青藏铁路综合视频监控系统室外摄像机抖动频率特征分析

青藏铁路沿线多处区段常年多风,导致安装在铁塔高处的长焦摄像机产生抖动引起图像模糊,因此使用的长焦摄像机应具有防抖功能.而多个摄像机、镜头等生产厂家,均无法提供其电子防抖性能的具体参数指标,或无法给出光学/机械防抖性能参数指标来源.通过提出采用SURF算法提取匹配图像的特征点,介绍算法原理和算法实现过程,并开展算法验证和...     

粘连蚕卵图像分离算法研究

针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。     

基于GPR正演技术的路面反射裂缝图像解译研究

为了解决探地雷达图像的病害识别问题,基于有限元法求解三维电磁波波动方程,并编写MATLAB代码进行数值模拟,依托汉十高速路面芯样检测数据建立三维道路真实模型,并建立多种不同损伤程度、形状的反射裂缝,分析电磁波在反射裂缝不同发展阶段的传播规律。结果表明：随着反射裂缝深度的变化,探地雷达图像存在显著的差异,反射电压与裂缝深度存在一定的线性关系,通过实际电压图像可以计算路面反射裂缝的深度。研究结果为分析高速公路路面裂缝病害图像提供理论基础。     

铁路声屏障表观病害智能检测技术

针对铁路声屏障外观状态检查效率低、检测精度差的现状,为满足自动化、智能化检测需求,开展声屏障表观病害智能检测技术研究。通过调研分析声屏障检测技术现状,提出基于图像的铁路声屏障表观病害智能检测技术方案。重点对声屏障外观成像、主从协同控制、在线识别等关键技术的实现方式进行研究,同时对部分功能进行了试验验证;基于钢轨探伤车进行图像采集,检测速度80 km/h,建立声屏障病害典型样本数据集,验证了在线识别的可行性和有效性。结果表明,铁路声屏障表观病害智能检测技术可大幅提升病害检测的自动化和智能化水平。     

基于特征图可视化的医学图像分析

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型,这些模型将具有与网络相同的输入层以及权重,但输出则是一系列特征图.采用SSIM相似度对信息熵最大的特征图评估,分析4个模型提取到的特征信息.在kaggle官网上提供的BreaKHis、Chest X-Ray、Retinal OCT 3类数据集上进行实验,其中基于VGG16网络的特征图可视化模型提取到的特征相似度分别集中在0.95,0.93,0.85,分类精度分别为75.96%,77.19%,99.40%.此外,在ResNet18网络上也有相同的表现.研究表明：分类性能取决于网络的特征提取能力,在保证相似性的前提下,卷积层之间提取到的特征其相似度越低,该数据集在同一网络上往往表现出更好的分类性能.     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。