基于转动拉曼测温激光雷达数据采集系统的阈值校正和延时补偿技术

针对转动拉曼测温激光雷达数据采集系统中光子计数卡各通道阈值及延时之间的误差,结合光子计数卡的工作原理以及方波信号幅值电压的波动性,构建阈值测量系统,以方波信号作为通道的输入,通过调整阈值电压设定值,使计数值达到最大的方法对通道的阈值误差进行了测量,并对其进行了曲线拟合。构建延时测量系统,测量各通道之间的延时差,并提出了对其进行补偿的方案。对阈值误差测量数据及拟合结果进行了分析,分析结果表明通过拟合曲线对各通道阈值电压进行设定,可更快地设置所要求的阈值电压。对延时差的补偿可以使温度分布廓线定位精度提高约10m。     

基于鱼眼视频图像的人群人数估计算法的研究

对于一些公共场所,人数的统计是安全领域的重要问题。为了获得大视角的监控视频,以得到更多有用的视频信息,同时兼顾实时性和监控成本,本文使用鱼眼镜头对人群进行监控。为了使所有视场范围内景物能够在有限大小的成像面上成像,设计者人为的引入桶形畸变,而且由于实际场景中的景物通过鱼眼镜头后,会产生权重不等的像素点,本文针对鱼眼图像透视加权模型,采用加权特征提取的方法,提取鱼眼图像中人群目标的特征,包括加权面积、加权周长、加权KLT角点数以及加权边缘点数这4个特征,并使用多元线性回归法估计出了人群中的人数,取得了良好的效果。     

某型装备光电轴角编码器检测仪的设计

某型装备光电轴角编码器故障率较高,为了能快速简便地判断光电编码器的好坏,设计了一种基于Arduino新型集成开发环境的光电编码器检测仪,实现了Arduino板与可编程智能液晶触摸显示器终端的通信控制,完成了对光电编码器信号准确的计数,并能判断其好坏。     

基于图像处理技术的棒材自动计数方法

介绍了基于图像处理技术来实现棒材自动计数的有效方法,该方法是通过摄像头等设备获取棒材横截面,并对横截面进行图像预处理,最后得到目标二值图像,并根据该图像的实际特点,运用区域面积法,实现对棒材的自动计数。该方法对多根粘连棒材的分析处理十分有效,提高了棒材自动计数的准确率。     

群发短消息对PHS网呼入成功率的影响分析

介绍了PHS网呼入成功率和短消息流程，依据短消息模型和性能统计结果分析了群发短信对PHS网呼入成功率的影响，并建议选择合理的时间进行短消息群发以减少对网络负荷的影响。     

155μm InGaAs APD单光子探测中的小脉冲现象

对InGaAs/InP雪崩光电二极管(APD)在探测单光子过程中出现的小脉冲现象进行了研究,分析了小脉冲的产生原因,并讨论了其对光子计数及时间精度的影响。同时在准单光子条件下进行了试验,并在此基础上提出了改进方案。APD最大输出脉冲峰值约200mV,最大脉宽为30～40ns时,鉴幅电平取其峰值的1/e,同步符合门宽取最大脉宽的2/e,将获得较好的结果。     

激光测高技术的发展趋势

激光测高技术作为一种的先进测量手段,已广泛应用于地形地貌测绘、地球科学研究、航天工程、城市规划、森林资源调查等诸多方面。虽然激光测高技术已相对成熟,但随着激光技术的发展和应用需求的拓展,激光测高技术仍有很大的发展空间。通过对国外近期研制或正在研究的几个具体激光测高设备的介绍和分析,总结了激光测高技术的一些典型技术特点和发展趋势,介绍了多光束发射和接收、单光子探测、多回波测量和多功能集成等技术在激光测高仪的应用。这对开展新型激光测高技术的研究具有一定参考价值。     

基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法

现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确。针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法。该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息。算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息。侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响。采用3个主流公开数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法。     

基于HSV的乳腺癌细胞识别方法

乳腺癌是女性致死率最高的疾病之一,严重威胁女性的身体健康。目前,病理医生判断病症等级,仍通过观察病理切片中的增殖细胞个数,具有很大的主观性。本文提出了一种将RGB彩色空间和HSV彩色空间模型结合的方法,采用各分量的色度特征,通过量化分析建立色度特征方程,实现从病理图像中检测识别乳腺癌增殖细胞。经20组乳腺癌病理切片图像验证,准确性达到了94.2%,优于单色彩空间模型方法约4%,本文提出方法能够更精确识别乳腺癌细胞,为乳腺癌细胞识别提供了一种新方法。     

局部归一化融合EW-Gabor特征的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题,提出了一种基于局部归一化融合熵加权Gabor特征方法。首先,计算类熵加权向量;然后,对图像进行局部归一化,并且计算输入图像的Borda计数,从而消除低值Gabor jet比较矩阵;最后,利用投票得分策略和k近邻分类器完成人脸识别。在扩展YaleB和AR人脸数据库上进行实验评估,在AR上的识别率可接近100%,相比其它几种较新的局部特征方法,本文方法取得了更高的识别精度,并且在一定程度上减少了计算开销。