窄间隙焊缝跟踪电弧传感方法及特性研究

为了推广应用高效高质量的窄间隙电弧焊方法，迫切需要解决焊缝跟踪问题。针对新型高速旋转电弧焊接工艺，建立了一种窄间隙焊缝跟踪电弧传感检测方法及系统，并分析了电弧传感器的工作特性。试验结果表明：通过计算电弧旋转中心前点两侧一定区域内电弧电流（或电压）信号的积分差，旋转电弧传感系统能够有效地检测出焊缝偏差，其传感检测灵敏度受电弧电信号积分域和被检电信号种类（电弧电流或电压）等影响。     

基于粒子群优化粒子滤波的声呐目标检测前跟踪

针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题，提出基于粒子群优化（PSO）算法的粒子滤波检测前跟踪方法（IPSO-PF-TBD）。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法，结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化，将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域，并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略，通过检测前跟踪（TBD）技术的数据帧间能量累积和目标检测，提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明，提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时，在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波（PF）和PSO-PF算法，具有一定研究和应用价值。     

云环境舰船目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是舰船应用中的一个重要研究方向,针对当前舰船目标检测与跟踪存在的一些难题,为提高舰船目标检测与跟踪效果,设计了一种云环境下的舰船目标检测与跟踪方法。首先收集舰船目标检测与跟踪的数据,并对舰船目标的背景进行建模,然后采用卡尔曼滤波算法实现舰船目标检测与跟踪,并利用云环境作为舰船目标检测与跟踪的平台,最后在Matlab 2016平台上进行仿真实验,测试舰船目标检测与跟踪的效果,本文方法的舰船目标跟踪精度高,具有良好的舰船目标跟踪实时性。     

动态规划算法在被动声呐目标检测中的应用

基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊性对该算法进行了修正,得到了适应水下目标的检测前跟踪方法。通过实际的海试数据进行验证,证实了检测前跟踪技术在水声领域进行目标检测跟踪的可行性。     

雷达性能标准（续）

5．25目标跟踪与捕获 5．25．1 总则 可从雷达传感器上搜寻雷达目标。在相关杂波控制的帮助下，信号可能被过滤或减弱。使用自动目标跟踪设备，可以手动或自动捕获并跟踪雷达目标。     

窄间隙焊缝跟踪电弧传感方法及特性研究

为了推广应用高效高质量的窄间隙电弧焊方法,迫切需要解决焊缝跟踪问题。针对新型高速旋转电弧焊接工艺,建立了一种窄间隙焊缝跟踪电弧传感检测方法及系统,并分析了电弧传感器的工作特性。试验结果表明:通过计算电弧旋转中心前点两侧一定区域内电弧电流(或电压)信号的积分差,旋转电弧传感系统能够有效地检测出焊缝偏差,其传感检测灵敏度受电弧电信号积分域和被检电信号种类(电弧电流或电压)等影响。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

水下铺排检测技术

以长江南京以下12.5 m 深水航道建设工程整治建筑物施工为研究对象,总结分析水下铺排采用传统方法及超短基线法、拉线法、实时声呐跟踪、侧扫声呐工后验收等检测技术在工程中的应用。同时基于现有科技发展,对未来铺排过程及工后检测提出展望。     

秦皇岛港务局电力公司四场变电所地基处理

结合秦皇岛港务局电力公司四场变电所地基处理工程实例，介绍振冲碎石的设计、施工和检测。据对该工程全过程的跟踪监测以及对《建筑地基处理技术规范》（JGJ 79-91）中振冲置换法条文的理解和执行，提出该工程中存在的实际问题和建议。     

复杂场景下目标跟踪方法研究

在采用背景减除法提取运动目标的基础上,利用人体的方向梯度直方图HOG 特征,采用线性支持向量机SVM分类器,检测出人体区域。采用粒子滤波方法,进行人体跟踪,研究遮挡问题。针对长时间遮挡问题进行分析,对方向梯度直方图HOG 特征结合粒子滤波的方法进行改进。通过可信度,来判断当前跟踪人体,决定是否进行目标关联,从而提高人体被遮挡情况下跟踪的准确性。     

机动目标跟踪典型算法评述

机动目标跟踪算法可以划分为两种：极大似然法和贝叶斯估计法，前者通过对目标量测序列的分析，采用与当前目标运动模式匹配度最高（极大似然性）的模型（包括系统模型和观测模型）对目标状态进行跟踪和估计；后者则首先假定一组模型，再根据量测序列进一步估计出其中每个模型的匹配概率，最后采用贝叶斯公式对全部或部分模型估计进行综合。在此框架下，论文对其中的一些典型算法进行总结和分析。     

