一种基于多主体技术的分布式图像聚类算法

针对医学图像具有对比度较低,不同组织之间的模糊性较高的特点,给出一种基于多主体和数学形态学灰度形态运算的聚类算法。算法采用agent技术和多结构元素结合的模式,用结构元素做智能个体,每个不同类型的agents随机散布在离散空间格点上,在同时刻控制系统驱动下agents根据其自身结构元素的类型用给出的邻域平均算子自主选择作相应的运算进而实现图像聚类。算法无须先验知识和预处理操作,对初始聚类点不敏感,无须事先输入聚类簇数。算法具有分布式并行计算功能和自主分析能力。实验结果验证了该算法的可行性和可靠性。     

基于面部多特征的驾驶员疲劳状态检测

鉴于传统的疲劳检测模型通过驾驶员单一疲劳特征检测具有局限性的问题,提出了一种新的驾驶员疲劳检测模型。首先使用改进的AdaBoost算法进行人脸检测,解决复杂光源和背景的影响,提高人脸检测效率。然后用LBF算法进行人眼检测,用三庭五眼法进行嘴部检测,通过人眼高宽比和像素比检测人眼闭合程度,通过嘴部高宽比和圆形度检测嘴部打哈欠状态,再综合眼部疲劳特征计算闭眼时间,利用打哈欠频率计算嘴部疲劳。最后综合上述疲劳特征检测驾驶员疲劳状态。实验表明该方法可有效检测驾驶员疲劳状态,满足疲劳检测系统对实时性、鲁棒性的要求。     

ASP.NET 在消息队列中的应用

为了在一台机器上或者相连的网络空间中实现相互通信,阐述了Windows操作系统中消息传递的异步传输模式,即MSMQ技术,介绍了MSMQ技术原理与特点,同时给出了在ASP.NET中的具体使用实例,可以轻松创建或者删除消息队列、发送或接收消息,也可对消息队列进行管理。     

智能技术在仿真平台设计中的应用

利用领域知识及模型库的辅助作用发现和分析系统对象的关系.把经验知识库与以知识处理为主的专家系统技术引入仿真建模中,使二者有机结合,设计了基于知识库的智能仿真平台,且较容易转化为面向某一特定领域的专用环境,辅助决策与开发.     

未来基于Web的通用数据格式—XML

目的：根据网络技术的发展,介绍一种新型的数据通用标记语言,指明其优势和发展趋势。方法与现今Internet采用的数据格式HTML进行对比,阐明此新型数据格式XML的结构、特点及应用。结果与结论XML具有伸缩性、可扩展性,并且描述了数据本身而不象传统的HTML描述数据的表示形式,它比HTML有更大的优越性,XTML由于其数据格式方面突出的优点,将会大大促进Internet的发展,并将对多个有关IT领域产生影响。     

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。     

网络安全策略与措施探讨

计算机网络的发展,加快了企业和社会信息化进程,同时也带来了许多网络安全问题。因此,在开展Internet/Intranet网应用时,加强网络的安全保密显得越来越重要。本文针对保障网络安全所采取的安全策略和安全措施进行了探讨。     

基于Dense-YOLOv3的车型检测模型

针对传统YOLOv3的网络结构存在曝光过度或光线较暗等异常图片在提取特征时鲁棒性较差,导致车型识别率低下的问题,提出了一种用于交通车辆检测的Dense-YOLOv3模型.该模型集成了密集卷积神经网络DenseNet和YOLOv3网络的特点,加强了卷积层之间的车型特征传播和重复利用,提高了网络的抗过拟合性能;同时,对目标车辆进行了不同尺度的检测,构建了交叉损失函数,实现了车型的多目标检测.经过在BIT-Vehicle标准数据集上对模型进行训练和测试,实验结果表明,基于Dense-YOLOv3车型检测模型平均精度达到了96.57%,召回率为93.30%,表明了该模型对车辆检测的有效性和实用性.     

基于地理信息系统的校园电子地图的研究与实现

将Delphi与MapInfo进行了集成,提出了改进的Floyd算法,研究开发了基于地理信息系统的校园电子地图软件。该软件提供了华北工学院详细的地图信息,拥有多媒体功能,具有地图操作、分析查找特定范围内的目标等功能,对学院的规划和建设有较好的效果。     

煤矿井下人员人脸轮廓提取方法

针对煤矿井下人员脸部轮廓难以提取而导致考勤系统识别率低的问题,提出了一种基于主动轮廓模型和主动形状模型的人脸轮廓提取方法。首先由主动形状模型估计初始轮廓位置,然后通过定义主动轮廓模型的能量函数,采用主动轮廓模型算法多次迭代后缩小标记点与真实轮廓之间的差距,提取由主动形状模型获得的正交插值的灰度值轮廓,即可得到人脸轮廓。实验结果表明,该方法较传统主动轮廓模型能够更精确地提取人脸轮廓形状。