体积法检测半开级配沥青混合料的密度修正研究

文章基于间断半开级配沥青混合料的特点,介绍了一些半开级配沥青混合料密度检测方法,用体积法检测半开级配试件密度误差分析并进行钻芯修正,以满足该级配沥青混合料大规模施工检测需要。     

液体密度测量的动态补偿

介绍了应变计式液体密度的传感器的工作原理，和这种传感器在摇摆动态条件下的误差产生原因以及减小这种误差的补偿方法，并以实测数据证明效果是明显的。     

考虑传感器误差的故障检测

讨论了考虑传感器误差时的故障检测方法。首先用神经网络对最优奇偶向量方法产生的残差进行补偿，消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对残差的影响；然后用解析方法和神经网络方法对补偿后的残差进行故障检测和隔离（FDI），从而提高故障检测和隔离的准确性。     

船用热电偶检测误差及其标定

文章详细介绍了船用柴油机所使用的热电偶温度检测装置，以及热电偶在实际应用中产生误差的几个主要因素，同时提出了消除误差的措施与标定热电偶的方法。     

离散描述系统干扰解耦状态观测器设计及鲁棒故障诊断

对一类带有未知输入干扰的离散描述系统，提出了一种新型的干扰解耦状态观测器；对一类带有未知输入干扰和有界不确定性的离散描述系统，以状态观测器为基础，利用故障信号与观测误差之间的关系，构造了一种带有未知输入干扰的离散描述系统的鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够检测系统中是否出现故障，而且还可以估计出故障的幅值大小。文中还讨论了阈值的选取、该算法能检测到的最小故障信号和故障信号的估计误差，其仿结果表明了该方法的有效性。     

走航式近底流沙含沙量观测方法研究

近底流沙是航道泥沙淤积的主要来源之一。针对已有观测方法的局限性,需研究一种可行的新的观测方法来进行航道近底流沙含沙量的观测。本文通过利用密度计和双频回声仪测取底流沙的密度分层,并测定不同密度分层的密度值,然后建立起含沙量与相应的密度层的密度值对应或函数关系,从而获得近底流沙含沙量的观测方法,并通过实例对方法的原理、测验过程及误差进行了验证。     

低成本AHRS中Kalman滤波器的降维状态观测器设计

最优控制系统如捷联惯导系统（AHRS）都离不开状态反馈。然而系统的状态变量并不都是易于直接检测到的，这就需要状态观测器。基于减轻导航计算机计算负担和降低成本的考虑，提出Kalman滤波器的降维观测器的设计，并且讨论了误差模型的噪声补偿和降低估值误差的方法。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

船舶通信网络入侵特征具有宽带严平稳性,导致在入侵检测中容易受到小扰动影响,检测性能不好,在云计算环境下,提出基于时间尺度分解和谱密度特征提取的船舶通信网络的入侵特征提取与检测方法。构建云计算船舶通信网络入侵信息流检测模型,采用时频分析方法进行入侵特征的时延尺度分析,结合匹配滤波方法进行船舶通信网络的干扰滤波,对滤波后的网络传输信号进行谱分析,提取谱密度特征,根据谱密度分布的差异性实现对入侵特征提取和信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行云计算船舶通信网络入侵检测的准确概率较高,保障了网络安全。     

岩性密度测井仪的原理与应用

本文论述了与岩性密度测井有关的核物理和地质理论，如康谱顿效应与密度的关系，光电效应与岩性的关系等，以及这些理论在仪器实现中的原理、方法、误差补偿和刻度等技术问题。文中介绍了仪器的探测特点、核信号处理、脉冲堆积、死时间矫正和参考源稳谱等关键技术，还对仪器的试验、实井测量情况及应用进行了评价。本仪器采用的分道测量技术、全数控技术、测井数据编码传输、仪器工作状态指令控制等对其它核测量和分析测试仪器也有应     

基于步长优化的自适应谐波电流检测方法

谐波电流精确检测是有源电力滤波器性能优化的关键。本文在自适应噪声对消技术的框架内,提出了一种步长优化的变步长最小均方误差(Least Mean Square,LMS)谐波电流检测算法。首先,采用Sigmoid二次型函数构建步长因子的动态调整规则,实现不同误差情况下的自适应稳态调谐,并通过引入误差的三次方二次项的形式,增强了小误差的收敛速度,降低误差收敛的震荡现象;接着,通过误差信号的变化处理,降低了噪声功率对收敛曲线的震荡效应,实现了滤波器权系数的迭代优化。仿真结果表明,本文方法有效提升了谐波电流的检测精度,较好的折中了收敛速度与稳态失调误差的矛盾。     

