一种基于边缘模式的直方图构造新方法

基于图像边缘和噪音模式的分析,使用了一种目标和背景之间的边界检测方法;并基于边界的描述,提出了一种新的在边界两侧和边界内部选取相等数目的像素构造直方图的方法。该种直方图避免现有方法中全部像素直方图、加权直方图和内部像素直方图不适合于小目标的缺点,避免了边缘像素直方图抗噪能力差和阈值因图像边缘类型型变的缺点。该直方图能同时用于大目标和小目标时以及边界是阶跃边缘和屋顶状边缘时的阈值选取,具有很大的通用性和实用性。实验结果证明,使用该方法的直方图优于现有的直方图构造方法。     

基于知识图谱的老年教育知识库系统设计与实现

在老年教育建设过程中,将信息技术与老年教育特点相结合,为提高老年教育过程中大量的数据、知识存储和查询效率,设计了一种基于知识图谱的老年教育知识库系统.系统以知识图谱为核心,通过对老年教育不同角色的业务进行分析并设计本体,将多领域和多类型的数据通过本体映射,完成知识图谱构建,将繁杂无序的数据形成具有内在多种关联的知识库,并为学员和教师提供在线的知识管理和知识服务功能.与传统的数据管理方式相比,知识检索和信息获取效率得到有效提高.     

结合全局信息的对称SURF算法在车辆检测中的应用

SURF（Speed Up Robust Features）是一种鲁棒且快速的算法,可以应用于多种场合,但是它不能检测对称匹配,也没有考虑全局信息。本文将对称SURF和全局信息结合起来,既通过镜像变换增强了SURF检测对称匹配特征的能力,又可以在图像有多个相似区域的情况下减少错误匹配。该算法应用在车辆检测中,实验表明结合全局信息的对称SURF提高了特征匹配的准确率,从而提高了车辆检测的准确率。      

钢管混凝土桁梁管内混凝土受压应变状态

利用自制的内埋式混凝土应变计和通用有限元软件,对钢管混凝土桁梁试件受压弦杆管内填充混凝土的应变状态进行研究.试验研究结果表明,在单调加载条件下,自埋式混凝土应变计能准确测读受压弦杆管内混凝土的应变状态;混凝土应变随荷载增大呈双折线增长模式,桁梁试件破坏时混凝土受压应变达到5 000 με.当采用平面塑性梁单元对钢管混凝土桁梁进行整体分析时,不管弦杆受压还是受拉,管内混凝土均应考虑套箍效应;桁梁受压弦杆管内混凝土纵向应变有限元计算值与实测值吻合良好,桁梁试件破坏时混凝土应变处于高套箍状态.     

工业控制环境中QRCode的检测和识别算法

以QR Code为例,研究工业控制环境中的二维条码检测和识别技术.首先针对光照不均,利用Retinex理论,处理光照校正.然后根据QR Code条码的特征,提出了基于边缘信息的二值分割算法,并设计了一种快速定位算法.接着分析了条码图像经过高斯函数模糊的数学模型,求解高斯函数方差,并给出了利用逆滤波对条码图像进行反模糊复...     

基于正交盖氏矩和SVM的车牌字符识别

针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实验结果表明,该方法对于实时视频流中的车牌识别能取得理想效果,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能,且具有适应性强和效率高的特点。     

一种新的基于ViBe的运动目标检测方法

针对ViBe运动目标检测算法在实际环境中存在无法消除鬼影、阴影等干扰的问题,结合三帧差分、边缘检测等技术,提出了一种ViBe改进算法。预处理阶段通过三帧差分获得真实背景并消除鬼影,运动目标检测阶段结合先验知识和边缘检测方法获得真实的运动目标以消除阴影,目标描述与跟踪阶段运用像素标记分割方法得到目标描述并实现目标跟踪。实验结果表明,新方法在消除鬼影、阴影等干扰方面表现出了优越的性能,在交通监控实时视频流中具有理想的车辆检测和跟踪效果。     

改进的Bresenham直线生成算法

直线是图形的基本元素,其生成算法具有重要意义.在经典的 Bresenham 直线生成算法的基础上进行改进,提出一种新的多点生成算法.该算法利用直线的第一像素行的像素点数目来计算其余各像素行的像素点数目,一次可以预测一个像素行,再利用直线的对称性一次生成两个像素行.新算法既保持 Bresenham 算法不使用取整和小数运算的优点,又减少了计算量和循环次数,从而大幅提高了直线生成效率.     

基于深度学习的显著性目标检测综述

显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统，寻找最吸引视觉注意的目标，已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展，显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作，全面回顾了3类不同模态的显著性目标检测任务，包括基于RGB图像、基于RGB-D/T(Depth/Thermal)图像以及基于光场图像的显著性目标检测。首先分析了3类研究分支的任务特点，并概述了研究难点；然后就各分支的研究技术路线和优缺点进行阐述和分析，并简单介绍了3类研究分支常用的数据集和主流的评价指标。最后，对基于深度学习的显著性目标检测领域未来研究方向进行了探讨。     

考虑系统频率稳定需求的风电机组调频参数评估

随着风电渗透率提高，电力系统将面临一次调频能力不足的问题，为降低风电大规模并网对系统频率安全的影响，风电机组通过主动控制方式参与系统一次调频，随着风电渗透率的逐步提高，频率响应模式和调频参数的设置将更加复杂。研究基于风电机组的综合惯性控制，结合传统电力系统刚性集结模型，得出考虑风电机组参与一次调频的系统频率响应模型，并推导系统频率安全指标评价公式，通过仿真验证其有效性，从而在满足风电机组高渗透率系统频率稳定的前提下，确定不同风电渗透率下的风电机组调频参数最小临界值，为实际工程中的参数整定提供依据。