大规模船舶数据库重复记录的智能优化算法

船舶数据库中的记录具有一定的冗余特性,用于保持数据库的容错性,这样船舶数据库中存在许多重复记录,为数据库查询带来难题。为了减少大规模船舶数据库重复记录,提高数据库记录查询效率,设计了大规模船舶数据库重复记录的智能优化算法。针对大规模船舶数据库重复记录特点,首先对大规模船舶数据库重复记录进行检测,合理删除一些重复记录,然后设计大规模船舶数据库查询的数学模型,并采用智能优化算法对数学模型的最优解进行搜索,得到大规模船舶数据库查询方案,最后采用VC++程序设计语言实现大规模船舶数据库重复记录检测以及查询算法,并采用具体应用实例验证其性能,结果表明,本文算法可以有效检测到大规模船舶数据库中的重复记录,可以有效降低数据库的冗余特征,而且可以查询用户真正需要的记录,查询精度和查询效率均高于对比算法。     

基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法研究

设计实现了一个相似重复记录检测系统,该系统包括预处理模块、聚类模块、字段匹配模块和记录匹配模块,支持聚类算法和字段匹配算法的定制扩充。并通过实验对比了几种著名的算法,实验结果表明该系统提高了相似重复记录检测的精确度。     

一种抑制模糊度函数特定区域旁瓣级的波形设计方法

针对发射波形为相位编码,探测低速运动目标时存在的模糊度函数旁瓣峰值过高,容易淹没微弱目标的问题,提出了在特定区域最小化模糊度函数旁瓣级的多相编码波形设计优化算法。该算法利用低速运动目标多普勒频移很小的特点,对模糊度函数进行简化,提出了离散模糊度函数的概念,在此基础上将模糊度函数峰值附近旁瓣级的最小化转化为离散模糊度函数峰值附近旁瓣级的最小化问题,并利用循环算法进行相位编码的设计。计算机仿真结果表明,所提出的波形设计方法能够有效抑制离散模糊度函数原点附近的旁瓣级,提高探测系统对微弱低速运动目标的检测能力。     

基于决策树的数据库脆弱水印算法研究

为了检测数据库篡改以保护数据库版权,对传统的数据库数字水印技术进行分析,提出一种从引入三角模糊函数优化阈值划分和建立子树剪割原则进行改进的C4.5决策树算法,并采用改进型C4.5决策树进行数据库元组分组并进行hash函数变换通过主键排序,从而实现水印嵌入和元组数据的检测和篡改定位,同时在各属性中嵌入水印和校验码,进而实现水印嵌入并在检测中完成篡改属性定位,最后通过定性分析中发现算法具有更广适用性和有效进行篡改检测和定位.     

一种车牌定位的新方法

研究了一种定位车牌区域的新方法,该方法首先对车牌图像进行边缘检测,然后进行骨骼化处理,最后通过线扫描定位车牌。实验证明使用该方法定位车牌的准确率达到了98.8%,平均耗时0.1s,同时对光线较昏暗、车牌较模糊的图像也能实现比较准确的定位。     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

特征匹配的舰船图像识别算法

针对传统的舰船图像识别算法的鲁棒性较差的问题,研究特征匹配的舰船图像识别算法。对待识别的舰船图像做降噪和边缘强化处理,建立高斯金字塔使用SIFT方法提取预处理后的图像中的特征,并对提取的特征进行匹配。在神经网络中对匹配后特征对过滤,对过滤后的匹配特征对分类处理完成对舰船图像的识别。通过与传统图像识别算法的对比实验,证明了研究的特征匹配的舰船图像识别算法具有更佳的鲁棒性。     

云计算环境下模糊舰船图像局部特征提取方法研究

为弥补SIFT算法在匹配精度上存在的不足,设计云计算环境下的模糊舰船图像局部特征提取方法。在云计算服务框架中,实现矢量描述子的分类操作,完成云计算环境下的舰船图像节点匹配处理。在此基础上,按照舰船图像的局部特征构造需求,建立模糊图像的稀疏数据库,再根据必要特征提取量的计算结果,实现新型模糊舰船图像局部特征提取方法的顺利应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型局部特征提取方法后,舰船图像模糊匹配精度最大值接近75%,传统提取遗留问题得到妥善解决。     

基于SURF的航行数据记录仪图像真实性鉴别

针对使用复制-粘贴篡改手段,掩盖VDR图像中海上事故真相的问题,提出基于SURF特征提取算法的VDR图像盲取证方法。采用快速Hessian矩阵提取SURF特征点,把匹配的特征点用线连接起来,从而检测出篡改区域。与已有算法进行对比表明,该算法具有较好的检测效果,且对高斯模糊、乘法噪声和重压缩等操作具有较强的鲁棒性。     

人脸检测的一种混合方法研究

人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用,为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题,提出了一种人脸检测的混合方法.该方法由两级分类器组成,第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域,第二级为核心分类器,在由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测.在CMU数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的人脸检测率,检测速度得到大幅提高.     