Application of modified multiple subarrays detection method to multibeam bathymetry system

1 INTRODUCTIONBathymetry is the measurement of depths of waterin oceans, seas, rivers and lakes. Multibeam sonarsare one of the presently major equipments to collect ba-thymetric data, whose working principle is to estimatethe DOA(direction of arrival) and TOA(time of arri-val) of echo from each footprint on the bottom, andthen to get the depth.The echo from near-normal incident angle isstrong and short, and centralizes on the beam axes.The DOA estimation of echo from each footprint is…     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

低空高光谱探测技术

介绍了低空高光谱探测的原理和特点,对高光谱探测设备工作模式进行了分析对比,重点研究了凝视式高光谱探测技术在低空探测中的应用,并对其分光成像原理、声光可调滤光器（AOTF）的使用、光谱图像配准的基本方法以及光谱图像合成的基本方法进行了探讨。     

Underwater image bidirectional matching for localization based on SIFT

For the purpose of identifying the stern of the SWATH （Small Waterplane Area Twin Hull） availably and perfecting the detection technique of the SWATH ship＇s performance, this paper presents a novel bidirectional image registration strategy and mosaicing technique based on the scale invariant feature transform （SIFT） algorithm. The proposed method can help us observe the stern with a great visual angle for analyzing the performance of the control fins of the SWATH. SIFT is one of the most effective local features of the scale, rotation and illumination invariant. However, there are a few false match rates in this algorithm. In terms of underwater machine vision, only by acquiring an accurate match rate can we find an underwater robot rapidly and identify the location of the object. Therefore, firstly, the selection of the match ratio principle is put forward in this paper; secondly, some advantages of the bidirectional registration algorithm are concluded by analyzing the characteristics of the unidirectional matching method. Finally, an automatic underwater image splicing method is proposed on the basis of fixed dimension, and then the edge of the image＇s overlapping section is merged by the principal components analysis algorithm. The experimental results achieve a better registration and smooth mosaicing effect, demonstrating that the proposed method is effective.     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

基于Delaunay三角网的骨架提取算法研究

对目标图像提取其骨架,在目标检测、图像编码等计算机视觉、图像处理与模式识别领域有着广泛的应用。本文提出了一种基于Delaunay三角网的骨架提取改进算法,给出了实验效果。     

基于立体视觉的汽车安全车距预警系统研究

文章在对摄像机标定算法及立体视觉算法进行研究分析后,自行设计开发出基于德州仪器公司的TMS320DM642芯片的实时处理硬件系统,在此平台上实现了一种高速公路上的前方车辆检测识别和安全车距测量方案。该系统具有双通道图像采集、实时视频图像处理及视频输出功能,可以实现单帧图像的处理和显示。     

图像处理中边缘检测研究方法

图像的边缘是图像的最基本的特征之一，边缘检测是计算机视觉和图像处理中重要的处理技术。综述各种边缘检测的方法，并总结各检测算法的特点。     

基于Faster R-CNN的高速公路抛落物检测

采用传统的基于图像处理的检测方法对高速公路抛落物进行检测不仅耗时耗力,而且检测效果不理想,为解决该问题,提出一种基于Faster R-CNN的深度学习检测方法.在原始Faster R-CNN的基础上,采用残差网络Resnet101代替传统的VGG-16网络和ZFNet网络,作为图像特征提取网络;采用尺寸为4像素、8像素和16像素的锚框代替原始锚框,得到高速公路抛落物检测模型.采用自制的高速公路抛落物数据集对该检测方法的有效性进行验证,结果显示,采用该方法检测的平均准确率达到了91.75％,相比原始的Faster R-CNN算法和yolov3算法,分别提高了7.02％和11.13％.     

基于图像识别技术的龙溪口航电工程智能视频监控系统设计

为加强施工现场的安全管理，对工人的安全帽佩戴进行智能化检测，提出一种基于图像识别技术的航电工程智能视频监控系统，由目标检测模块和网络通信模块构成，按照 C/S架构部署，并成功应用于岷江龙溪口航电枢纽施工现场。其中目标检测模块采用先进的目标检测算法，通过卷积神经网络对图像中的安全带和安全帽进行特征提取、分类和定位，完成识别；网络通信模块通过网络连接视频采集终端、服务器和视频播放终端完成图像采集、传输和显示。对系统各组分的测试表明，系统各项功能完备，各模块间连接完好，能够完成工程建设过程各场景的实时图像采集、传输、识别和显示功能，为龙溪口航电工程建设安全管理提供了坚实的基础。