帕萨特新领驭 雷达不工作

车型:帕萨特新领驭,配置CED发动机.行驶里程:213641km.故障现象:倒车雷达不工作.故障诊断:试车,倒车雷达全部不工作,中央显示屏按钮指示灯闪烁.VAS6150C检测系统无相关故障码.试车中发现该车倒车影像系加装且可正常使用.     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于自适应活动轮廓的图像分割

在活 动轮廓的基础上，引入了统计“图像势能”和松驰法，提出了基于自适应活动轮廓的图像分 割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分，且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于实时视景仿真技术的海上航标监管系统

海上航标系统是海上交通安全保障体系的重要组成部分。结合上海海事局厦门航标处的航标日常管理与实时监控的实际业务需求,开展了利用实时视景仿真技术与电子海图相结合构建海上航标监管系统的应用研究和系统实现等工作。该系统的实现,有利于航标设置方案的审定与选择,有利于监控者对现场环境的把握和应急决策。     

基于色彩矩的无监督多分辨率图像分割

无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下，包括数字相机的图像增强，目标识别，基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法，与其他基于颜色的全局优化分割方法比较，该方法基于人的视觉系统原理，能够将感兴趣的物体从背景中分割出来，同时图像分割是一个多分辨率的分割过程，首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块，然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类，最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类，直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体，实验结果表明，与传统方法相比，本文算法能够在较短的时间内，取得较好的分割效果。     

路面损坏的图像处理算法浅析

通过对国内外路面损坏图像处理算法研究成果的总结，介绍了国外几种较为典型的算法，提出了研究路面损坏图像处理算法过程中应该解决的技术关键。     

数字正射影像变形分析

数字正射影像是重要的数字产品之一，其应用已相当广泛。由于多方面的因素，数字正射影像常会发生变形。影像变形会对其应用产生不利后果。因此分析变形原因、控制影像变形，在具体实践中就显得非常重要。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...     

汽车维修职业技术教育呼唤影像资料库的建设

现代汽车技术涉及机械、电子、液压、自动控制和计算机等多学科，汽车维修职业技术教育的模式也由“学科型”转向“职业型”，教学内容由传统汽车转向现代汽车，教学方式变为理论加实践一体化，教学要素即教师、方法、手段、资料和要求等要体现市场经济。全球职业教育改革的共同方向就是要以职业活动为导向，以职业能力为核心。作为我国培养4种紧缺人才之一的汽车维修职业技术教育正呼唤着创新教育发展，汽车维修专业技术影像资料库的建设与应用正是随着职业教育三大转变而与之相适应的新的一面。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。