一种改进的三角形识别算法

星图匹配识别是确定载体平台姿态的关键步骤,匹配识别的速度和准确率决定了其姿态识别的效率,星图匹配识别算法也决定了导航方式的选取和导航星库的存储和读取方式。对当前应用最为广泛的三角形算法进行改进,提出了一种新的表征星三角形的方法。     

码头闸口集装箱箱号自动识别系统设计与开发

码头集装箱的进出车辆登记,传统采用人工记录方式,效率低。为了提高码头的运转效率,重要的是减少车辆的登记时间。笔者设计的集装箱箱号自动识别系统,基于轴线扫描和垂直投影的箱号定位,有效地去除了干扰信息,获取准确的箱号位置;同时采用将灰度投影字符分割法和欧式距离字符识别相结合的方法,提高识别效果;采用摄像头拍摄车辆图像,利用监控计算机对图像进行处理,识别出集装箱箱号,录入数据库,并做决策,控制闸口设备的操作。仿真结果表明:该系统可以实现自动录入进出闸口的集装箱箱号,车辆进出闸口无需停车,提高了码头运转效率,减少了塞车机会,并解决了采用射频(RFID)识别系统成本高、难统一标准的难题。     

基于TSDB的船舶风险管理系统的数据预处理

针对传统数据库自身存在结构复杂、写入存储速率慢,导致无法大量写入实时数据及其数据预处理机制无法满足实时数据准确显现的缺陷,将时间序列数据库(TSDB)引入船舶风险管理系统中,同时提出基于三次指数平滑法(Holt-Winters算法)的数据预处理方法。首先通过数据解析与筛选,将异常数据剔除,然后通过Holt-Winters算法对缺失数据进行平滑处理。结果表明,引入TSDB数据库,同时使用基于Holt-Winters算法的数据预处理方法,能有效地提高数据的稳定性与准确性。     

基于卡尔曼滤波的地形辅助导航

利用海底地形辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向。该文利用多波束测深系统测量真实地形数据,在此实测地形图的基础上,采用ICCp算法为对准匹配算法,得到水下载体的最佳匹配位置,提高水下载体的导航精度。并利用仿真以平台式惯导系统为例,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计,取得了较好的效果。     

遗传算法在相关匹配中的应用研究

将遗传算法用于图像相关匹配算法的研究,提出了快速图像相关匹配算法。其计算量较SSDA算法降低了10倍以上,改善在低图像对比度条件下的匹配精度;该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定,便于工程应用。     

基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位

目前利用水下地理信息对惯导误差进行校正多以各类匹配算法为核心,对此论文提出一种基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位新模式.文章首先介绍了一种利用二维高斯样条函数逼近的连续局部重力场模型,随后在该模型的基础上将实测重力表示为连续的解析形式,最后以实测重力作为包含目标位置信息的量测值,并结合扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行最优估计.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2＆#39;＆#215;2＆#39;的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,最终的仿真结果表明：经高斯样条函数逼近的局部重力场模型平均误差小于0.19mGal,水下平均经、纬定位误差分别小于0.59和0.74海里.     

基于重力相关的干扰值处理和匹配选择算法

针对重力相关匹配算法运算量巨大,提出一种基于相关极值法的重力匹配干扰值处理和匹配选择算法。该算法利用相关极值法的内在约束条件,构造一种干扰值处理方法,有效地剔除了重力匹配中大量的干扰数据,经仿真计算表明,该方法大大提高了重力匹配的速度。     

船舶操纵模拟器中三维场景库的雷达图像模拟

现有船舶操纵模拟器中雷达图像的模拟多是基于二维海图,生成的图像和真雷达图像之间有一定的差距。根据雷达所在位置及扫描范围,基于三维场景库模拟雷达图像,实时访问场景库获取模型的相关信息。采用圆周扫描方式,以射线组模拟雷达电磁波的波束,并利用射线与三角形求交计算物标的回波位置,在计算回波强度时考虑了物标反射面自身因素的影响。经模拟得出了较好的雷达图像。     

一种基于FoBa算法思想的支持向量机稀疏SMO算法研究

目前的支持向量机解析方法,如SM0算法在一定程度上解决传统支持向量机实现方法需要高额存储空间的问题,而对支持向量数目的约减并末过多关注,算法的稀疏性有待进一步提高。该文将FOBa算法对特征进行约减的思想引入SMO算法中,对训练产生的作用甚微的支持向量进行约减,提出了稀疏SMO算法。实验结果表明算法在提高预测速度上具有一定的竞争力。