基于GSM的浮桥远程监测系统设计初探

从浮桥在渡河工程保障中的远程监测需求出发,综合应用传感器技术和GSM移动通信技术对浮桥进行远程监测的方法进行了前瞻性的研究,着重阐述了监测系统设计构想和工作方式,分析了系统组成各部主要功能及系统软件的设计,并对今后研究方向和发展前景提出了个人看法。     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

方形波导的图像传输特性

对方形波导的图像传输问题进行了理论分析与探讨,推导出其自成像周期,并借助于数值方法模拟其图像传输特性.结果表明:二分之一自成像周期截面具有成反像的特性;四分之一自成像周期截面可成四个自成像,其他位置的图像与输入位置的图像依次关于y轴、原点和x轴对称.     

肿瘤图像病理诊断系统的设计

计算机辅助的肿瘤病理诊断与分析是提高病理医生工作效率的主要手段.提出了肿瘤病理诊断系统的软硬件结构,针对图像分割、图像边界跟踪和图像特征提取等功能进行了详细设计.实验结果表明,系统很好地完成了细胞图像的分割、细胞边界跟踪和重要细胞特征参数的提取,为病理医生识别病灶提供了客观依据.     

闸调器疲劳试验机的设计

设计中的闸调器疲劳试验机是在现有闸调器性能试验台基础上改造而成的,考虑到极限工作状态下的可靠性,对易损易坏的部分进行了改进.另一方面监测部分利用串行通讯技术、VFW数字视频技术和数字图像处理技术,以VC 作为开发工具可自动实现试验台状态监测和异常情况处理,有效地保证了测试结果的真实性和可靠性.     

无人快速综合道路检测车系统设计

路检车是一种专用的道路检测车辆,将无人驾驶技术与道路检测技术相结合,能解决未来智慧高速上无人道路检测的难题。在对道路特征进行数据采集的过程中,需要依靠路段定位、线激光扫描路面、图像采集等技术手段,而无人驾驶车辆在自主行驶的过程中,需要依靠自身的雷达、摄像头、全球定位系统定位装置完成自主避障循迹,在车载设备方面有许多相同之处,论文设计无人快速综合道路检测车,通过融合最新的无人驾驶技术与先进的道路检测技术,实现快速无人化作业,依靠全球定位系统定位更加准确地采集道路信息,完成路面三维重建并分析路面病害的状况,是无人驾驶技术在道路检测领域的应用,为传统的路检技术带来了创新。     

无人驾驶技术中红外图像识别准确率的实验研究

在无人驾驶领域中,提升无人驾驶安全性、丰富无人驾驶适用环境是提高无人驾驶系统的自动化程度的重要研究内容。文章首先分析了对于适用不同红外波段的车载红外成像辅助设备的选择问题,基于其面对复杂环境的可用性为选择依据,得出了短波红外成像设备优良性能的结论。同时针对现有红外图像成像质量的问题,基于Matlab应用相关图像的增强算法进行图像处理,在图像清晰度方面,采用了拉普拉斯算子、中值滤波等处理方法解决相应问题并获得了改良后的图像,实现对相机输出图像的增强。     

基于CWT和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法

针对现有轴承故障诊断方法依赖人工经验进行特征提取的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法。首先,运用CWT将轴承故障振动信号转为时频图像;其次,通过嵌入CBAM注意力机制模块改进YOLOv5s模型;最后,将时频图像输入到改进YOLOv5s.模型中并输出分类结果。实验表明,与现有的模型进行比较,本文方法平均正确率达到了9975%,且具有较好的鲁棒性。     

Grabcut算法在无人机影像船舶目标识别的应用

近年来,基于无人机的海上探测与侦察技术获得了迅速发展,利用无人机进行海上船舶目标的识别已经成为一项热点研究,基于图像的目标识别也是其中的重点和难点。传统的图像分割包括边缘检测、聚类分割等,本文结合Grabcut算法和卷积神经网络技术,开发一种新型船舶影响目标识别技术,在提高图像目标识别效率的基础上也提高了目标识别的精度,具有实际应用价值。     

船舶采集图像智能分类研究

为实现不同角度和不同距离下,船舶采集图像的智能分类,提出基于多尺度注意力深度卷积神经网络分类算法的船舶采集图像智能分类。将采集的船舶图像输入该网络中,网络的多尺度深度卷积层采用3个多尺度特征注意力模块结合深度残差模块,提取船舶采集图像不同层次的局部不变性特征;池化层对该特征转换处理后形成特征向量;全连接层池化层引入尺寸匹配函数融合特征向量,形成多尺度纹理特征向量并输入分类层,实现船舶采集图像智能分类。测试结果显示：该方法可实现不同船舶类别图像特征提取,gini指数结果均在0.963以上,可依据分类需求,实现不同角度以及距离条件下、不同的船舶图像类别的准确分类。