多维度的安卓应用相似度分析

基于安卓的智能设备的普及和移动互联网的发展带来了安卓应用的繁荣,但同时也带来了移动应用的开发、维护、安全等方面的问题。采取了多种技术,提取了安卓应用的功能描述、权限声明及源代码,并基于这些信息对1173个安卓应用进行了统计分析、相似度计算、聚类以及交叉对比;利用多个维度的安卓应用特征相似度分析,初步得到了安卓应用多个维度的相关规律,其可辅助不同的安卓应用的开发和管理任务,如权限过度声明检测、重打包检测、应用描述完善、领域内的公共类库的发现和提取等,从而帮助改善安卓市场的生态并提高安卓应用的开发效率。     

基于脉搏IMF时频特征和SVDD的驾驶员疲劳检测

针对传统时频特征难以很好地描述脉搏这类非平稳信号与驾驶员疲劳脉搏样本相对较少的问题,提出一种基于脉搏信号本征模函数(IMF)时频特征和支持向量数据描述(SVDD)的驾驶员疲劳检测方法。该方法充分利用了IMF适合表征非平稳信号和SVDD擅长处理不平衡样本分类问题的优势。首先,将脉搏信号进行经验模态分解;然后,提取各IMF时频特征:归一化能量、最大瞬时频率和瞬时幅值平均值;最后,用SVDD分类器对驾驶员疲劳状况做出判别并给出疲劳等级。对比实验表明,该方法能有效检测出驾驶员的疲劳状况。     

拟人视觉系统的显著性检测方法

从人眼的视觉机制出发,提出了一种拟人视觉系统的显著性检测方法。该方法首先对图像进行量化并选取出高频颜色,降低了计算的复杂度,然后对图像进行分割对比,初始的视觉点以图像的中心作为基准点,通过提出的视觉引力模型迭代计算出视觉点的移动轨迹,最终寻找到显著区域。在公开的数据集上的实验结果表明,本方法所寻找到的显著区域相对于其他方法能够更精确地对显著区域进行标注,更加符合实际应用。     

基于提升小波的两阶段多描述图像编码

为了提高图像在不可靠网络传输中的鲁棒性,提出一种基于提升小波的两阶段多描述编码。基本思想是通过描述生成算法形成描述,分别对每一个描述进行插值;对描述进行提升小波变换和EZW编码;将编码之后的数据作为第一阶段的数据在信道传输。第二阶段的数据由第一阶段的数据解码和提升小波系数做差分形成,然后进行EZW编码在信道传输。实验结果表明,该方案能够达到较好的冗余控制,提高图像的重构效果。     

一种基于DCT域局部能量的多聚焦图像融合算法

为了在无线视觉传感器网络等资源受限的应用中实现图像信息融合,提出一种基于离散余弦变换域DCT(Discrete Cosine Transform)中局部能量的多聚焦图像融合算法。该算法没有采用当前常用的基于对比度和方差的融合准则,而是通过计算图像在DCT域的局部能量,选择局部能量较大的分块实现融合。实验结果表明,该算法能获得良好的主观视觉融合效果,且在互信息、峰值信噪比和空间频率等客观指标上优于常用的基于小波变换的融合算法,计算量与基于DCT域方差的融合算法相比降低约41%~49%,该算法适用于诸如无线视觉传感器网络等资源受限或实时性要求高的应用场合。     

基于扩展变换的自适应量化指纹算法

在数字指纹中,将视觉模型应用于抖动调制(DM)量化算法能够有效改善指纹图像的视觉失真,但指纹检测器并不能准确提取指纹。结合改进的视觉模型和扩展变换抖动调制方法(STDM),提出基于扩展变换的自适应量化指纹算法,以提高指纹系统的整体性能。实验结果表明,与采用视觉模型的抖动调制算法相比,基于提出算法的指纹系统具有更好的抗共谋性能和视觉保真度。     

TO焦距测试与自动激光焊接系统

在分析BOSA器件结构的基础上,提出一种基于图像分析的TO焦距测试与自动激光焊接方案. TO由气缸驱动从初始点向上单步移动,通过图像系统采集光斑图像,并基于OpenCV分析,通过比较分析结果,得到期望的TO位置.移动T0使焦点落在插芯与圆方管体的贴合面,并在此处进行激光焊接.实验表明,该系统具有良好的准确性和实用性.     

矿用输送带纵向撕裂检测系统研究

针对目前矿用输送带纵向撕裂检测方法灵敏度低及检测设备复杂、体积较大等问题,采用机器视觉法设计了一种矿用输送带纵向撕裂检测系统。该系统采用FAST角点检测算法及基于Hough变换的直线检测算法检测输送带纵向撕裂现象,并采用基于该检测方法的纵向撕裂检测无线传感器节点及速度传感器实现输送带纵向撕裂部位位置及长度检测。测试结果表明,对于长6m、宽800mm、运行速度为5m/s的输送带,该系统每秒可处理46.3帧图像,检测准确率为96.24%。     

基于机器视觉的采茶机割刀控制方法

针对现有乘坐式采茶机切割的茶叶质量偏低的问题,提出了一种基于机器视觉的采茶机割刀控制方法。首先对相机参数进行低复杂度的标定,然后采用动态阈值分割方法和颜色分类器,提取茶叶图像中的嫩芽区域,并设计间接定位法定位弧形割刀位置;接着通过计算两个指定区域的嫩芽面积及它们的和与差异,得到弧形割刀左右两侧的动作参数;最后将动作参数传给下位机,控制割刀到达预期位置。本方法分别对单株茶树和实地茶园进行了实验,结果表明该方法能够准确定位弧形割刀位置和识别嫩芽区域,实现割刀位置的自适应调整,具有较好的茶叶切割效果,切割得到的嫩芽比例可达70%以上。     

基于神经网络的零件缺陷机器视觉识别系统

零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的零件缺陷检测法需要有操作人员参与其中,易受主观因素影响,检测的效率及精度得不到良好的保证。而采用机器视觉技术的检测法可实现实时在线的自动检测,无需人工参与,这就极大的提高了生产效率。本文以小轴承表面为研究对象,针对微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征,设计了基于BP神经网络的零件缺陷机器视觉在线自动检测系统,其采用机器视觉技术,构建了BP神经网络检测识别模型,采用进行图像特征提取的间接识别方法,对微小轴承缺陷进行实时检测。实验结果证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。