基于TL494的单闭环温度控制系统的设计

针对传统温度控制系统设计复杂的缺点,提出了一种新的温度控制设计思路。以TL494为控制单元,采用AD590为温度传感器,组成温度闭环控制系统.该系统具有结构新颖、电路简单和控制方便等优点。实际运行结果表明,该系统控制精度高、运行稳定,控制效果良好。     

基于局部排序的视频拷贝检测

排序法是一种常用的视频拷贝检测方法.为获得更佳的检测性能,提出一种基于排序特征的视频拷贝检测方案.该方案将帧进行分块,并按照Hilbert曲线顺序分别计算曲线上相邻块的灰度关系排序特征,生成用于检测的哈希码;为了准确地在目标视频中定位可疑内容,提H{了哈希匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,并引入动态规划的方法提高匹配精度;最后构造了拷贝测试样本,并与传统的排序签名检测方案进行性能对比实验.结果表明,文中方案拥有较好的检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.     

圆锥裁剪BLOB的视频目标检测方法

真实场景的视频目标检测需要消除阴影、反射和鬼影等噪声的影响,以检测出运动目标和静止目标.为了实现系统性的视频目标检测,提出一种自适应圆锥裁剪联通块(TC-BLOB)榆测方法.基于BLOB知识,将3D颜色空间变换为"夹角-模差"2D空间后,定义一套圆锥裁剪规则划分出阴影BLOB和反射BLOB;再以一种持久化记忆PM方法判别出鬼影BLOB;最后改进双背景模型检测出静止目标和运动目标.采用不同环境视频进行实验的结果表明,文中方法足有效的,并有独立于后续跟踪的优点.     

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法.通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础.     

基于预处理的Ballon模型及在眼疲劳检测中的应用

获取眼睛轮廓和眼球轮廓对进一步研究人眼疲劳状态具有重要意义.提出基于预处理的Ballon模型对含有双眼的局部人脸图片进行人眼和眼球检测的方法.用微分算法抽取边缘、标识出物体、使用几何特性识别人艰区域,自动获取主动轮廓所需要的眼睛初始轮廓;使用提出的基于预处理的Ballon模型收敛人眼;结合数学形态等方法收敛到眼球.实验结果表明,该方法具有效果好、鲁棒性好、受光线影响弱等优点.     

一种基于分组密码的hash 函数

提出了一个基于分组密码的hash 函数体制,它的rate小于1 但却具有更高的效率,同时,这个hash 函数可以使用不安全的压缩函数进行构造,降低了对压缩函数安全性的要求.首先,在黑盒子模型下对这个新的体制的安全性进行了证明,然后给出了能够用于构造该体制的使用分组密码构造的压缩函数,最后通过实验对比发现,新hash 函数的速度比rate为1 的hash 函数快得多.实验结果表明,除了rate以外,密钥编排也是影响基于分组密码hash 函数效率的重要因素,甚至比rate影响更大.该体制只有两个密钥,不需要进行大量的密钥扩展运算,大大提高了基于分组密码hash 函数的效率,而且该体制可以使用现有的分组密码来构造.     

一种气象卫星数据脉冲噪声滤除方法

气象卫星数据在采集或者传输的过程中,往往会引入不同程度的脉冲噪声。为提高图像质量,滤除噪音,进行可信度分析,提出了一种三阶段气象卫星数据脉冲噪声检测和滤除方法。在算法第一阶段,利用均值与均方差比值差值序列建立排序检测器(ROD),检测出图像中所有可能的脉冲噪声点;第二阶段,采用逐点滑动N×N窗口,按照每个可能的脉冲噪声点在不同的滑动窗口被重复检测到的次数,建立噪声可信度。第三阶段,对高噪声点进行滤波;对低噪声点迭代排序检测,如果可识别有噪声点,再进行滤波。结果表明,算法可以准确检测和滤除脉冲噪声,并保持数据中非噪声点信息。     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.     

典型炼油装置数据校正技术的研究

化工过程测虽数据作为反映装置运行状况的特征信息,是实现计算机过程控制、模拟、优化和生产管理的基本依据.研究过程数据校正技术,对实现装置优化控制与管理具有重要理论意义和现实意义.现有理论研究大都采用传统统计检验和线性化处理方法,在实际应用有较大局限性.本文在对已有数据校正技术分析的基础上,提出将修正的时间序列分析法用于测量数据校正.综合考虑数据的窄间冗余和时间冗余,充分利用过程的历史数据,建立了时间序列概率模型,并针对含随机误差数据和含过失误差数据两种情况,从时序法平均值、阶跃过程模型等方面详细探讨数据校正方法.将新的数据校正方法用于典型常减压蒸馏装置,结果表明,新方法能够侦破出数据中含有的过失误差;校正值与真值的平均偏差非常小,具有足够的精度保证数据的准确性;修正的时间序列分析法用于数据校正能克服传统方法的局限性.     

高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法

人工免疫中的否定选择算法目前已成功地应用于异常检测的低维数据集上,但在高维数据集上的效果不大理想。为了改善算法的性能,分析了现有否定选择算法在网络异常检测中的不足,对带变长检测器的否定选择算法进行了修改,提出了一种改进的否定选择算法,新算法中通过移动检测器控制检测器覆盖情况。仿真实验结果表明了改进算法在网络异常检测中高维数据集上的有效性,可以取得较高的检测率和较低的误报率。