基于贝叶斯框架的显著目标检测

图像和视频显著性检测在计算机视觉领域引起了极大的关注,广泛应用于物体分割、可疑物检测、图像检索等领域,在贝叶斯框架下,将人类视觉注意力理论中Bottom-Up模式被动感知与Top-Down模式主动检测按照时间先后顺序结合在一起,并结合像素的"Center-Surround"模型和核密度估计,提出一种能由粗到精逐步感知和获取视场中视觉显著性目标位置及尺度的实时显著目标检测算法,称其为基于贝叶斯框架的显著目标检测.通过在微软MSRA数据集上进行ROC和Precision-Recall测试,证明该算法取得比目前经典算法更好的效果.     

多层激光雷达在无人驾驶车中的环境感知

为了使无人驾驶车获得可行驶区域和障碍物信息,通过分析大量激光雷达扫描点数据,总结并得出路沿数据点独有的特征,提出一种基于路沿数据点特征和多层融合技术的路沿检测算法.应用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,DSm T)对无人驾驶车前方道路环境建立栅格地图,并利用证据理论中的冲突系数检测动态障碍物.最后,采用膨胀算法、侵蚀算法和改进的八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取.实车实验结果表明:本算法可稳定、准确地感知无人驾驶车周围环境信息.     

基于D-Markov模型的金融波动模式识别

将小波变换与符号时间序列分析相结合,引入工程领域的D-Markov模型,提出了一种用于金融波动变化模式识别和异常检测的方法。波动序列经过离散小波变换,产生小波系数序列,将小波系数序列符号化产生符号时间序列,建立符号时间序列的D-Markov模型,并求状态转移概率矩阵,计算各状态转移概率矩阵的状态概率向量与标准状态转移概率矩阵的状态概率向量之间的欧拉距离,从而得到异常度。基于得到的异常度识别金融波动变化模式,检测异常波动的发生。以上证综指的5分钟序列为样本实证分析,对该方法的可行性和有效性进行了验证。     

EMD滤波方法在NMR测井中的应用

核磁共振测井中,回波信号的信噪比对T2谱反演及后续地层解释评价过程有重要影响。基于核磁共振测井信号与噪声的分析,提出了一种采用自适应性较强的经验模态分解（ EMD）算法对核磁共振测井原始数据作消噪处理。结果表明,采用该滤波算法,实验室回波数据信噪比由22 dB提高到46 dB,标准油井回波数据信噪比由11 dB提高到31 dB,反演得到的T2分布更加精确,多次重复测量中孔隙度结果有较高的一致性。     

元胞驻留视频群体状态预报方法

视频场景人群状态预报是防止公共场所安全事故的一种重要措施．为此提出了一种视频场景群体状态预报模型．该模型使用格内驻留元胞自动机(inner-grid parking cellular automata, IPCA)模型预报视频中群体状态．首先,通过光流法进行运动跟踪作为IPCA的输入特征对场景进行建模,并根据特征点的运动状态自适应地调整其在元胞格内的驻留时间以提高预报精度;其次,通过分析IPCA模型的预测结果判断群体微团间的相互作用得到视频帧的状态信息,从而达到对场景中人群状态进行预报的目的;最后,利用当前场景的状态信息对该场景的预报输出进行反馈校正,使模型能够及时地反映场景中群体状态的变化,该模型不依赖于具体的视频帧,以微团结构的碰撞作为异常检测依据．实验结果表明,与传统的检测方法相比,该预报模型能够提前预报视频场景中的异常状态,并具有较好的准确性．     

基于小波变换的电能质量监测

针对噪声系数的幅度随着尺度增加而减小的特点,提出了一种改进的基于小波分解层数的波段自适应降噪算法.利用Matlab仿真软件建立了电压暂降的系统模型,运用小波分析的方法对污染白噪声的电压暂降信号进行了时频分析和降噪处理,分析了软硬阈值降噪方法.实验结果表明,该方法通过调整两个可调参数获得较优的小波系数阈值估计,与常见的三种典型算法相比不仅较好地去除了噪声干扰,且信噪比更高,均方误差更小,同时具有更优的信息保全能力.     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.     

利用STM32片内A/D实现的同步电机数据采集控制器

同步电机数据采集控制器是利用基于Cortex-M3内核的STM32系列STM32F103ZE而设计的,信号采集是利用STM32F103ZE片内带有多路A/D的特点,采集了三相定子电压和三相定子电流以及同步电机励磁电压,通过软硬件设计,实现对同步电机的定子电压、定子电流及转子励磁电压波形进行实时采集并显示,从而实时监视电机的运行情况,并对运行情况进行保存、显示、上传的一种新型数据采集控制器.     

基于RFID的监狱智能定位系统的设计与实现

为解决在押犯人管理困难的问题,该文介绍了一种基于射频识别技术的CC1110 RSSI定位系统。系统主要由腕带标签、读卡器、无线中继和服务器组成。标签主要负责对读卡器发送相关信息,读卡器负责接收标签的数据并转发给无线中继,中继通过以太网把读卡器传送过来的数据发送给服务器,服务器负责对数据的处理、分析并进行相关管理操作。该系统结构简单、硬件成本较低、易部署、适应性较强。实际测试表明,该系统能够用于监狱在押人员的定位,降低非视距误差。     

基于 LabVIEW 的汽车发动机参数检测系统设计

以汽油发动机为研究对象,设计了一种基于LabVIEW的汽车发动机参数检测系统,该系统主要有NI PCI－6225板卡、各种传感器、信号调理模块等,通过NI PCI－6225板卡采集各种传感器获取的信号,利用LabVIEW技术对采集的信号分析判断,最终开发了一个操作方便,可靠性高的发动机参数检测系统。