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法，该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可能地检测物体曲率高的边缘部份，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。     

对光栅扫描图像处理过程中几个重要问题的探讨

如何对光栅扫描图像进行高速、快捷的处理，从而最终输出高品质的打印图像．作者着重通过对扫描图像分辨率的设定、色彩的调整以及AutoCAD图形的运用三个方面，结合具体实例，对图像处理的机理进行了深入的探讨，并发表了一些独到的见解．     

基于二叉树的多分辨率地形表示研究

在对多分辨率地形表示的技术特征进行深入分析和归纳总结的基础上,提出了一种新的基于二叉树的依赖视点的实时交互多分辨率地形表示的数据模型。讨论分析了该模型的数据结构和算法实现的技术思路;改进了一些多分辨率地形表示的关键技术特征(时间连续性、双队列优化和误差判断准则等),给出了算法实现的伪码算法;通过实验证明了该算法模型简单、有效,比传统方法有更快和更稳定的帧率,支持对地表模型的多分辨率表示和交互式实时动态绘制,为三维地形可视化的实现和研究提供了借鉴。     

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。     

基于多分辨率分析的轨道刚度检测数据自适应预处理方法

针对轨道刚度检测数据中由于钢轨焊接接头所导致的高频冲击成分,提出基于多分辨率分析的自适应信号平滑方法对实测数据进行预处理。通过多分辨率分析手段将信号分解为高频和低频成分,利用高频信号尺度平均小波功率谱识别钢轨焊接接头位置,并通过自适应平滑方法消除信号中高频冲击成分干扰。实测数据验证结果表明,上述方法可以在保留反映轨下基础结构中长波成分基础上有效消除由于焊接接头高频冲击特性所造成的影响,为检测数据分析及轨道状态评价打下良好的基础。     

基于二维相关性的图像分割及快速递推算法

基于二维直方图提出了二维相关性的阈值分割算法。首先,通过邻域平均得到原始图像的平滑图像,由原始图像和平滑图像构造二维直方图,然后根据相关性最大准则选择最佳的二维阈值向量。由于该方法同时考虑了图像像素的灰度信息及其空间邻域信息,与一维阈值相比能得到更好的分割效果。同时为降低二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法。该算法将二维相关性的计算写成递推形式,减少了大量的重复计算,使得算法的复杂性从O(L4)降低到O(L2),计算时间大为减少,有利于该算法的实时应用。     

轨道交通户外站台门与列车间隙背景灯带图像分割算法研究

轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计：考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。     

基于多分辨率建模方法的CTCS-3级列控系统仿真技术

基于多分辨率建模和高层体系结构,对CTCS-3级列控系统进行仿真研究。根据CTCS-3级列控系统的结构,选择无线闭塞中心(RBC)、列控中心(TCC)、应答器信息传输模块和车载安全计算机4个关键模块组成控车模型。采用多分辨率建模方法,根据信息交互细节层次的不同,将控车模型中的不同模块划分为低、中、高3种分辨率模块。应用HLA仿真技术,构建控车模型中联邦对象模型和成员之间的属性公布与订购关系,应用RTI软件实现控车模型的仿真过程。实现了如下仿真场景:控车模型联邦与RTI软件的连接与退出;不同分辨率情况下的RBC与TCC信息交互生成行车许可;车载安全计算机绘制计算目标距离曲线;列车行驶视图显示。仿真结果验证了多分辨率建模方法在CTCS-3级列控系统仿真中的可行性。     

基于多端口网络理论及矩量法的电缆串扰研究

电缆作为日常生活中最常用的信号传输通道之一,对其串扰问题的研究十分必要.针对多条屏蔽电缆平行分布等复杂环境下的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及矩量法的电缆串扰问题分析方法.首先给出改进的屏蔽电缆线间串扰多端口网络模型,然后采用矩量法提取分布参数,用多点划分的方法做奇异性处理,同时运用虚拟节点理论来将分布参数转化为...     

