基于数学形态学的棒材自动计数方法

针对图像中棒材存在粘连,从而造成误计数的问题,研究了一种基于数学形态学的棒材自动计数方案,以实现对棒材实时、精确的计数.该方案针对棒材类计数无需考虑被测物体截面真实形状的特点,将每根棒材处理成单个像素,避免了粘连对计数的影响.为有效克服光照、噪声的干扰以及棒材快速运动造成的图像模糊,该方案首先对采集到的原始棒材图像进行预处理,然后采用腐蚀、细化算法初步实现了棒材粘连的分离,最后采用收缩与检测直线端点算法,实现了单个像素点与原始图像棒材的一一对应,为后续计数奠定了基础.实验证明,该方法不仅能够保证棒材自动计数的精度,并且为棒材定支数包装创造了条件.     

工程量法在水利水电工程施工索赔案中的探索与实践

阐述工程量法的原理,定义了工程量法中的索赔工程量概念,论述其在索赔案中的运用原则和方法,并以某工程索赔案为例,详细说明工程量法在分析、计算索赔费用上的运用步骤。图2幅。     

基于视点相关透视纹理的矢量数据在三维地形上的叠加绘制

为了精确、高效地将传统二维矢量数据叠加到三维多分辨率地形上,提出一种基于视点相关透视纹理的叠加绘制算法.首先通过场景视点得到能充分逼近当前地形可视范围的透视投影,然后用该透视投影实时地将二维矢量数据绘制在与地形绑定的纹理上,同时在GPU中并行计算出纹理坐标.与传统的基于纹理的绘制方法相比,视点相关的透视投影能够提高纹理的像素利用率,从而减轻传统方法所产生的走样问题,提高矢量数据的绘制质量;且该算法不受地形几何数据的约束,能够与目前大多数多分辨率地形模型以及影像金字塔很好地结合在一起使用.     

物联网技术应用展望研究

在介绍物联网的概念、射频识别(RFID)、无线传感器网络(WSN)、ZigBee、传感器网络与检测等相关技术及其使用的协议的基础上,基于对物联网的关键技术、物联网的相关标准进行较详细的分析,从而对物联网技术应用进行展望。     

整流器件热分析及其风冷散热器的仿真研究

研究整流器优化散热结构设计问题,对电力变换装置小型化和高功率密度要求越来越严格,功率器件散热技术研究和分析变得尤为重要,针对散热器结构散热性差,影响工作的稳定性.为了能够直观和准确地获得散热器温度场的分布特性,根据传热理论建立了整流器件散热的物理模型,采用了热分析方法(有限元法),应用ANSYS软件对风冷散热器温度场进行了数值计算.计算中考虑了整流器件在风冷散热器上的整体布局,着重对两种肋片形状的风冷散热器进行了仿真,结果对比两种风冷散热器的传热效果.给出了风冷散热器优化设计后的实际结构,为散热优化提供了参考.     

基于SmarTele语音流程脚本语言构建IVR系统的研究

1 序言 交互式语音应答(IVR)是呼叫中心系统的重要组成部分.通过IVR系统,客户可以在普通的电话上通过按键输入其服务请求及相关信息,而IVR系统则根据客户请求,自动访问呼叫中心或企业后台业务系统中的资源,完成客户的服务请求,并将执行结果通过电话、传真等方式提供给客户.本文主要论述使用强讯的SmarTefe语音流程脚本语言构建IVR系统.     

小波与傅里叶变换耦合的静电监测信号去噪法

针对航空发动机气路静电监测信号微弱、背景噪声大、信噪比低、信号特征难以提取的问题,根据傅里叶变换和小波阈值降噪理论,提出了小波分解与傅里叶变换耦合的滤波法,并与常规的陷波器消噪法、小波阈值消噪法进行了对比研究.模拟实验结果显示小波分解与傅里叶变换耦合法的滤波效果明显优于其他两种方法,将该方法用于发动机气路模拟实验采集的监测信号处理,结果表明:小波分解与傅里叶变换耦合的滤波法适合对航空发动机模拟气路静电监测信号做滤波处理,可以用来提取异常信号发生的位置.     

U71Mn钢激光熔覆钴基熔覆层耐磨性研究

为提高U71Mn钢的耐磨性,延长钢轨的使用寿命,选择Stellite6粉、TiC粉和Y₂O₃粉为熔覆粉末,采用激光熔覆同轴送粉技术在U71Mn钢基体表面制备钴基合金熔覆层。利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、显微硬度仪器、超景深显微镜、磨损试验机,分析熔覆层宏观形貌、显微组织、物相组成、显微硬度、磨损形貌和摩擦磨损性能。研究表明,在质量分数为10%TiC-钴基粉末中添加粉末总质量2%的Y₂O₃粉末,可获得较好的单道熔覆层;在激光功率为1 200 W,扫描速度为5 mm/s,送粉速度为1.0 r/min,搭接率为40%时,可获得表面最为平整的熔覆层。熔覆层显微组织由等轴晶和柱状晶组成,熔覆层与基体冶金结合良好,熔覆层主要由TiC、Cr₇C₃、Cr₂₃C₆、γ-Co和Co₃Ti组成。熔覆层硬度最高可达572 HV,平均硬度约为基体的1.8倍;熔覆层磨损量为基材磨损量的3.83%,钴基熔...     

基于多特征融合的藏语语音情感识别

藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用,语音情感识别是人机交互的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型,文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001）,并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS）,该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的,TPEFS特征集在支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）这些经典网络中都取得了不错的效果。所提出的方法在藏语语音数据集（TBSEC001）上取得了88.4%的识别结果,以及在EMODB、RAVDESS、CASIA数据库上分别取得了84.1%、74.3%以及82.5%的识别结果。实验结果表明,该特征集在保证识别率的情况下,对藏语语音情感识别具有一定针对性。     

基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类

现有的小样本学习算法未能充分提取细粒度图像的特征,导致细粒度图像分类准确率较低。为了更好地对基于度量的小样本细粒度图像分类算法中提取的特征进行建模,提出了一种基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类算法。在特征提取网络上设计了一种自适应特征融合嵌入网络,可以同时提取深层的强语义特征和浅层的位置结构特征,并使用自适应算法和注意力机制提取关键特征。在训练特征提取网络上采用单图训练和多图训练方法先后训练,在提取样本特征的同时关注样本之间的联系。为了使得同一类的特征向量在特征空间中的距离更加接近,不同类的特征向量的距离更大,对所提取的特征向量做特征分布转换、正交三角分解和归一化处理。提出的算法与其他9种算法进行实验对比,在多个细粒度数据集上评估了5 way 1 shot的准确率和5 way 5 shot的准确率。在Stanford Dogs数据集上的准确率提升了5.27和2.90个百分点,在Stanford Cars数据集上的准确率提升了3.29和4.23个百分点,在CUB-200数据集上的5 way 1 shot的准确率只比DLG略低0.82个百分点,但是5 way 5 shot上提升了1.55个百分点。