海洋遥感图像舰船尾迹检测研究

针对传统小波变换的不足,提出利用方向小波进行遥感图像舰船尾迹检测算法。在理论分析的基础上,对模拟船舶尾迹进行不同方向的尾迹区分,方向性明显。最后通过传统小波变换和方向小波变换对比的仿真实验验证,本文所采用的算法更加接近真实的尾迹,且尾迹平滑、清晰,能够体现尾迹的纹理和方向。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。     

基于神经网络的船舶航拍图像融合研究

航拍图像融合是船舶图像研究领域中的一个重要研究方向,针对当前船舶航拍图像融合过程复杂,计算量大,融合精度低等缺陷,提出了基于神经网络的船舶航拍图像融合方法。首先分析船舶航拍图像融合原理,并对船舶航拍图像进行分解,得到低频和高频的船舶航拍图像分量,然后采用神经网络对船舶航拍图像的高频分量进行处理,并用加权平均法对船舶航拍图像的低频分量进行处理,最后通过逆变换对船舶航拍图像融合,并进行了仿真实验。实验结果表明,神经网络可以获得高精度的船舶航拍图像融合结果,船舶航拍图像融合时间短,相对于其他船舶航拍图像融合方法,神经网络的船舶航拍图像融合结果更胜一筹。     

基于DSP的船舶通信系统图像采集和处理系统研究

图像是获取外界信息最直接的途径,在船舶安全、消防、监控等方面有着重要作用,是实现船舶智能化建设的重要组成部分。本文在研究图像采集和图像处理基本原理的基础上,结合数字信号处理器(DSP)在图像处理方面的优越性,设计图像采集和图像处理系统的总体方案和工作原理,并分析图像采集模块、图像处理模块和无线传输模块的具体实现方法。     

双块式轨枕外形质量快速检测系统研制及应用

SK?2型双块式混凝土轨枕是高速铁路无砟轨道结构中的重要预制件,单一生产厂日均产量达到800~1400根,但目前的人工检测方式无法满足双块式轨枕的出厂检验要求。本文提出的双块式轨枕外形质量快速检测系统可满足TB/T 3397—2015《CRTS双块式无砟轨道混凝土轨枕》的出厂检验要求,与双块式轨枕生产线相匹配,大大提高了检测效率,实现了双块式轨枕全参数、自动化、智能化检测。检测数据自动上传至生产管理平台,可对双块式轨枕生产质量进行跟踪管理。     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

多极化SAR图像目标检测研究

目前,SAR图像检测多是单一极化的方式,从而使得检测效率低下。因此本文采用多极化的方式进行目标检测,在检测算法中,本文将多种极化检测器相融合,通过检测结果的多次迭代,得到最后的目标检测结果。从对比实验结果可看出,在相同的虚警率下,本文算法的检测结果最好,并且随着虚警率的提高,虚警点数没有增多。     

利用Myrian系统对胰腺周围主要血管进行3D重建

目的探讨利用Myrian系统构建胰腺周围主要血管的3D结构的方法及其在临床应用中的意义。方法通过GE64层CT采集60例胰腺部位扫描数据,利用Myrian软件系统对胰腺周围动脉血管群、静脉血管群的分布情况进行3D重建,并测量血管长度、夹角、汇入情况等数据。结果腹腔的主要动脉,如腹主动脉、脾动脉、肝总动脉,以及腹腔的部分静脉,如门静脉、脾静脉、肠系膜上静脉的重建率可达100%;门静脉干长度平均(46.37±11.48)mm,其中大于45mm的优势长度占45.54%;胰后干长度为(34.88±9.13)mm,其中大于35mm的优势长度占57.21%。门静脉与脾静脉的夹角为锐角的有17例(占28.33%),为直角的有11例(占18.33%),为钝角的有32例(占53.33%)。肠系膜下静脉的汇入方式为脾静脉的有19例(占31.67%),为肠系膜上静脉的有34例(占56.67%),为脾静脉和肠系膜上静脉交汇点的有7例(占11.67%)。结论 Myrian系统可用于对胰腺周围血管的3D结构重建,而且重建率较高,可用于指导临床手术实施的可行性分析,减少手术过程中因不清楚血管分布情况而导致的出血风险。