了较为成熟完善的检测技术，但是对于未知网络安全指令的检测尚未成熟，在一定程度上影响了网络安全检测的可靠性。因此，提出了基于机器学习的网络安全检测技术。该技术通过有效结合监督学习和非监督学习，全面且安全地检测网络安全指令，同时应用随机森林算法分析优化网络特征，在保障网络安全检测准确性的基础上提升网络安全检测效率。实验分析结果显示，设计系统对于已知和未知网络攻击均具有较高的检测精度。     

基于分布式光纤的建筑材料偏差检测方法

研究建筑材料的细微形变优化检测问题.建筑材料结构复杂,不同材料的受热伸缩程度不同,造成大规模建筑过程中,不同区域的材料形变程度极小,传统的材料几何曲率或者角度形变方法在进行细微形变检测过程中,很难对材料保持较高的判断精度,使得检测过程不准确.为了避免上述缺陷,提出了一种分布式光纤的建筑材料尺寸偏差检测方法.利用分布式光纤形变传感器采集建筑材料尺寸数据,通过瞬时傅立叶变换方法,计算建筑材料尺寸偏差.实验结果表明,提出的算法能够有效提高建筑材料尺寸偏差检测的准确性.     

圆形目标实时检测的改进算法研究

文中针对如何快速检测圆形目标展开研究,在随机霍夫变换的基础上提出了两步筛选法和区域约束法,对可能存在的错误采样进行了分析,利用图像的梯度信息和圆的几何特性筛选采样点,避免了大量的无效累积;同时通过设计检验窗口,减少了真实性检验的计算量,有效提高了检测速度和精度。该算法应用于圆形目标实时检测系统,在实时性与准确性上取得了良好的效果。     

基于DSP和BP的烟气林格曼黑度监测

系统综合运用DSP技术和BP神经网络实现了对黑色烟气污染源的自动监测和林格曼黑度分级,摆脱了人工主观评测的落后局面,从根本上避免因主观因素而引入的测量偏差.通过使用时域和空域综合的背景亮度扣除,有效削弱了天空背景散射光线对监测结果准确性的影响.     

基于Mega2560的人脸检测与定位跟踪

为了解决存在外界干扰的人脸的检测和准确定位与跟踪问题,避免过于依赖软技术造成的算法复杂性,采用软硬件结合的方式,基于Mega2560单片机、VS2008开发环境与OpenCV函数库,实现了人脸检测与准确定位与跟踪。首先,利用Haar-like特征法寻找出图像中的人脸特征矩形,通过AdaBoost算法生成级联分类器,实现人脸检测;然后,将图像显示窗口中心选为坐标原点,计算人脸位置,用线性变换的方法获取人脸位置偏差,进而转换成角度偏差发送给下位机Mega2560;最后,单片机根据接收到的角度偏差信息,控制摄像头使人脸始终在坐标原点位置,实现人脸的准确定位与跟踪。通过实验表明系统具有较好的稳定性和准确性。     

复杂场景中运动目标的检测

由于检测场景的复杂性,传统的运动目标的提取常常采用自适应背景更新及自适应阈值分割方法,以去除噪声干扰,提高检测准确性。针对这种情况,提出在背景减除法的基础上通过改进的背景掩膜算法进行背景更新,利用场景的复杂性及系统中运动目标出现在障碍物边缘的特点,进行检测区域及非检测区域的划分,并采用阈值伪图的方法对整个视频序列图像进行自适应阈值分割。实验结果表明,该方法能够有效去除由于光线变化产生的噪声,以及由于相机抖动引起的背景与当前检测帧之间由位置偏差而产生的噪声,并避免了阈值分割时运动目标本身会出现空洞的问题,为后续运动目标的识别与跟踪奠定基础。     

双臂机器人协调轨迹滑模鲁棒控制算法研究

双臂机器人控制时,受模型精度、外界扰动、关节柔性等因素影响严重,为了降低内外部因素对双臂协调控制性能的干扰,提出了一种关节轨迹滑模鲁棒控制算法.由于滑模控制善于求解非确定系统,因此适用于难以获得精确模型,且外界扰动未知的机械臂协调控制.在机械臂动力模型与偏差分析的基础上,把关节惯性、离心和重力表示为轨迹控制时的预期输出量,控制力矩表示为鲁棒因子,并根据角位置偏差设计滑模变量与指数趋近律.为避免滑模控制产生抖振,引入自整定边界层,使滑模控制机械臂轨迹收敛于边界层,计算得到最终的控制量与扰动量.基于与构造双臂机器人仿真模型,实验结果验证了关节轨迹滑模鲁棒控制算法能够抑制双臂机器人动作时受到的内外部扰动,避免发生系统抖振现象,有效提高机械臂的控制准确性与稳定性,获得更加协调稳定的双臂运动轨迹.     

