基于LAMP的高性能Web服务器的架构

文章提出了基于LAMP的高性能Web服务器的架构方案,采用了Apache日志、Webalizer日志分析、Cacti流量监控、入侵检测的方法,架构了一个完善的、稳定的、安全的、低廉的高性能Web服务器,满足了中小型企业的要求。     

一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。     

面向银行的一种中间件的前后处理过程

银行风险数据处理中间件是一种主要采用数据集市技术来支持银行各种风险监管系统的高层应用中间件。本文首先探讨了提出银行风险数据处理中间件的客观原因和对其进行研究的意义,构建出了中间件系统的体系结构,详细描述了各主要功能模块,并着重设计了面向前端和后端的应用服务接口,最后给出了中间件系统的一个应用实例。中间件系统提炼和封装了共同的银行风险数据处理逻辑,为前端各种风险管理应用提供统一的服务接口和平台,大大缩小了银行风险管理系统的开发周期和开发成本。     

基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

一种基于邓氏关联度的图像边缘检测新方法

边缘检测主要是对图像的灰度变化进行度量、检测和定位。基于边缘检测的灰色系统理论中的邓氏关联度分析方法对处理非典型规律的图像数据与其它一些方法相比,具有明显的优势。根据邓氏关联度分析方法建立的改进模型,结合仿射变换和最小二乘法直线拟合,一定程度上克服了邓氏关联度分析方法的比例因子影响和位移差,实验证明在检测边缘点的连续性、完整性方面比用邓氏关联度模型检测的边缘有一定的改进。     

基于在线检测技术的敏捷软件开发方法的模型

针对敏捷软件开发方法尚未从本质上消除控制滞后性的问题,运用发酵调控学领域的在线检测技术和反馈控制技术,设定三个控制目标函数,设置若干检测参数及控制参数,建立基于在线检测技术以及反馈控制技术的敏捷软件开发方法的模型,研究控制变量、可测变量与控制目标变量三者之间的关系,从而解决控制滞后问题,实现敏捷软件过程的优化。     

基于肤色特征的AdaBoost人脸检测方法①

针对人脸检测准确率和实时性问题,提出了一种基于肤色特征的AdaBoost检测方法。通过将肤色特征应用到AdaBoost检测算法中,提高AdaBoost算法的检测率。实验结果表明,该算法能更好地实现多人脸检测,且减少计算量,保障了实时性的要求。     

一种应用于智能视频监控钢管生产的 目标检测方法①

智能视频监控生产过程是工业自动化的一个发展方向。为了高效、可靠地监控钢管生产,根据钢管生产的特殊情况设计了一种使用静态背景库,并且根据运动相对性原理把生产线的运动也纳入静态背景,自适应更新背景库,使用背景差分来提取运动目标的检测方法。实验证明,该方法具有占用资源较少、具有较高的可靠性的特点。     

一种离焦模糊图像边缘检测新方法

根据离焦模糊图像的特性,提出一种新的离焦模糊图像边缘检测算法,该算法通过定义一个新的边缘检测算子,利用新算子对图像各像素进行卷积,求得各像素的梯度和方向信息,根据梯度和方向信息进行阈值化处理,得到离焦模糊图像的边缘检测图像。实验结果表明,对于离焦模糊图像,利用新的边缘检测算子进行边缘检测,能够较好地检测被模糊而弱化的边缘,检测效果符合人眼视觉感受。     

PVC建材表面缺陷检测系统研究与设计

为满足PVC建材表面缺陷在线系统高速、高分辨率的检测要求,提出PVC建材表面缺陷检测的系统设计方案。为保证检测系统的实时性,硬件上采用面阵CCD摄像机与LED面光源相结合的图像采集装置,软件上采用实时处理和准实时处理相结合的图像处理方法。针对缺陷图像高噪声、直方图单峰明显的特征,提出边缘检测分割技术与数学形态处理相结合的算法流程。通过分析图像缺陷的统计特性,提取PVC建材表面缺陷区域的特征参数,利用基于决策树的分类器将缺陷分为气泡、色痕、裂痕等。实验结果验证算法的有效性和实时性,其缺陷的检出率达到95%以上,识别率达90%以上。