发展中的平板显示技术

显示器件实现人机交流，将信息重新展示在人眼前，是人们获取信息的直接渠道，是信息链的终端装置。平板显示器具有完全平面化、轻、薄、省电等特点，符合图像显示的新发展要求，从产生的短短几十年中，得到了越来越广泛的应用。     

港口现有模拟化视频监控系统的数字化改造

为了提高对港口设备的监控水平，秦皇岛港口对SOLAS模拟监控系统实施了数字化改造。介绍监控技术的发展现状、设备背景和改造思路，以及改造所需的设备和改造方法。采用模拟与数字化相混合的数字监控系统，高效、安全，满足了生产需求。     

货运调整装车双向互控信息管理系统的设计

针对货运调整装车"双向互控"制度在实际工作中运用的现状和不足,研究利用计算机网络和数据库技术自动采集关键数据,实现货运调整装车双向互控的信息化管理。简述了系统的研制背景、设计目标、总体框架,详细阐述了系统的设计要点、数据流转痕迹、数据加密控制、统计算法设计、主要功能以及实现方法。     

车牌照识别系统在高速公路中的实施应用

介绍了车牌照识别系统的工作原理、结构组成,并结合高速公路联网收费的特点详细阐述了车牌号识别系统在收费系统中的硬件安装、处理流程等具体应用,同时给出了相关的收费管理模式图、网络拓扑结构图和工作处理流程图。     

基于OpenGL的虚拟海场景生成技术研究

论文以Visual C++为开发平台,利用OpenGL构建海洋场景,通过调用建立的舰船3D模型、纹理映射、场景的合成、双缓存等技术,实现反舰导弹可见光目标图像的生成,为靶场导引头对海性能测试提供了一个很好的辅助手段,有助于提高靶场试验鉴定技术水平.     

基于图像融合与处理技术的舰船目标检测

舰船目标检测在国民经济、国家安全和环境保护等诸多方面有非常重要的地位。本文首先获取原始的光学遥感图像,进行预处理去除噪声等不良因素的干扰;其次进行目标增强,利用CRC自适应控制的结构元素尺寸,便于感兴趣的视觉焦点提取,运用自适应滤波器提取出划定的感兴趣区域的特征信息,利用图像信息融合检测出舰船目标;最后通过实验进行验证本文设计的算法,与传统舰船目标检测相比,提高了检测率,即使存在噪音等不利因素也能有效地检测出目标,并且降低了漏检率和虚警率。     

基于二值图像处理技术的砂土颗粒统计方法

砂土具有压硬性、剪胀性、各向异性等力学性质,实质上是受其内部的细观结构的影响.利用试验和数值统计相结合的手段对砂土颗粒进行统计、细观结构进行量化分析,有利于深入研究砂土变形机理.文中基于数字图像中的二值图像处理技术,采用八邻域搜索和聚类方法实现了连通域的搜索和砂土颗粒的统计.结果表明该方法能较好地统计出染色砂土颗粒的个数和颗粒的分布情况,为进一步研究砂土内部结构性质变化与颗粒变化的内在联系奠定基础,对研究不同状态下的砂土微观结构的性质变化具有重要意义.     

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.     

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。