应用特征抽取图像技术进行车站人群监测的初探

文中将以一个地铁站或火车站为例,提出一种特征抽取方法去辨别在候车的人群,并运用图像处理技术去探测出某时刻的人群拥挤情况;同时,用C语言编写所有的程序。     

Trusted Anomaly Detection with Context Dependency

Introduction Privilegedprocessesareoftencommonattack targetsbecausetheseprocessesthatprovidesys-temservicesandresourcesexecutewithspecial privileges.Infact,thetracesofsystemcallsexe-cutedbytheprivilegedprocessesaretheordered sequenceinUNIXoperatingsystem.Becausethe tracesofsystemcallsexecutedbythetheseprivi-legedprocessesputupbetterstabilityunderthe conditionofnormaloperationstheyareconsidered asbetterauditdatasourceascomparedwithsys-temaudittrails,systemlogsandapplicationlogs.Consequently,a…     

基于多层事件融合的场景事件实时分析

为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价.     

基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法

为了利用微弱信号准确诊断转子系统早期故障, 提出了一种基于局域波法和混沌振子相结合的信号检测方法。利用局域波法将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量, 每个分量是单一成分信号, 实现了信噪分离。将局域波分量输入混沌振子, 通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态, 表明检测信号中含有特征成分, 实现了利用混沌振子对低信噪比的微弱信号识别。故障诊断结果表明: 所提出的检测方法是可行的, 能准确诊断转子系统早期不对中故障。     

基于道路标线的交通事故现场摄影测量研究

论述了基于普通相机的交通事故现场测量技术基本理论,提出了一种利用道路标线作为标定参考物的新的标定方法,在小波多尺度边缘检测基础上,利用Harris角点提取对图像进行分析处理,对影响摄影测量精度的有关参数进行了简要描述,对一个实际事故现场的部分数据进行了分析,验证了设计的算法。     

基于ZCS的高频开关电源中IGBT损耗的建模与计算

分析了基于ZCS的高频开关电源中IGBT损耗的主要表现形式．针对电源工作特点以及负载特性．详细的分析了电源工作时的4种工作模式,计算了在各种工作模式下电路中的电流以及电容两端的电压。通过对IGBT损耗表现形式建立适当的数学模型,计算了该电源中IGBT的损耗：并结合实际的使用情况．总结了计算IGBT损耗的分析方法、遵循的原则以及工程算法．对IGBT的工程应用具有指导意义。     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

既有多梁式桥梁的损伤识别

讨论了利用量测的柔度矩阵定位损伤的方法。分别选用模态柔度和模态柔度曲率两种方法对多梁式T型梁桥的损伤识别进行研究;并定性分析了测试噪声对损伤识别结果的影响。为反映实际多梁式桥梁的损伤识别情况,采用符合实际多梁式桥梁结构构形的计算模型模拟结构损伤。通过一个简支多梁式T梁桥的数值试验验证了所提方法的可行性。结果表明在量测模态与频率数不多的情况下,所讨论的方法可用于识别多梁式桥梁的损伤。     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

基于混合高斯背景建模的交通视频运动目标检测

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用混合高斯分布对视频背景进行建模,将前一帧视频图像与所建立的当前背景图像进行相减,得到车辆在当前时刻的运动图像,并将所得图像进行形态学去噪处理.通过相关的仿真实验,证明了该方法能够比较准确地检测出前景运动车辆目标.