基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.     

广蓄A厂下位机监控系统改造

针对广蓄A厂下位机监控系统落后,不能满足机组安全、高效控制要求的问题,提出改造方案.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

小波包变换在火箭发动机脉动压力分析中的应用

在火箭发动机试验中,燃烧室脉动压力数据是考察推进剂燃烧状态的重要依据.通过对脉动压力数据特征分析,利用小波包变换多分辨分析的特点,以信噪比作为衡量标准,采用小波包自选阈值法对脉动压力数据进行去噪.通过与稳态参数数据的对比验证了去噪结果的准确性.采用Wicherhauser树状分解和Shannon信息熵基波选择标准等方法对脉动压力数据进行分频段分析.根据结果中各频段内的系数特征能够直观分析脉动压力在各频带中的能量分布.通过对脉动压力数据和相应振动测点数据的频谱分析,验证了分析结果的有效性.该方法在其他型号发动机和组合件试验脉动压力数据分析中有重要的应用和推广价值.     

基于半经典量子傅里叶变换的◢t◣-比特半经典相位估计算法实现

半经典量子傅里叶变换(quantum Fourier transform,QFT)是通过测量计算线路中特定的比特,依据测量结果经过经典信息处理控制下一个比特的变换.利用半经典量子傅里叶变换思想,提出了t-比特半经典量子相位估计算法,并在IBMQ Experience量子云平台、IBMqiskit量子模拟器和国内本源悟源云平台量子模拟器上开展了不同规模的半经典相位估计实验.实验表明,该方法提高了估计精度的同时减少了算法对线路规模和两比特受控门的依赖.     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。     

Modal Identification of Linear Time-varying Systems Using Continuous Wavelet Transform

A wavelet based identification method for linear time-varying systems is presented,and the ridge and skeleton of the continuous wavelet transform of free response is used to extract time-varying parameters. The stiffness and damping coefficients of single-degree-of—freedom systems,frequencies and damping ratios of multi-degree-of-freedom systems are estimated without any prior information of systems. The proposed method is applied to linear time-varying systems with both abrupt and smooth variation parameters. Gaussian white noise is added to the response to test the anti-noise performance of the algorithm. The simulation results show that the proposed method is capable of accurately tracking the variation of the systems.     

基于层叠模型的网络流量异常检测方法*

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。