基于多通道Gabor滤波和D-S证据理论的虹膜识别

为了提高虹膜识别的准确性和稳定性，研究了Gabor滤波的虹膜特征提取方法，并在此基础上对虹膜特征进行了D-S(Dempster-Shafer)证据理论的改进．提出了多通道Gabor滤波和D-S证据理论的虹膜识别方法．该方法充分考虑到虹膜图像获取中被考察对象的姿态和环境光照等不确定性因素对识别结果的影响，通过选择不同频率和方向的Gabor滤波器组，有效提取虹膜特征，并结合D-S证据理论实现了虹膜特征决策．实验结果表明，所提方法增强了虹膜识别过程中抵御图像噪声、干扰和亮度变化等不利因素的能力，与标准的Gabor方法相比，识别率平均提高了4.05%．     

基于经验模态分解方法的纸张水分控制

针对于纸张水分信号的大时滞特性和噪声成分的非平稳特性所造成的水分控制系统控制效果差的问题,利用经验模态方法将水分信号分解为反映水分噪声信号结构的内在模态函数和反映水分信号总体变化趋势的趋势分量,滤除内在模态函数,并采用大林算法对趋势分量进行控制以克服水分控制系统中的大滞后环节.生产实践表明:该方法的控制效果优于PID算法或模糊控制算法.     

基于Lab VIEW的轴承转子实时测控系统研究

主要探讨如何在以Windows为操作系统的PC机上开发和实现现场实时测控系统。整个系统开发分为两个部分,即PC机上的测控软件开发和硬件配置。详细讨论这两部分的设计方法和流程,并针对轴承转子试验系统给出开发实例。     

提高力学法测量纸浆浓度精度的研究

针对浓度传感器输入-输出关系的非线性、时变性以及纸浆浓度信号的随机性等因素造成的力学法测量纸浆浓度精度低的问题,从纸浆浓度的测量原理出发,采用多项式的最小二乘法估计传感器的非线性关系并自动辨识其时变性,使用短时傅里叶变换对浓度信号的趋势信号和随机成分进行分离并滤除其中噪声成分.将文中的方法应用于生产中,浓度传感器的测量精度和动态特性得到明显改善.     

基于动态聚类算法的CWNN在纸张紧度检测中的应用

针对造纸生产线中纸张紧度无法在线检测的问题,利用小波-神经网络的分析和非线性逼近能力拟合纸张紧度J与纸张定量Q、纸张水分M、叩解度°SR、纸浆纤维湿重g、浆速网速比KT等可在线检测量间的非线性关系.通过K均值聚类算法预处理训练样本以平滑优化途径,解决连续小波神经网络(CSNN)的局部极小化问题.将学习算法中的主要系数独立地分配到网络的权值和小波尺度因子中,以提高网络的并行运算能力和收敛速度.训练好的CSNN用于纸张紧度的在线检测.仿真和实践表明:该方法测得的纸张紧度精度高.     

基于USB的高分辨率CMOS图像采集系统研究

设计并实现了一种数字图像采集系统，系统采用CMOS芯片MCM20027采集图像，在CPLD的时序控制下。通过USB2．0设备接口芯片CY7C68013来传输图像，然后在上位机进行处理。论文给出了此系统的软、硬件模块具体设计方法。实践表明，此款图像采集系统即插即用、分辨率高、图像刷新频率高、图像质量好。     

融合分形几何特征Resnet遥感图像建筑物分割

针对遥感图像建筑物易受背景中道路、树木、阴影干扰而导致分割边界不清晰的问题,提出了一种融合分形几何特征的Resnet网络。所提模型基于编码-解码框架,以Resnet网络为主干网络,在编码阶段中引入融合分形先验的空洞空间金字塔池化模块(FD-ASPP),利用分形维数捕获遥感图像的分形特征,增强了Resnet网络的几何特征描述能力。解码阶段提出一种深度可分离卷积注意力融合机制(DSCAF),有效融合高层次特征和低层次特征,获取更加丰富的遥感图像语义信息和位置细节信息。在WHU遥感图像数据集上的实验表明,精确率达到0.944 8,召回率达到0.946 2,F1分数达到0.945 5,平均交并比mIoU达到0.941 5。所提模型与FCN、Segnet、Deeplab V3、U-net、SETR和AlignSeg等现有建筑物遥感语义分割模型相比,具有更好的分割精度,有效克服了道路、树木、阴影等因素的干扰,得到了较清晰的建筑物边界。     

基于向量注意力机制GoogLeNet-GMP的行人重识别方法

为了提高行人重识别(Re-ID)的准确率和适用性,提出了一种基于向量注意力机制GoogLeNet的Re-ID方法。首先,将3组图像(锚、正、负)输入到GoogLeNet-GMP网络中,获得分段式特征向量。然后,利用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)对来自不同金字塔等级的特征进行聚合,并引入注意力机制,通过对代表目标视觉信息的多尺度池化区域进行整合,获得多个语义等级上的可区分性特征。同时,将两个不同损失函数的混合形式作为最终损失函数。在Market-15012和Duke-MTMC3数据集上进行实验,结果表明,相比其他优秀方法,所提方法在Rank-1和mAP指标方面表现更优。     

用视觉特性和自适应优化搜索实现多聚焦彩色图像重构

鉴于来自同一景物的两幅变焦点彩色图像，每幅图像中都有聚焦不同的目标。针对这种图像的清晰恢复提出了一种新的图像融合算法，其基本思想是先对源图像进行图像块分解；其次，利用人眼视觉特性来分析图像子块的清晰度，形成融合图像；最后通过自适应优化搜索算法得出重构图像。采用平均误差、均方误差、标准色差等量化判据对融合图像序列进行分析及效果评价，量化评价结果和视觉判断均说明，该方法性能优化，完成了多聚焦彩色图像对源图像的重构。     

塔机群智能防碰撞系统及其应用

针对塔机群智能防碰撞技术进行了深入研究,特别是智能防碰模型与软件技术、无线网络通信技术.在此基础上,研制开发成功塔机群智能防碰撞系统,并在每个建筑工程上得到成功应用.