“智能科学与技术”专业“数字图像处理”课程教学实践的探讨

本文针对"智能科学与技术"专业的特点和要求,提出"数字图像处理"课程的教学内容设计既要重视基础理论,又要兼顾专业特点,并将传统教学与现代教学方法和手段相结合,进而提出本课程的教学应该与学生科研创新能力的培养相结合,以达到促进学生学好本门课程,并为后续课程打好基础的目的。     

锥形量热仪测试分层树叶样品燃烧性中的质量效应

本文研究具有分层特性的针阔叶树叶样品的燃烧性,侧重探讨样品质量对热释放速率的影响方式和机制．选取4种典型形状的树叶在不同质量和含水量条件下开展锥形量热仪测试,观测特定辐射热流作用下热释放速率峰值(PHRR)随样品参数设置的变化规律．结果表明,其中3种植物叶样PHRR随装载量的增加而下降,并在超过临界质量后基本持平,而另外一种叶样的变化则不明显;随着含水量减小,同等质量样品的PHRR有所提升．改变质量造成样品PHRR的变化可以归结为分层效应引起的热边界差异．样品质量增加,用于其表层升温的热流通量下降,这由同步检测的消光系数K值变化得到验证．树叶分布达到或超过3层后,其质量突破临界值,基本保证样品由热薄材料向热厚材料转变,其燃烧过程中热交换趋于稳定,热释放速率峰值基本不受样品质量影响．形成的认识对于建立分层树叶样品可燃性以及碳排放测试标准有现实意义．     

无参考视频平滑度的评价方法

为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法. 该方法使用ＯＲＢ（Ｏｒｉｅｎｔｅｄ ＦＡＳＴ ａｎｄ Ｒｏｔａｔｅｄ ＢＲＩＥＦ）特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和ＦＬＡＮＮ（Ｆａｓｔ Ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）算法,得出相邻两幅视频帧中特征序列的平移轨迹和旋转轨迹,然后对轨迹进行高斯滤波和计算其抖动次数,最后计算出整个视频序列相邻两帧图像的参数序列,并得出视频平滑度. 由于该算法无需借助任何参考图像,仅依靠待评价图像本身的信息就可以进行质量评价,因此使用更加简便. 与标准视频图像检测结果相比,采用该方法所得出的检测结果具有极高的吻合度,完全满足实用性要求.     

木材火焰的传播

一、引言 随着火灾问题在社会上引起越来越大的反响,人们愈来愈重视对火灾现象的研究。建筑火灾及森林火灾占有极大的比例,这些火灾与木材的燃烧有着密切的联系,因此,弄清木材的着火规律,尤其是弄清它燃烧的火焰及火焰传播的规律,将为我们研究特定火灾场中具体的木材对其局部似至整个区域的影响及作用打下基础,同时也为我们探讨类似木材的固体材料燃烧的特性提供了方便,由此我们可以分析火场的全过程,推断其起火原因。     

基于证据理论的信息融合在图像分类中的应用

该文在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类。提取纹理图像不同特征构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设。实验结果表明,该文提出的基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的,能极大地提高图像纹理的识别分类能力。     

一种物联网传感器故障节点检测方法设计

采用目前算法对物联网传感器节点进行故障标定时,没有对节点信息进行聚类处理,导致算法存在虚警率高、计算复杂度高和标记范围小的问题.提出基于BDPCA聚类的物联网传感器节点故障标记算法,采用BDPCA聚类方法对物联网传感器节点信息进行聚类处理,并在聚类过程中对节点信息进行了零均值归一化处理.结合区分函数和区分矩阵在粗糙集理...     

基于多小波变换的图像融合研究

多小波是小波理论的扩展，在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后，提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法，并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明，采用这种方法可以得到更好的融合效果。     

基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法

由于实际的棉田环境中存在高度遮挡及尺度多变问题,大幅降低了目标计数算法的精度.针对这一问题,提出基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法.算法由金字塔结构的上下文模块和融合卷积神经网络两个部分组成.首先通过全局上下文和局部上下文模块对棉铃图像的上下文信息编码,同时利用多列特征转换模块将输入图像映射成高维特征,最后通过融合卷积神经网络将上下文信息与高维特征进行融合,实现高精度棉铃计数并生成高质量棉铃密度图.此外,从近距离和地空观测两个角度在棉铃数据集上进行实验,实验结果表明,引入上下文信息可以有效提升棉铃计数精度,计数误差MAE和MSE分别下降了27.3和29.4.     

陇东地区煤炭资源开发利用协同发展中的若干问题研究

长期以来,煤炭为我国经济社会发展和保障国家能源安全发挥着举足轻重的作用,煤炭行业在化解过剩产能、优化生产结构和转型升级方面取得了实质性进展。如何构建现代化煤炭安全、绿色、智能开发和清洁高效利用技术体系,实现新时期煤炭科技高质量发展目标,是当前面临的重要课题。以陇东地区煤炭资源开发利用的实际条件为基础,根据煤炭行业最新研究成果,结合大数据、人工智能等新技术,提出了加快区块链技术在煤炭开发和利用全产业链条上的应用,分析了煤炭开采和利用对区域生态环境的影响。针对陇东地区煤种及经济发展模式,认为发展循环经济和清洁利用有利于形成新的增长极;同时,在陇东煤炭资源开发及利用过程中,迫切需要现代化的复合型人才为陇东煤炭工业的发展提供人才和技术支撑。