基于图像分割的金字塔Lucas-Kanade光流法提取深度信息

在2D到3D视频的转换过程中,深度信息的提取是最关键的问题。本文利用图像分割的金字塔LucasKanade光流法提取2D视频中的深度信息,主要做了如下工作:1是通过计算当前帧的最大运动矢量来决定所需构建的金字塔层数,通过自适应的方式决定金字塔层数可以弥补因金字塔层数过多造成的信息丢失或者因金字塔层数过少而无法满足Lucas-Kanade光流算法的不足;2是在每层金字塔中,利用Mean Shift图像分割后的信息,去除本次迭代计算得到的运动矢量中的坏点,使得深度提取更加准确;3是自适应地调整每层金字塔的迭代次数,使得在实验结果的质量几乎不变的情况下,达到降低时间复杂度的目的;最后通过统计图像分割每类中的深度值对所得到的深度图进行优化,使得最终得到的深度图中物体边缘信息更加清晰。实验结果表明,利用本文算法所得到的场景深度的边缘信息更加清晰,深度图中的坏点明显减少,在降低时间复杂度的同时,得到了较高质量的深度图。     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

基于GIS动态分段技术的铁路货运量可视化表达

在GIS动态分段基本原理的基础上,将铁路车站的里程作为路径系统测量M值的校准参考依据,部分铁路货运量(用装车数表征货运量的大小)作为线事件引入到铁路网的货流径路系统中,实现了铁路货运量的可视化表达,并根据发站和到站自动沿线绘制货运方向箭头,为铁路货运运输分析和研究决策提供技术支持.     

基于颜色规格化和轮廓多边形的交通标志检测

干扰区域排除是交通标志检测的难点.本文对颜色规格化后的图像进行二值化,讨论了二值化过程中感兴趣颜色的选取,得出了以红、蓝、黄为感兴趣颜色引入干扰较少的结论.根据我国交通标志的形状特征提出了两个基于重心的干扰区域判定规则和一种基于道格拉斯-普克算法的交通标志最外层轮廓多边形拟合方法,该方法通过判断拟合多边形的凸性来区分干扰区域与交通标志候选区域.本文算法可以检测我国任意形状的交通标志并对交通标志倾斜及旋转的情况具有较好的鲁棒性.     

基于Flex的施工组织形象进度图的设计与开发

针对铁路工程建设中指导性施工组织形象进度图无法在线阅览、格式标准不统一等问题,提出实现施工组织形象进度图的设计与开发目标,梳理了形象进度图的功能,提出了基于Flex和J2EE总体架构的开发思路,通过对基础数据的维护管理、构建标准化的图例库以及解决Flex与JAVA通信等问题,开发实现了可在线阅览、数据及时共享、标准格式统一的铁路工程指导性施工组织形象进度图。     

基于潜在类别模型的城际高速铁路客运市场细分

为了提高铁路企业经济收益,基于旅客的个人属性和行为特征研究城际高速铁路客运市场细分问题.在广珠城际高速铁路上进行问卷调查,采用潜在类别模型对旅客进行分类,选取性别、年龄、学历、税前月收入、出行平均次数、出行目的、出行费用作为外显变量,借助于Latent Gold 5.0软件对模型求解评价.研究结果表明:旅客被分为4类,...     

基于图像处理的接触网定位线夹目标检测

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。     

基于图像处理的城轨列车车号识别系统

针对现有射频识别标签易脱落损坏导致丢失车号的问题,提出了基于图像处理的城轨列车车号识别系统。利用工业相机拍摄城轨列车侧面车号,再采用加速稳健特征算法和变换不变低秩纹理方法对拍摄到的图片进行车号定位、校正、分割操作,利用Visual Geometry Group-16(VGG-16)网络模型对分割好的车号字符进行识别。试验结果表明,该系统具有鲁棒性好、识别准确率高等特点,能够满足城轨列车车号获取的要求。     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低.针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法.首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法...     

基于图像处理的单轨交通PC轨道梁边缘检测

本文结合跨座式单轨交通系统PC轨道梁自身的特性,提出一种基于图像处理技术的PC轨道梁边缘检测方法.首先对轨道梁实景图进行同态滤波,增强图像对比度,突出边缘信息;其次利用canny算子进行边缘粗提取;最后,利用边缘跟踪自适应去除背景干扰信息,提取单一PC轨道梁边缘,同时结合Hough变换进行断线连接优化轨道边缘.仿真结果表明该算法能够准确提取PC轨道梁边缘信息,为后续的单轨线路诊断工作奠定了基础.     

基于分形图象编码的数字水印技术的研究

在传统的基于分形图象编码的数字水印技术的基础上提出了两种改进方案，并对3种方案在加密图象的质量和鲁棒性两个方面进行了研究与探讨。由于这种数字水印技术是通过改变给定值域子块寻找最佳定义域子块的寻找区域来嵌入或读取水印的，所以改变寻找区域的划分方法可以有效的提高图象质量和数字水印的鲁棒性。实验结果表明，本文提出的方法可以获得较好的图象质量和较高的鲁棒性。