基于数据影响的多对象交互流程偏差检测方法

现有的大多数偏差检测方法能够识别来自流程活动及部分数据属性的偏差,但是无法处理流程执行过程中数据变化对流程的影响问题,尤其是在涉及多对象交互的情况下。针对这一问题,提出了一种多对象交互情况下基于数据影响的业务流程偏差检测方法。首先,基于控制流与数据信息识别可能的偏差活动;然后,根据数据变化对活动的影响定义影响集;接着,将以对象为中心的概念引入偏差检测过程,形式化以对象为中心的Petri网模型,在此基础上,通过分析对象是否对其修改的数据具有执行权限,分类并定义了四种数据影响类型及其计算标准,据此得到基于数据影响的偏差检测结果;最后,与其他偏差检测方法对比验证,结果表明,应用该方法得到的偏差检测结果值得到提升,并且能够处理多对象交互的流程偏差。该方法能够有效捕获多对象交互流程中数据变化影响的流程活动,提高偏差检测的合理性与准确性。     

基于射频识别加密技术的医疗试剂管理系统设计与实现

随着医疗技术的发展,体外诊断试剂在临床诊断中的重要程度不断增加,体外诊断试剂的质量安全也越来越重要,其质量直接影响到体外诊断结果的准确性,关系着患者的安全与健康。由于体外诊断试剂的特殊性,如有效期短,需要和相应的检测仪器匹配使用才能保证其检测精度等,如果试剂在生产、运输和存储过程中一旦出现问题,就有可能出现质量问题,存在较大的安全隐患。针对这些问题,提了一种基于射频识别(RFID)技术的新型医疗试剂管理系统,能够有效监控试剂从生产、入库到使用的整个流程,并在试剂出厂时对其进行加密处理,保证仪器和试剂匹配使用,确保检测结果的准确性,在一定程度上解决了这些安全隐患。     

某风洞全柔壁喷管安全运行控制策略设计

针对柔壁喷管控制运行特点,对其控制系统的安全运行策略进行了设计.功能模拟调试以及实际运行检验表明,柔壁喷管控制系统安全运行策略能够实时有效判断危险工况并进行响应,避免设备故障和误操作对风洞试验带来的损失,确保风洞试验安全.     

目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型

为了获得更可靠的检出概率,提高目视检测结果准确性,保证航空维修安全,根据检测环境影响因素实验结果,选取照明条件、检测距离、检测角度、损伤深度作为检测结果影响因素,采用反向传播（ BP）神经网络,以4个影响因素作为输入层神经元,检出概率作为输出层神经元,通过网络训练对样本数据进行仿真,建立检出概率预测模型,通过比较预测和实验数据对模型进行检验。结果表明,模型预测与实验所得检出概率值均方百分比误差为4.79',模型预测结果是有效可行的。根据目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型可以选择符合要求的检测条件。     

矩阵束和小波包去噪的谐波检测算法

谐波检测作为电能质量研究中最主要的部分,对谐波检测的评价指标就是对谐波信号的实时分析性与准确性检测.谐波检测的准确性等评价指标是避免谐波产生危害和保障用电安全的重要保障,也是谐波检测算法的最终目标和判断准确性的重要依据.针对电力系统中频率相近的谐波信号中混叠和突变等难以检测难题,本文提出了利用SVD对矩阵束算法中的Ha...     

工艺偏差影响下硬件木马检测功率分析方法

侧信道分析技术作为硬件木马的主要检测方法,因侧信道信号受工艺偏差影响,其应用存在局限性。针对这一问题,提出了一种考虑工艺偏差的FPGA硬件木马检测功率分析方法。以工艺偏差对阈值电压的影响为切入点,结合阈值电压与芯片电流的关系,分析了工艺偏差对芯片功率的影响。从受工艺偏差影响的工艺参数入手,利用Hspice仿真模拟CMOS功率受工艺偏差的影响。之后基于FPGA功率与CMOS功率间的关系,利用Xpower分析在工艺偏差影响下有无木马芯片的功率波动为±5%,最后根据FPGA的实际功率测量结果进行了验证。提出的方法可定量分析工艺偏差对芯片功率的影响,有助于分析侧信道检测的准确性,为侧信道检测方法提供有效的理论依据。     

