军港磁谐振式无线供电动态调谐技术分析

磁谐振式无线电能传输具有高效率、灵活性和安全性的优势,利用它来实现军港无线供电具有广阔的应用前景.本文首先建立了磁谐振式无线电能传输系统的互感电路模型,分析了系统特性;在此基础上系统分析了磁谐振式无线电能传输动态调谐技术;最后立足于实际应用提出磁谐振式无线电能传输技术的军港应用亟待解决的几个问题.     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。     

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...     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

船用局域网络信息传输时延的优化和控制

船用局域网络信息传输的多普勒衰减产生传输时延,为了提高传输的时效性和数据输出的实时性,提出一种基于自适应波特间隔均衡的船用局域网络信息传输时延控制方法。构建船用局域网络信息传输信道模型,采用直接序列扩频调制方法进行多普勒衰减抑制,提高数据传输的带宽扩频能力,采用波特间隔均衡方法进行传输链路层的信道均衡设计,在数据输出终端采用随机序列码进行调制解调处理,由此实现船用局域网络信息传输时延控制。仿真结果表明,采用该方法进行船用局域网络信息传输,时延较小,输出数据的正确比特率较高,抗干扰能力较强,在船舶网络通信中具有很好的应用性能。     

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。     

能源消耗实时监测控制系统研究

能源实时监测控制系统的应用,促使船舶能耗监测形式由人工监测向在线监测转变、能耗监管时效由能耗统计向能耗实时监测转变,提高能源消耗监测控制的准确性和实时性,有效提高能耗的现代化管理水平。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。