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821.
视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望* 总被引:5,自引:2,他引:3
将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。 相似文献
822.
823.
进行网络流量异常检测,需要对正常流量行为建立准确的模型,根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足,提出了一种基于流量层叠模型分析的异常检测算法,采用层叠模型对整个时间尺度上的流量特征进行更准确的描述,并运用小波变换对流量的层叠模型进行估计,分析异常流量对模型估计的影响,提出统计累计偏离量进行异常流量检测的方法。仿真结果表明,该方法能够有效检测出基于自相似Hurst系数方法不能检测的弱异常以及未明显影响Hurst系数变化的异常流。 相似文献
824.
825.
张吉萍 《四川大学学报(工程科学版)》2007,39(3):47-51
提出了应用于板结构多位置损伤诊断的组合优化方法。证明了多位置损伤状态下的振型变化具有可叠加性,引入了结构的一阶振型变化率作为结构的损伤诊断标识量并证明了具有可叠加的性质,最后提出应用组合优化方法求解板结构多位置损伤诊断问题。四边固支矩形板的多位置损伤诊断的算例证明了该方法是有效可行的,它不仅可以准确的完成板结构的损伤诊断,并且可以简化整个损伤诊断的过程。 相似文献
826.
827.
为了预防天然气管道发生腐蚀后引发泄漏等一系列安全事故,对管道开展周期性检测工作可以及时发现缺陷并采取修复、补强等措施。对比了目前常见的几种管道间接检测技术原理及其优缺点,并分别采用多频管中电流检测(PCM)、交流地电位梯度检测(ACVG)、直流地电位梯度法(DCVG)对一条Φ273 mm埋地钢制管道进行检测和开挖验证。结果表明,DCVG和ACVG检测法对管道外防腐层破损点定位的精确性和准确度最高,因此在对埋地钢制管道进行外腐蚀检测过程中,建议优先选用这两种方法对管道外防腐层进行破损点检测,同时尽可能缩小测试间距,减少大缺陷产生的电位梯度的影响,提高检测精度。 相似文献
828.
Jet loop reactors are used as apparatus to facilitate chemical or biological reactions. This type of apparatus is characterized by an internal circulation flow, essentially driven by the injection of liquid. The nozzle can also be used to inject and disperse gas. The internal fluid dynamics and thus the reactor behavior is significantly determined by the introduced momentum and by the internal gas distribution. To describe the mutual influence of a gas-consuming reaction and the internal fluid dynamics, a simplified model based on a momentum balance and a material balance was used. From the exemplary calculations, a critical range for non-selective reactions and for fluid dynamic stability is given. 相似文献
829.
衰减直流(DDC)分量、高次谐波等干扰信号的存在,使得对电网畸变信号中基频分量的幅值、相位检测存在一定误差,其中DDC分量的时间常数通常超过45 ms,持续时间较长.为此,文中首先针对畸变信号中DDC分量提出一种半周期四点采样检测算法,缩短了DDC分量的检测响应时间.其次,针对同时含有DDC分量与高次谐波的畸变信号,提出将畸变信号进行半周期积分后,在dq坐标系下将上述DDC分量检测算法与高次谐波检测算法进行组合,在工频半周期中可同时滤除干扰信号的影响,准确检测到畸变信号中的基频分量.最后,搭建了MATLAB/Simulink半实物实时仿真模型,从检测精度、响应时间等方面验证了所提算法的有效性. 相似文献
830.
针对太阳能电池板在生产过程中出现的裂缝问题,在太阳能电池板缺陷数据集有限的条件下,提出应用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machines,SVM)的太阳能电池板裂缝缺陷检测算法。首先,为减少图像采集过程中由电致发光(electroluminescence,EL)检测产生的光照分布不均影响,对太阳能电池板组件图像进行Retinex增强处理;其次,在频域上利用Gabor变换对图像进行纹理特征提取,以获取裂缝特征;最后,将各个太阳能电池板组件的纹理特征经主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维后输入到PSOSVM系统中进行分类识别。应用该方法对600幅太阳能电池板EL图像进行实验,仅有1幅出现误检,分类识别准确率为99.33%。将该算法与决策树分类、极限学习机、卷积神经网络及SVM算法进行对比实验,PSOSVM获得最高识别准确率。 相似文献