PC总线工业控制机在铝电解生产中的应用

随着科学技术的进步,铝在国民经济中越来越显得重要。然而,我国每年生产的铝还远不能满足经济建设的需要,所以提高铝的产量和质量势在必行。目前,我国大部分铝厂已经实现了计算机控制,不仅减轻了工人的繁重体力劳动,大大提高了劳动生产率,而且降低了能耗,提高了效率。     

基于聚类算法人脸识别方法的研究

研究基于聚类算法进行人脸识别的方法.通过学习过程训练RBF神经网络的连接权值、隐含层中心和宽度等参数.通过仿真实验数据对比分析了人脸图像子图像的保留个数、每幅子图像保留奇异值向量的个数以及聚类因数、因数的选取,为聚类算法人脸识别取得良好的应用效果提供了量化的指导.     

基于nRF2401智能无线火灾监控系统设计

设计了基于无线通信芯片nRF2401的无线火灾监控系统,对系统的数据采集控制节点的硬件和软件进行了设计,并采用多传感器融合算法,对传感器的信息进行融合判断.实验证明该系统具有可靠性高和实用性强等优点.     

基于亚像素图像块匹配方法的压电陶瓷驱动特性测量

为了高精度地测量压电陶瓷的驱动特性,提出一种基于计算机视觉的亚像素图像块匹配位移测量方法.对困扰亚像素图像块匹配方法的三个重要因素:搜索区域大小、模板图像大小、亚像素拟合精度进行详细分析和试验,提出根据试验结果和微纳米图像序列的测量特点选择最佳的搜索区域、模板大小、匹配准则函数和亚像素拟合方法的原则;使用高精度纳米平台、高倍显微镜以及标准栅格所组成的试验系统对该方法进行位移测量精度的验证试验;使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性曲线进行测量.结果表明,该方法得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果;并且方法本身操作简单、测量结果可靠,能够满足高精度的微纳米测量要求.     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

目的 在保证准确性的前提下,降低运动车辆检测算法的计算量,加快处理速度,满足实时性要求,提出一种基于中值背景模型和自适应阈值的运动检测方法 .方法 基于当前帧与背景图像的差分图像,利用自适应阈值分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.同时,根据检测结果 ,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.算法每帧处理时间比混合高斯降低43%,背景更新时间比一阶Kalman算法降低了45%.结论 算法能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求.     

基于人脸识别技术的智能门禁系统设计

设计了基于人脸识别技术的智能门禁系统。该人脸图像识别系统通过系统各种链接功能的设置,将人脸图像的特征提取、分类识别及识别结果的输出等仿真试验过程进行直观的操作。仿真试验数据表明,该系统在人脸图像识别准确率和减少计算时间方面具有实用价值,基于MATLAB的人脸图像识别系统能够方便用户进行识别测试操作。     

无线传感器网络在建筑火难救援中的应用

针对当前建筑火灾救援中存在的诸多亟需解决的问题,提出将先进的无线传感器网络(WSN)技术应用于建筑安全领域的可能性和必要性;分析了无线传感器网络在建筑火灾救援应用中的具体技术需求,依据应用需求重点研究了应用于建筑火难救援的无线传感器网络最优覆盖策略、网络与传统安全系统融合技术、定位与救援算法、节能策略、动态管理以及数据管理等关键技术,并讨论了网格化的分簇拓扑结构及相应路由协议、二次定位机制,监听式动态节点管理方法等技术具体实现方法.     

机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

基于稀疏表达的超像素跟踪算法

该文针对真实场景下视频跟踪过程中可能出现的目标形变、运动和遮挡等问题,该文分别构建了基于超像素局部信息的判别式模型和基于颜色与梯度全局信息的产生式模型,通过两者的结合提升了目标表观特征描述的可区分性和不变性;此外,提出一种基于稀疏主成分分析的更新策略,在更新特征字典的同时减少其冗余度,在判别式模型的更新阶段分别对每帧图像获得的跟踪结果进行二次判别从而避免漂移现象的发生。实验结果表明,与其它跟踪算法相比,该算法在应对目标姿态变化、背景干扰以及遮挡等复杂情况时具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法

为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络, 并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型;然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像; 最后,通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型,分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束.实验结果表明,所提出的算法不仅能够有效去除高噪声环境下的人脸噪声,而且还能有效提升人脸图像分辨率,获得更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structural similarity index,SSIM),具有较好的实用性.