基于MFFK和Mean-Shift的红外船舶目标跟踪算法研究

当前内河船舶配备的导航设备,如雷达、无线电信号接收避险等,无法在各种恶劣气候条件下准确获取目标的信息,不能满足可靠的船-船、船-桥避碰要求。采用基于MFFK分形特征与Mean-Shift方法相结合的红外船舶目标检测跟踪技术,在其运动过程中实时采集来自船运动前方以及两侧环境情况的视频文件,同时将其转化为单帧的实时红外图像,通过MFFK参数将环境与可疑人造目标分离开,然后采用基于Mean-Shift的目标跟踪技术进行目标定位,跟踪,通过对连续红外图像高速比对,在其运动轨迹发生变化可能产生事故之前发出警报。实验结果表明,该算法能够应付场景的各种变化以及多运动船舶目标交错遮挡等情形,算法具有鲁棒性。     

改性平纹粘胶织物轧烘焙染色工艺条件的探讨

讨论了助剂ZB-10改性平纹粘胶织物活性染料轧烘焙工艺条件对染色性能的影响,优化出其最佳染色工艺条件,并评价改性平纹粘胶织物的染色效果。结果表明:优化出助剂ZB-10改性平纹粘胶织物活性染料染色的最佳工艺为:浸轧染液(染料,Na2CO35 g/L)→预烘(70℃,1.5 min)→焙烘(130℃,2.5 min)。     

助剂ZB-10改性粘胶织物工艺条件优选

利用阳离子鸭毛蛋白助剂ZB-10对平纹粘胶织物进行改性,重点讨论助剂ZB-10改性平纹粘胶织物的浸轧工艺条件对活性染料染色性能的影响,优化出其最佳浸轧改性工艺条件。结果表明:经阳离子蛋白助剂ZB-10改性的粘胶织物比未改性的粘胶织物在活性染料染色时具有更高的染色深度,染色效果明显优于未改性粘胶织物传统加盐染色,可以实现粘胶织物活性染料无盐、低碱染色。     

基于PSO求解随机期望值模型的混合智能算法

随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,为了寻找更为高效的求解随机期望值模型的算法,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后应用微粒群算法并以逼近随机函数的神经元网络作为适应值估计和实现为了检验解的可行性,从而提出了一种求解随机期望值模型的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。     

组织结构和经密对碳纤维织物吸波性能研究

研究了组织结构、经密对碳纤维长丝织物介电常数的影响,优化出吸波效果最佳的碳纤维长丝织物织造工艺。结果表明:吸波效果最佳的T700碳纤维长丝织物织造工艺为经密60根/10cm两上一下斜纹组织。     

光触媒负载玻璃纤维织物的研究进展

简述了玻璃纤维织物在光催化技术中的应用优势,介绍了Ti O_2负载玻璃纤维织物在处理水中、大气中污染物及抗菌自清洁方面的研究应用现状,然后叙述了Ti O_2负载玻璃纤维织物的制备方法,最后展望了光触媒负载玻璃纤维织物的发展方向。     

液压系统故障分析快速引导模

本文通过一个典型液压故障分析案例，探讨一种故障分析引导模型，以快速引导现场故障排查作业。模型就如何设定故障排查顺序，如何提取故障要素参数，并与参考数值进行比较从而获取下一步行动措施。     

一种基于ART算法的快速图像重建技术

ART算法是一个不断迭代的图像重建方法,提高该算法的重建速度一直是研究的重要方面。针对ART算法简化权因子重建模型,提出了一种快速网格遍历算法,通过简单的加减法和比较运算,即可确定射束穿过的网格编号。由于权因子在迭代过程中实时计算,节省了大量的存储空间,大大提高了ART算法的重建速度。实验结果表明本文提出的算法非常有效,与传统方法相比,重建速度提高了近10倍。