基于贝叶斯网络的交通事件持续时间预测

随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。     

船用星敏感器星象提取方法

从星空图像中提取星象是星敏感器工作的重要基础,也一直是星敏感器研究领域的研究重点。针对船用星敏感器所获取的星空图像噪声情况复杂的特点,提出一种新的阈值分割星图星象提取方法。经实验验证,能够很好的在高噪声条件下提取星象,适用于船用星敏感器星象提取。     

基于移动式X射线检测系统的管道壁厚测量方法

为解决移动式X射线管道检测系统中管道中心偏移引起的壁厚测量偏差问题,提出了一种管道壁厚测量方法.首先,在移动式X射线检测系统中获取投影图像;然后,使用U-Net神经网络处理投影图像以抑制噪声和伪影引起的干扰,从而准确提取管道内外径边缘等关键点的位置信息;最后,根据提出的基于偏心校正的管道壁厚计算方法得到管壁厚度.仿真和...     

使“美人鱼”的神化变成现实（三）：从海水中取氧技术在潜艇上应用的可行性分？

本文以作潜艇的燃料电池氧源和潜艇合作支持系统为应用对象，具体分析了从海水中提取氧的技术在潜艇上应用的可行性。     

基于视频的交通事件自动检测技术综述

首先从基于视频的交通事件自动检测技术所涉及的目标提取、车辆跟踪和行为理解等3个步骤中，详细地介绍和比较国际上常用的各种检测算法；其次，从背景建模和车辆阴影两个方面分析了检测算法中存在的技术难点和可能的解决方案；同时，从平均检测时间、检测率和误报率3个方面介绍该技术算法性能的评价方法。最后总结了基于视频的交通事件自动检测的相关技术，展望了该技术的发展前景。     

ARMA模型频率估计方法在轴频提取中的应用

轴频提取的前提是对信号频率有较高的估计精度,采用传统的FFT谱估计技术来获得高精度信号频率需要增加计算量;基于自回归-滑动平均ARMA模型的谱估计技术是一种现代高分辨谱估计技术,在小样本、低信噪比状态下具有很好的频率估计性能.文章将这种方法实用于对水下目标辐射噪声谐波频率进行估计,用仿真和实验分析了该方法的性能.     

一种改进的车牌区域定位算法

在分析基于灰度图像的车牌区域搜索思路的基础上,提出了一套改进的车牌区域定位算法.在图像预处理过程中,根据高速公路收费站点光照条件不断变化的特点,采用一阶差分算法并结合累积像素点确定二值化阈值的方法,完成图像边缘轮廓的提取工作.实践表明,改进的车牌区域定位算法的定位准确率为98.3%.     

基于投影二分法的车牌字符分割方法

在车牌字符分割中,传统的投影法对车牌图像质量的要求较高,受噪声影响较大,易造成分割字符的粘连与断裂,在一定程度上影响了车牌的识别率.针对传统投影法的不足,文章提出了一种基于投影二分法的字符分割算法,该方法能快速有效地把车牌字符准确地提取出来.实验结果表明,该方法抗干扰能力强,能有效地抑制字符的粘连,减少字符的断裂,车牌识别准确率高.     

基于Bayes决策的视频交通流检测方法

本文提出了一种在路况背景中检测行驶车辆的新方法。在更新路况背景时采用了基于Bayes决策分类的背景提取法,通过平均灰度差值判别背景的变化性,相应地采取不同的策略替换背景。这种方法提取的背景在准确性上较以往方法有较大提高,可精确地达到车辆检测的效果。结果可作为智能交通系统中高层交通管理及车辆控制的基础。     

道路交通事故现场摄影测量中标定点坐标提取的研究

为适应大流量、高速道路交通事故现场的勘察需要，数字摄影测量与现代图像处理技术相结合，已成为交通现场间接测量的有效手段。在道路交通事故现场摄影测量的研究中，获取标定点像点的准确图像坐标，是求解标定点世界坐标的关键。章将边缘检测、中值滤波以及型心坐标提取等3种方法相结合，提出了标定点坐标提取的具体方案，提高了测量精度。