数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用

在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于ＤＳ证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。     

一种交互输入新技术——三维手势识别

结合文献资料及笔者的科研成果,综合介绍了基于数据手套和基于视觉（摄象机）输入手势的新的三维交互输入技术。这种技术利用计算机进行图象分析,并采用神经网络和几何方法对输入三维图象进行识别,从而实现三维的交互输出。这是一种具有广阔运用前景的新技术。     

一种自适应LMS滤波的改进算法

在传统的ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）算法中,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差,而且两者不可兼得。为此,本文提出了一种改进的ＬＭＳ算法。在计算机仿真知适应信道均衡中,该算法的性能显示优于传统的ＬＭＳ算法,布景一增加甚少。理论分析与计算机模拟证实了该算法的优越性。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统设计

在自动扶梯安全事故中,乘客的不规范乘搭是造成客伤的主要原因.为了对乘客的不规范乘搭行为进行预警,提出了基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统.该系统包括视觉识别子系统和自动扶梯智能联动运行子系统两部分.阐述了视觉识别系统的软件架构,以及人群密度提取、人体动作异常检测、行人检测与跟踪的视觉识别算法.根据视频控制装置得到的监测...     

接触网开关测控终端电源模块故障原因分析

黎湛电气化铁路在开通后不久,接触网开关测控终端陆续发生电源模块故障,影响铁路运营安全。从产品构成、机理分析、比对试验及现场电源质量测试等方面分析故障原因,提出加装电源滤波稳压模块或隔离变压器等措施,可有效减少接触网开关测控终端故障率。通过黎湛铁路实际验证改进措施,接触网开关测控终端至今未发生电源模块故障,说明改进措施切实提高了牵引供电运行的可靠性和安全性。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

舰载云图像识别性能研究

深度学习的兴起促进了各个电子科技行业的迅速发展,军事科学的智能应用也得到了极大的推广。舰载云环境基于单只舰船,为舰载智能应用提供算力、网络资源和存储支持。深度学习任务依赖强大的计算资源,相同的智能模型在不同的计算平台中性能可能出现巨大差异。在自主可控的大背景下,本文基于深度学习中的典型图像识别任务,对比使用国产和商用计算平台中舰载云上不同配置的虚拟机的表现性能。一方面,分析不同的虚拟机配置与表现性能的关系;另一方面,对比商用及国产平台的性能差距,为舰载云智能化的大规模应用提供理论支撑。     

河谷地区滑坡识别与整治措施探讨

重点介绍了河谷地区滑坡识别的方法,讨论了几种滑坡治理措施的应用原则,对山区线路工程的工程地质勘察工作具有借鉴意义。