加强集装箱跟踪管理

集装箱的跟踪是港区经营人接收船舶代理人或海上承运人的委托，对其管辖范围内的集装箱进行全面跟踪管理。由于进出港区集装箱数量大、幅射面广和流动性强的特点，集装箱的跟踪管理可以说是一项系统管理工程。     

利用轨迹跟踪的视频交通事件检测算法

由于基于车辆检验知识和像素强度等传统的视频交通检测手段受到诸多因素影响,检测算法准确率低.轨迹跟踪算法能够提高视频交通事件检测的准确性.针对不同交通事件的特性,提出了分别适用于易形变的非刚性行人目标和形状同定的刚性车辆目标的跟踪算法,通过对可疑目标进行轨迹跟踪、行为分析,给出可靠、稳定的交通事件判定依据.采用轨迹跟踪及行为分析方法使视频交通事件检测较传统视频检测方式具有更高的可靠性和通用性.     

船舶设计中振动分析方法研究

为避免船舶的有害振动，在船舶设计的不同阶段通常都要进行振动检测。目前的设计通常采用不同的振动分析法、共振检测法或许用的振动等级限值法。估算固有频率或振动响应等级有以下一些方法：三维有限元分析法、简单模型法或经验公式法。为了采用有效检测方法设计，应选择合理的真实振动结构、激振源、振动分析法和适合的设计判断准则。提出了一种新的检测方法，该方法是基于由现有船舶数据组成的各种数据库和已被利用的互联网／内部     

船用物联网中的通信系统病毒跟踪检测技术

在船舶安全航行中物联网通信系统起着重要作用,但是通信系统一直受到网络病毒的威胁,易出现通信内容非法窃取等问题,造成船舶操作控制失误,所以必须引入跟踪检测技术对病毒入侵行为进行检测和处置。本文分析了船用物联网中通信系统病毒跟踪检测流程,提出基于BP神经网络算法的病毒跟踪检测模型,以及通信系统病毒检测报警系统的构建方案,通过仿真实验证明病毒跟踪检测模型能够有效检测出病毒路径,并经过报警系统快速对病毒做出防御应对措施。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型

现有时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型由于技术的不成熟,存在跟踪效果差的问题。为了解决上述问题,提出时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型研究。以雷达获取的海面图像为前提,采用可变部件模型检测舰船多目标,利用光流法生成舰船多目标轨迹片段,将得到的舰船多目标轨迹片段映射到成本流量网络中,形成网络流图,得到最小网络流的舰船多目标方程,通过最短路径算法求解最小网络流网络,实现了时变海面舰船多目标的优化跟踪。通过仿真对比实验结果表明,与现有的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型相比较,构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型极大的提升了跟踪效果,充分说明构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型具备更好的性能。     

基于隐马尔可夫模型的线谱跟踪技术

线谱检测和跟踪是被动声呐信号处理中的重要内容,本文给出一种基于隐马尔可夫模型的线谱跟踪方法。它采用前向后向算法对LOFAR谱图上线谱进行状态估计,然后根据连续检验对每根线谱的起始和终止时间进行检测,实现对单根线谱和多根线谱的检测与跟踪。通过计算机仿真和海试数据处理,验证了基于隐马尔可夫模型的线谱跟踪技术的有效性和稳定性。     

Rh阴性个体输入Del红细胞产生抗-D免疫的研究

目的 探讨Rh阴性个体输血中Del型红细胞的D抗原免疫原性.方法　对临床输血的Rh阴性患者进行回顾性跟踪检测,采用PCR-SSP法检测标本RHD基因,间接抗球蛋白法检测抗-D效价,流式细胞术对比输血前后抗体强度的变化.结果 2名输注Del型血液的Rh阴性患者,抗-D效价升高,流式细胞术检测结果显示抗-D强度明显升高,说明Del表型红细胞具有一定的免疫原性.结论 为了保障临床输血安全,常规血清学检测Rh阴性的供血者,应进一步排除弱D及Del型.     

水运交通电视监控图像目标识别技术研究

针对水运交通的特点,提出一种水运交通电视监控图像目标识别技术,使用条件细缝检测窗,对窗内的图像数据进行似然比法求差图像,序列图像相关去时域噪声及进行闭运算以弥合孔洞和裂缝,之后进行目标检测和跟踪（匹配）, 最后计算各种交通参考。