基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测

红外弱小目标的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标的检测。在目标运动特性方面,主要采用了“与”管道进行目标的检测。大量试验表明,该算法具有很好的检测鲁棒性,且能够实时检测出红外图像中的弱小目标。     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换,利用目标小波变换的特性,对单帧小波变换后的各高频分量进行累加,利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像,最后利用目标运动的连续性,进一步检测,得到目标点的位置。实验结果表明,该方法能有效地检测红外弱小目标。     

油墨标准现状分析

随着我国确立了社会主义市场经济体制和加入了世界贸易组织，我国的市场环境发生了较大变化，市场更加开放，政府职能正在逐渐转变，我国经济也正在融入到全球经济的大环境中。同时，我国标准的制、修订也正在由政府为主导的计划经济模式向以市场为主导，协会、企业等各方参与为主体的模式转变。制定的标准更注重各有关方面的参与，制定程序也更加简化、透明。     

基于非可加几何覆盖的无线传感器网络周界覆盖分析

在随机部署中,最为关注的问题是如何判断监控区域被部署的传感器节点所充分覆盖.本文首先将无线传感器网络的信息覆盖从概率测度空间推广到Sugeno测度空间,研究了传感器网络的非可加几何覆盖,并在此基础上提出了一种非可加几何覆盖的周界覆盖分析方法.理论分析结果显示基于非可加几何覆盖的周界覆盖分析方法比圆盘覆盖更加准确地反映了传感器网络的实际的区域覆盖范围,比概率覆盖更加灵活,可以满足实际部署中不同情况的要求.     

基于表情识别的课堂状态检测分析

随着科学技术的不断发展，人工智能技术也逐渐应用于日常教学之中。设计了一种基于表情识别的课堂状态检测分析方法，该方法通过实时检测学生的表情信息和学生在课堂中的专注率指标检测课堂状态。其中，表情信息的获取算法以深度学习技术为背景，卷积神经网络技术为基础，建立了表情识别模型。该模型以残差网络ResNet18为主干网络，并添加了注意力机制作为辅助模块进一步引导表情特征融合过程，提高了模型的泛化能力和识别准确性。所设计的课堂状态检测方法能够高效地检测和记录学生的上课状态，为老师了解授课质量和改变授课方式提供一个有力的参考依据。