一种基于数据竞争的高分辨率图像的聚类分割算法

近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法.     

油罐常用安全附件的维护与保养

目前油田使用的各式储罐基本上可分为钢制拱顶地上油罐和单盘式外浮顶储油罐两大类。这些储罐在日常运行和维护保养中的操作比较繁琐,带来的安全隐患也比较多,尤其是油罐安全附件的安全运行、检查、维护与保养,都关系到油区的日常安全生产。文章从日常运行管理方面,探讨了日常使用的油罐安全附件的日常运行、安检、维护和保养方法。     

大棚温湿度无线实时监控系统的设计

提出了一种基于ZigBee技术的大棚温湿度无线实时监控系统的设计方法。该方法以SOC芯片CC2530和内核为Cortex-M3的STM32F107及温湿度传感器为硬件平台,可实现对大棚内气体和土壤温湿度的实时采集及空间定位功能,同时可将采集到的数据通过ZigBee网络传输到监控中心。     

重症监护病房紧急状况预警算法

重症监护病房中的病人身体状况通常很不稳定,常出现各种需要医护人员介入治疗的紧急状况。由于医疗资源有限,医护人员可能无法及时发现并处理这些紧急状况,给病人的存活率带来严重的负面影响。如果可以预测这些紧急状况的发生,并及时通知相关医护人员,将大大提高病人的存活率。常见重症监护病房紧急状况包括突然死亡、败血症、肺部感染、急性低血压、以及器官衰竭等。紧急状况预警建模主要采用病人的长时间生命体征监测数据,预测在一定时间之后发生某种紧急状况的可能性。预警模型所采用的监测数据分为静态数据、事件数据和时间序列数据等三类。静态数据具有容易采集、但预测准确性偏低的特点。事件数据或时间序列数据、以及多种类型数据的混合数据对于紧急状况预警模型的预测性能的提高有重要作用,将会获得更广泛的应用。     

虚拟红外成像器件的模拟输出电路设计

虚拟红外成像器件是能输出红外图像数据源的器件,在调试图像采集系统的硬件和软件时能替代非制冷红外焦平面阵列。虚拟成像器件的输出具有很好的线性度和精度,可作为图像采集电路的标定器件。文设计了虚拟红外成像器件的模拟输出电路,根据UL03401性能参数,设计了信号调理电路,通过在FPGA上使用ROM中查表方式校正模拟端口输出误差,在实际应用中表现了良好的精确性。     

基于空洞模型的地理位置路由改进算法研究

针对现有WSN中地理位置路由遇路由空洞后会产生冗余路由的问题,提出一种基于感知空洞形状的分段贪婪路由(Easy Modeling Greedy Routing,EMGR)算法。EMGR引入虚拟坐标概念,利用空洞边界探测包收集空洞边界节点信息,将其映射到虚拟坐标系中;根据空洞边界节点在虚拟坐标系的不同分布,定义凹、凸域来概括路由空洞形状;根据不同的空洞形状找到合适的中转节点,采用分段贪婪路由方式传输数据。仿真实验结果表明,相较于GPSR算法,EMGR算法产生的路由跳数减少了35%,网络能耗低,路径扩张率和网络时延小。     

微机械谐振器的快速测试方法

为了缩短微机械谐振器的测量时间,提高测量效率.提出了一种针对压阻检测的微谐振器的频率特性测试新方法,该方法利用欧姆鉴相器,积分器和微处理器实现对微弱信号的有效检测.欧姆鉴相器以检测电阻为鉴相器,利用欧姆定律实现参考信号和被测信号的乘法鉴相运算;通过积分器实现对鉴相结果的积分运算,抑制干扰和噪声;微处理器用于对积分数据的...     

一种用于检测转角、转速和转矩的新型多功能非接触式传感器

对一种基于纳米晶软磁合金的非接触式,用于测量转角、转速和转矩的多功能传感器进行了研究。介绍了传感器的结构和原理,推导出传感器的输出方程和灵敏度表达式。通过试验,分析了传感器激磁磁场强度对转矩测量精度的影响,并得出了最佳激磁磁场强度;在25℃～100℃范围研究了温度变化对传感器输出的影响,其零点温度漂移(25℃)为0.002%F.S/℃;在0～450 N.m范围进行转矩加载,得到了较高的测量灵敏度以及较低的线性度误差、重复度误差及迟滞静态误差;在500 r/min～3 523 r/min范围内,转速最大相对误差为0.60%。试验数据显示,该传感器的精度能够达到1.0%,对于一般工程应用是可行的。     

基于正则总体最小二乘准则的OFDM系统信道估计算法

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单,容易实现,但对噪声和干扰敏感。通过对OFDM系统中由于信道的时变性产生的载波间干扰进行了分析,在此基础上提出正则总体最小二乘(TLS)信道估计算法。根据Tikhonov正则化原理,导出了总体最小二乘正则化解法的计算公式。与一般的LS信道估计相比,TLS方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性,所以该算法不仅在一般的信道条件下具有良好的性能而且也适合快变信道条件下的OFDM系统。仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能。