基于DSP在水下目标检测与参数估计中的研究

介绍了DSP数字信号处理的主要特点和海洋声场对接收声信号的影响,给出了采用DSP对水下目标检测与参数估计的原理框图.     

视频事件检测系统在多隧道群复杂环境工况下的应用

视频事件检测技术目前已在高速公路中得到广泛应用。在此基础上,通过分析视频事件检测系统在多隧道群复杂环境工况下的实际应用效果,针对货车种类多流量大、摩托车上路频率高、隧道环境多样化等特点提出系统优化的建议,提升视频事件检测技术在不同应用场景和环境下的应变能力和检测能力。     

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

目标成本规划及其在汽车零部件采购中的应用

从外部驱动、基本概念、过程等方面对目标成本规划进行了论述,深入分析了目标成本规划法所体现的战略性成本管理思想。     

改进RRT算法在复杂环境下智能车路径规划中的应用

采用快速搜索随机树(RRT)算法进行路径规划时,在存在大量随机障碍物的复杂环境下,规划出的路径曲折且算法无法快速收敛,不能满足智能车路径规划的要求.为了实现智能车路径规划,提出一种基于RRT的运动规划算法——同心圆RRT算法.该算法在RRT算法的基础上结合智能车行驶时自身运动学约束,引入同心圆采样策略和邻近点选择方法....     

微型顶管技术在复杂环境条件下排水管道工程中的应用

微型顶管技术是一种小口径管道非开挖施工的顶管施工工艺,技术成熟于德国和日本。因其施工占地小、施工周期短、实施精度高等特点,近几年在复杂环境条件下的市政排水管道工程中广泛应用。现详细阐述微型顶管技术的工艺原理,并结合实际工程案例,介绍微型顶管技术在市政排水管道工程中的施工工艺。     

改进的YOLOv3算法在道路环境目标检测中的应用

近年来,社会经济持续高速的发展,人均汽车占有量迅速增加.为了避免车辆追尾等事故发生,结合道路环境下目标检测的难点及要求,文章选择基于卷积神经网络的YOLOv3算法,并针对YOLOv3中使用的k-means聚类算法初始时随机选择质心这一不稳定性以及原本的darknet53网络层数较低导致精度不是很高的问题,引用k-mea...     

浅析目标检测算法及其在自动驾驶场景中的应用

基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度 学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以 R-CNN 系列为代表的基于候选框的 two-stage 算法和以 YOLO 系列 为代表的基于回归的 one-stage 算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了 目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。     

复杂环境下中深孔爆破在石质路堑开挖中的应用

结合工程实例,针对在复杂环境下单响药量控制严格及高速公路路堑爆破开挖的特点,研究了中深孔控制爆破与预裂爆破和毫秒延时爆破相结合的综合爆破技术,重点介绍了毫秒延时爆破毫秒延期时间间隔的确定,确保安全振动一次齐发起爆药量的确定方法,以及安全校核等技术问题。     

道路标线图像分割方法研究

采用最佳阈值法、最大类间方差法、最小误差法分别对多幅典型的破损道路标线图像进行分割,通过分析对比确定用最小误差法分割道路标线图像效果较好.但是采用最小误差法分割道路标线存在无法正确分割出细节的缺陷,为改善图像的分割效果,进一步探讨并决定采用基于最小误差的动态阈值法对道路标线图像进行分割.通过对比全局阈值法和动态阈值法的优缺点,并结合两者的优点,提出了动态阈值结合全局阈值的方法分割道路标线图像,取得较好的效果.     

路面裂缝图像处理算法研究

为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。     

高速公路场景图像的二值化及交通标志定位检测方法

采用CCD摄像机采集高速公路场景图像，并通过图像颜色空间变换，将图像的RGB量值转换为色度-饱和度-亮度（HSV）量值。采用基于阈值的方法对场景图像中颜色饱和度分量进行二值化分割处理；利用场景二值化图像形状特征（周长、形状参数、圆形性参数）去除非目标区域，并通过搜索场景二值化图像方向投影值序列的突变点实现标志准确定位。采用HSV颜色模型中的亮度分量和最佳阈值法对场景图像中标志区域进行二值化处理。结果表明，应用上述方法能取得良好的效果。     

路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

基于彩色图像车牌分割研究

智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用,车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比,可以有效消除阴影影响,同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数,可以减少颜色坐标转换运算,提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征,给出车牌分割详细步骤。车牌区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点,提出快速算法。     

基于局部纹理统计模型的纹理图像检索

提出了局部纹理统计模型与改进的Log-likelihood统计相结合的纹理图像检索方法。首先设计了3种不同角度分辨率和空间分辨率的＂Uniform＂模式的局部二值模式,并且用其来提取图像特征,然后建立图像局部二值模式和局部方差的联合统计模型,最后用改进的Log-likelihood统计进行图像检索。提出的基于局部纹理统计模型的纹理图像检索算法具有旋转不变性,克服了LBP算法对旋转比较敏感的缺点。通过对Brodatz图像库中50类600幅纹理图像进行仿真试验,新算法能得到89.71%的平均查准率,与基于Gabor小波＋WMV组合算法相比,新提出算法的查准率提高了19.05%。     

一种基于垂直字符边界特征的车牌定位方法

提出了一种基于垂直字符边界点特征的车牌定位方法,该方法能有效定位车牌,定位精度高达９８％,定位时间不超过２ｓ,并能有效地克服光线和天气条件等影响。     

基于二维Rosin阈值方法的道路裂纹边缘检测

为了在道路裂纹图像边缘检测时选择准确的区分噪声与边缘阈值,针对一维Rosin算法不能充分利用图像局部结构信息的缺陷,将传统Rosin方法推广至二维,联合Canny边缘检测算法和Rosin算法,利用像素点本身及其邻域的局部结构信息建立图像二维直方图;利用直方图的最高点和最低点构造全角旋转阂值选取平面,以搜索直方图与各阈值平面的空间距离最大值确定阈值点,获得一种自适应的Canny算法中的阈值选取方法.研究结果表明:该算法可对道路裂纹边缘进行有效检测,并扩展Canny算法的应用范围.     

基于灰度变换的沥青混合料图像增强及分割实现

数字图像技术是提取和描述沥青混合料细观结构的有效途径,可以通过图像增强、图像分割实现集料和其他组分的分离。通过灰度变换方法调整图像的动态灰度范围,便于进行后续的图像分割处理。结合Matlab软件实现图像的灰度变换增强,同时采用代数运算、除噪滤波进行处理,实现了混合料图像的分割处理及边界识别。