基于最小二乘支持向量机的彩色磨粒图像分割

分析了磨粒的自动识别研究在铁谱技术发展和应用中的重要性。指出铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别和磨损形式分析非常重要。将最小二乘支持向量机LS-SVM用于彩色磨粒图像的分割,利用模糊c均值选取训练样本,把磨粒图像的R,G,B分量,同一像素点各分量的方差以及像素点邻域像素均值作为特征,对彩色磨粒图像分割,取得了很好的效果,为磨粒自动识别提供了更有效的信息。     

船舶柴油机故障铁谱仪智能化监测和诊断系统

铁谱技术是近年来应用较广的半定量化船舶柴油机故障诊断手段之一。章在铁谱技术的基础上，发展应用微机图像分析技术，实现了磨粒形态的自动定量测量和磨粒参数的统计分析。同时，中根据圆度、长／短轴比、凹度等形状参数建立的判据可准确诊断船舶柴油机的故障类型。     

一种新型交通标志自动识别系统

道路交通标志自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,本文介绍了一种基于MATLAB的交通标志自动识别方法。摄像机采集道路交通标志图像,输入图像预处理模块后进入计算机,计算机用matlab基于直方图均衡化对图像作预处理改善图像的像质。然后以颜色为依据通过阈值分割的方法提取颜色特征的目标区域。之后通过孤立点和面积去噪去掉一些不必要的干扰提取目标区域。腐蚀,最后与模板库交通标志对比基于特征模板进行识别。     

发动机润滑系统污染分析

<正>发动机机油污染物种类及来源金属磨损磨粒金属磨损磨粒是摩擦副的磨损产物。按磨损金属的种类分为钢、铸铁和有色金属(铜、铝等合金)磨粒;按磨损类型分为滑动磨粒、切削磨粒、剥落磨粒、球状磨粒等。铁谱分析表明,发动机在不同的使用期产生不同特征的磨粒。磨合期的典型磨粒是     

磨损微粒监测技术评析

全面分析了现有各种磨粒监测技术的工作原理，评述了其优缺点，简介了一种新型的分析油液中铁磁性磨粒的仪器──铁磁性磨粒监测器。     

Net-DSC全程监控系统--基于网络相机的全程监控系统设计

本文提出由数码相机，网络单元两部分所组成的网络相机理念，及基于此的高速公路可视化全程监控系统设计。该IP监控网络由沿路的各网络相机通过ONU、OLT接入网，与监控计算机和图像终端等构成，具有语音与图像数据的兼容存储与远程调用，监控图像的模式识别与交通智能化处理，多监控业务的融合拓展与场外设备设置灵活等功能特点。     

基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型未考虑驾驶场景中不同区域的重要性和不同语义类别之间的关系而导致预测准确率低的问题，受驾驶人注意力机制和现有端到端自动驾驶模型的启发，充分考虑驾驶场景的动态变化、驾驶场景的语义信息和深度信息对驾驶行为决策的影响，以连续多帧驾驶场景的RGB图像为输入，构建一种基于注意力机制的多模态自动驾驶行为预测模型，实现对方向盘转角和车速的准确预测。首先，通过语义分割模型和单目深度估计模型分别获取RGB图像的语义图像和深度图像；其次，为剔除与驾驶行为决策无关信息，以神经科学和空间抑制理论为基础，设计一种拟人化注意力机制作为能量函数来计算驾驶场景中不同区域的重要度；为学习语义图像中与驾驶行为决策最为相关类别之间的关系，采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)对驾驶场景的语义图像进行特征提取；然后，以保留RGB特征为原则对提取的驾驶场景的图像特征、语义特征和深度特征进行融合，采用卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short Term Memory,ConvLSTM)实现融合特征在连续多帧之间的传递，进而实现下一帧驾驶场景对应驾驶行为的预测；最后，与其他模型的对比试验、消融试验、泛化试验和特征可视化试验来充分验证所提出自动驾驶行为预测模型的性能。试验结果表明：与其他驾驶行为预测模型相比，所提出模型的训练误差为0.021 2，预测准确率为86.97%，均方误差为0.031 5，其驾驶行为的预测性能优于其他模型；连续多帧的语义图像和深度图像、拟人化注意力机制和面向语义特征提取的GAT有助于提升驾驶行为预测的性能；该模型具有较好的泛化能力,其做出驾驶行为预测所依赖的特征与经验丰富的驾驶人所关注的特征基本一致。     

道路交通事故现场摄影测量原理与模型试验

采用摄像机作为道路交通事故现场图像数据采集工具，通过摄影测量技术和计算机视觉完成交通事故现场的快速测量，根据摄像机处于空间位置拍摄图像关系，得到摄影测量数学模型，研究了提高系统测量精度的技术及模型计算方法，建立了一种通过摄影测量和计算机视觉进行较大场景范围非接触测量的有效方法。     

基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统

针对汽车尺寸测量的应用背景，根据双目视觉原理开发了一套基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该双目视觉测量原理及传感器模型，利用图像差值法实现车身目标检测，并在此基础上利用Sobel算法、阈值化等技术实现特征点提取。结合特征匹配与区域匹配技术实现立体匹配，并完成自动测量。试验结果表明，该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

根据油质分析自动变速器故障

自动变速器零部件的损坏形式主要有两种，一种是自然磨损，另一种是突然损坏。这两种形式的损坏（特别是自然磨损）都伴有杂质产生，部件在磨损中产生的杂质大部分会沉积在油底壳中。这些杂质的成分非常复杂，橡胶件、尼龙件碎块和离合器、制动器等材料比较容易辨认，而一些金属磨粒，特别是一些细小的磨粒就比较难以辨认了。这就要求维修人员熟悉自动变速器各部件的材质，如变速器壳体由铝合金制成；摩擦片的两面均为摩擦系数较大的铜基粉末冶金层或合成纤维层；离合器、制动带的活塞密封圈是橡胶件；齿轮、轴承、轴、油泵齿轮等为钢结构件。