基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

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。     

海洋核动力平台全频段舱室噪声预报与降噪方案研究

随着新规范对船舶及海上工作平台提出了更高要求，舱室噪声的控制及优化设计越来越受到人们的关注。本文首先对全频段舱室噪声预报软件——VA One软件统计能量分析理论及软件概况进行了阐述，其次应用该软件对海洋核动力平台进行几何建模与仿真计算。通过对舱室仿真计算结果与标准指标要求的对比分析，在设计阶段提出了海洋核动力平台舱室空气噪声综合治理降噪方案，该措施可以缩短建造周期、降低制造成本，提高海洋核动力平台的舒适性与安全性，具有十分重要的经济效益和社会效益。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

客车车身降噪措施

客车降噪需要从噪声源振动源着手，研究噪声声波与振动波波形，考虑波形传递方式和振动结构，采用隔绝波源，吸收波能、振动阻尼处理，车身布置等多种方法加以控制。     

数字化硬盘录像系统的软件技术研究

探讨硬盘录像系统的构建与程序设计技术，通过用Delphi设计一个金融保安硬盘录像系统的实例，讲述用图像摄取控件高效设计录像系统的面向对象的程序设计技术。     

减振降噪技术的应用设计

本文针对某型号测量船主要噪声振动源采取相应技术措施进行减振降噪综合治理研究，其中主机采用低频大载荷隔振器的单层隔振、辅机采用浮筏隔振装置、机座采用局部阻尼处理等措施。由于该船采用了先进的浮筏技术及其他隔振措施，在提高船上测量系统读取数值精度的同时，大大改善了船上水声设备测绘工作环境和船员的生活环境，提高了该船的设备使用寿命和船员体力极限。本船自噪声在低航速时已淹没在海洋背景噪声之中。特别是该船减振降噪装置在系统的声学匹配设计方面取得了进展，经实船验证，效果良好，证明该设计方法可行，对减振降噪技术在各型舰船上的工程应用开发研究有一定借鉴作用。