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。     

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CCD的铁路长大货物轮廓提取算法研究

随着计算机图像处理技术的不断发展,作为非接触测量手段的图像测量技术显示出优越性。图像测量具有非接触、高速度、动态范围大、检测精度高等优点。通过探讨利用计算机视觉系统进行目标物体轮廓的提取方法,对各种轮廓提取方法进行比较,找到一种适合铁路长大货物轮廓提取的方法。     

便携式机车车辆踏面轮廓检测装置的发展

基于便携式机车车辆轮对踏面检测仪,从接触和非接触的角度,阐述各种检测仪的原理,分析和比较各种方案,展望该装置的发展前景.     

结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型

仅采用局部或全局图像信息很难处理弱边界和噪声图像的分割问题,据此提出一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型。首先,利用图像的全局和局部区域信息,分别构造全局和局部灰度拟合项;其次,将定义的全局拟合项与局部拟合项进行线性组合,构造一个混合符号压力函数;再次,重新定义气球力函数,以期达到自适应改变水平集演化速率的目的。数值仿真实验结果表明,该算法不仅能准确分割弱边界和多目标图像,而且分割速度很快且对噪声具有一定的鲁棒性。     

基于2D/3D成像的地铁列车螺栓松动检测研究与应用

在地铁列车智能运维领域,列车外观异常检测是必不可少的重要环节,从传统的人工巡检到采用线阵相机2D成像图像识别方法,均存在一定的缺陷,不能满足快速准确的智能巡检要求。基于2D成像的图像识别方法可以解决人工巡检速度慢和因疲劳导致漏检等问题,但在与成像平面垂直的第三维度上出现的异常问题还没有得到较好的解决。文章提出一种基于2D/3D成像的螺栓松动检测方法,避免了在2D成像过程中由于光照、水渍、灰尘等原因造成图像像素值变化过大对检测结果带来的影响,并能很好地应用于地铁列车异常检测。     

基于PCA和随机Hough变换的调车信号灯检测

针对传统信号灯检测方法中存在的弊端,提出了一种主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和圆拟合与分段随机Hough变换(Randomized Hough Transform,RHT)圆检测相结合的信号灯检测方法。该方法利用主成分分析结合圆拟合来简化图像的复杂背景,然后通过随机Hough变换进行分段圆检测,得到信号灯的准确位置,最后结合线路特征及信号灯的颜色特点,确定本股道有显示的调车信号灯。对调车信号灯图像进行仿真实验,结果表明,该方法检测准确度高,实时性好,并对有颜色信号灯的检测具有良好的检测效果,适合于对复杂环境中调车信号灯的准确检测和定位。     

基于辛普森数值微分法的成型砂轮廓形设计

随着螺杆转子加工精度要求的提高,对磨削转子用成型砂轮廓形设计精度的要求也越来越高.针对此问题,基于转子端面型线数据,运用辛普森数值微分法,并结合累加弦长参数三次曲线法和牛顿迭代法求解砂轮廓形;进而将求解的砂轮廓形与用局部3次B样条拟合法求解的砂轮廓形进行对比,结果显示用辛普森数值微分法求解的砂轮廓形更准确;随后,采用平...     

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。     

基于改进Hough算法的地铁屏蔽门异物检测技术

基于改进Hough变换算法的视频检测技术,研究一种高可靠性的地铁屏蔽门与列车之间异物自动检测方法,并形成一个系统。该系统能够辅助或代替列车司机检测地铁屏蔽门与列车之间是否存在异物,用以保障行车安全、缩短列车停站时间、提高检测率和列车运行效率。     

一种基于边折叠的多边形网格简化算法

虚拟现实的真实感限时图形生成中加速技术十分关键，细节层次模型（ＬＯＤ）在实时绘制复杂场景中得到了广泛应用。本文介绍了一种基于边折叠的多边形网格简化算法，该算法能够有效地减少模型的多边形数，算法实现简单而且速度快。最后给出了应用实例说明其优点。     

基于GIS的交通运输规划

交通运输规划是实现交通运输资源的合理利用与最佳配置的基本保证，其根本任务是按照社会经济发展模式和趋向，设计合理的交通系统，以便为以后土地利用与社会经济活动服务，满足社会和经济发展的需要，本着现有交通运输资源来探索最好的解决方案，通过制定目标并设计达到目标的策略或行动。地理信息系统（ＧＩＳ）是反映人们赖以生存的现实世界（资源与环境）的现势和变迁的各类空间数据，及描述这些空间数据特征的属性数据在计算机     

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。     

基于下一代网络的轨道交通综合通信网

NGN(Next Generation Network,意"下一代网络")是目前通信业界关注和探讨的一个热点话题,介绍了轨道交通通信网的现状及NGN技术.对基于NGN的轨道交通综合通信网的特点进行了分析,并与现存网络进行比较.NGN具有更高速率,支持更多的业务,以更综合的方式支持多种业务,运行、维护、管理更简单、经济.     

基于灰色聚类分析法的交叉口交通环境影响评价

以芙蓉南路-赤岭路(涂家冲)交叉口为例,通过调查收集交叉口相关数据,分析交叉口车辆的噪声影响和尾气排放浓度对大气造成的污染,采用灰色聚类决策法对交叉口交通环境等级进行评价,最后针对该交叉口交通环境污染问题提出相应的改善措施,为以后的城市交通环境污染评价提供了理论依据。     

基于运输需求特性的运输方式选择研究

基于定义供应链运输需求特性,对运输需求特性做出分析,得出不同条件下供应链的运输需求特性不同的结论。并根据不同的运输需求特性,采用模糊层次分析法选择合适的运输方式。最后,通过1个算例讨论具体的运用方法。     

基于Multi-agent的城市交通事故救援系统

将GIS理论和MAS理论相结合,提出了基于MAS的城市交通事故救援系统的框架;论述了该系统每一个Agent组成员的主要功能和系统实现的关键技术;该系统能够迅速得到事故信息,快速实施救援方案,提高磁悬浮交通事故救援效率,从而减少人员伤亡和财产损失.     

基于WebGIS的铁路运输调度数字信息系统

阐述了WebGIS的基本概念及特点,详细论述了当前应用广泛的设计方法,重点比较了WebGIS应用体系结构的客户端和服务器端的任务分配方案,研究并提出了在现有TMIS及分局运输调度系统基础上构建数字调度的设想及方案.