自动划分区间中基于自适应攻击特征定位算法

网络攻击检测系统的检测性能与攻击特征的性质具有较强的关联性.网络中的攻击特征存在强随机性高复杂性的特点,传统算法在特征寻优过程中由于受到复杂性的影响,很难控制算法中的寻优速度,很容易造成在复杂环境下的算法不收敛,影响检测准确性.为提高准确性,提出了一种带粒子释放和速度约束的入侵检测算法,算法对采集得到的攻击特征自动划分区间,采用粒子释放控制的方法增强种群的多样性,避免算法出现局部最优现象,并采用速度约束释放后粒子收敛速度,优化检测入侵特征过程的寻优性能,获取准确的攻击特征.实验结果表明,粒子释放和速度约束方法具备较高的寻优性能以及收敛能力,是一种有效的攻击特征寻优算法.     

半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真

为了有效避免图像边缘检测过程中出现边缘间断或者伪边缘的情况,提出一种半监督学习的复杂背景图像边缘检测算法。设定特征筛选规则,增强复杂背景图像敏感区域,提取图像特征,通过灰度共生矩阵和Gabor滤波提取图像高频与中低频纹理特征。利用半监督学习对图像样本展开训练,实现复杂背景图像分类。采用双边滤波对完成分类的图像预处理,通过最大类间方差法展开阈值分割,引入形态学思想将分割后的图像分别展开膨胀和腐蚀,获取形态学梯度图,计算梯度图像和原始阈值图像的交并集获取具有精确边缘的灰度图,实现复杂背景图像边缘检测。实验结果表明,所提算法可以获取高精度的边缘检测结果,且不会出现边缘间断和伪边缘的问题。     

浅谈回弹法检测泵送混凝土抗压强度的影响因素

回弹法是目前检测混凝土抗压强度应用最广泛的方法。主要是利用回弹仪对混凝土构件进行回弹,然后检测碳化深度,利用回弹值和碳化深度值计算混凝土强度的预估值。回弹法是通过混凝土的表面硬度来估算混凝土的抗压强度,回弹检测过程的准确性对检测结果至关重要。分析回弹检测过程中的各种影响因素,控制检测过程中的不利因素,可以有效提高检测结果的准确性。本文主要分析回弹法检测泵送混凝土抗压强度的影响因素。     

基于贪心迭代算法的网络信息传输安全威胁动态识别方法

网络信息传输安全威胁识别过程中易出现漏检现象,影响网络入侵特征检测的准确性,为此,提出基于贪心迭代算法的网络信息安全威胁识别方法。采用动态网关入口节点监测方法,采集网络信息传输的动态数据集,提取多帧频谱特征量;结合网络拓扑结构重组方法,实现对网络传输信息的动态特征分布式重构,根据组合频域因素分布式融合技术,实现对网络信息传输的动态迭代处理,采用离散傅里叶变换,实现对网络性安全威胁的时间序列频域转换控制,根据网络攻击类型进行网络入侵特征检测和分类识别,根据贪心算法迭代结果,实现对网络信息安全威胁的动态识别和监测。实验结果表明,该方法在网络信息安全威胁识别方面具有优秀的特征检测能力,能够根据不同的入侵威胁程度对安全威胁进行有效的分组识别,该方法的漏检率最低仅为0.021。     

诚丰品牌DVR通过国家新标准检测

诚丰品牌属安防销售（中国）有限公司自主研发产品品牌。其拥有自主知识产权的诚丰品牌硬盘录像机符合国家新的检测标准,通过了国家安全防范报警系统产品质量监督检验中心（上海）、公安部安全防范报警系统产品质量监督检验测试中心的检测认证。产品得到了有关专家的高度认可。     

基于图像的高炉风口燃烧充分性检测方法研究

研究高炉燃烧效率检测问题,提高检测的准确性。针对高炉风口中火焰受到不定风向影响,火苗像素出现随机性方向波动时,建立的像素模型发生变形,造成图像失真。传统的图像的燃烧充分性检测方法过于依赖充分的像素模型,造成对锅炉内可燃物质燃烧充分性检测准确度不高。为了解决上述问题,提出了一种基于神经网络的火焰燃烧充分性检测方法,选取与火焰燃烧充分性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次迭代训练去除风向突变引起的微小脉动的影响。仿真结果表明,改进方法能够有效避免风向突变对像素波动造成的影响,提高了检测的准确性,取得了满意的结果。