船舶电子装备项目研制过程识别及分类研究

船舶电子装备是船舶竞争力的重要组成部分,由于船舶电子装备研制过程繁琐、探索性强且投入成本高,因此研制过程中需要严格的质量管控。开展质量管控的重要基础就是要对质量过程进行充分识别并梳理其相互工作关系,寻找适当的质量过程识别与分类方法就变得尤为重要。本文针对这一问题,在分析船舶电子装备的研制特点的基础上提出了一种基于四阶八步的研制过程识别方法,并在此基础上提出了过程分类的基本框架,最后结合某船舶电子装备研制项目进行了过程识别与分类研究,验证识别与分类方法的操作可行性。     

基于卷积神经网络的AUV水下识别算法设计与实现

自主式水下机器人(AUV)是应用于复杂海洋环境中的高智能化无人装备,其需要具备良好的环境感知能力进行自主导航,包括水下目标识别能力。随着人工智能的高速发展,卷积神经网络作为图像处理领域的深度学习架构,在图像特征提取和图像识别上有着强大的性能和卓越的优势。本文利用卷积神经网络,实现了自主式水下机器人水下目标的自主识别。同时,通过采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行进一步改进,提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。     

基于人工智能图像识别的散货码头天网智慧平台

为提高散货码头视频监控整合能力,降低生产安全管理成本,解决现场调度视频查阅困难、监控未能充分利用等问题,研发镇江港散货码头天网智慧平台。平台采用地图相机标定与不同监控相机特征点匹配的方法对港口现有监控系统进行优化。在现有监控相机的基础上,以地理坐标与监控相机图像特征点匹配关系、相机之间特征点匹配模型最佳映射约束为基础,构建港区地图与监控相机之间的坐标关系矩阵,实现地图与监控相机联动、异体枪机与球机联动。利用深度学习、卷积神经网络等人工智能技术与港区实际需求相结合,形成视频AI应用,实现对港区人员未穿工作服、人员闯入机动车道、车辆违停、车辆超速等违规行为进行自动检测报警。现场测试和使用结果表明:该系统在港区复杂的工况情况下,提高监控系统智能化水平和利用率,提高散货码头生产效率、管理水平和作业安全系数。     

一种基于模板匹配的车牌识别方法

提出了一种基于模板匹配的车牌识别方法，可不需分割车牌中的字符而有效识别实际系统中低质量和模糊的车牌图像中的字符，识别率可达95%，识别时间不超过1s。     

桥梁主梁断面颤振导数的强迫振动识别法

介绍了颤振导数识别的强迫振动方法试验装置及识别原理，用它进行了三种典型断面形式的颤振导数识别，研究了不同驱动频率、振幅对识别结果的影响。研究结果表明：强迫振动法具有试验数据重复性好、测定折减风速范围宽、无需复杂的系统识别过程即可得到交叉导数项等一系列优点。     

数据融合技术及其在交通领域中的应用

本文通过对数据融合基础理论的总结与剖析，提出了数据融合技术在交通运输中的应用领域以及交通数据融合的数据处理过程，并以车辆行驶轨迹跟踪作为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用。     

高速公路上的电子收费系统

介绍了电子收费系统的一般构成,并围绕自动车种识别这一核心问题着重介绍了系统的两大核心技术--标记卡和车辆与路侧通信.通过探讨我国高速公路上实施电子收费系统面临的问题,提出了一种现阶段比较切合我国实际的应用模式和方案.     

三维图形检测技术

几年之前,我和一位技术人员试验一辆车,以找出驱动性能方面的问题。那个技术员观察他记录仪上滚动的数据。他发现发动机(出现问题的位置)的过滤罐净化参数有了指示。这是问题的原因还是效应?或者是极正常的现象?我们得到了如图中所示的一些数据。 应该说,数据本身是无用的,数据必须经过采集、再现和最后的分析。用图表表示的原始数据最易于理解。图表化直观,可以使我们非常直接地发现性能参数的升高和下降。在示波器或图形万用表     

数据融合技术及其在交通领域中的应用

通过对数据融合基础理论的总结与分析,提出了数据融合技术在交通运输领域的应用范围以及交通数据融合的数据处理过程,并以车辆行驶轨迹跟踪为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用.     

汽车电子防盗新技术

随着电子技术在汽车门锁防盗装置上的应用,各种电子防盗装置相继出现并被采用,但汽车被盗、失窃案件仍有增无减.为此,各汽车生产厂家都在竞相改进防盗装置,来增强其安全性、可靠性.现在,随着电子技术、无线电技术的开发与利用,尤其是电脑技术的投入使用,汽车防盗技术已走向自动化、智能化的发展道路.下面介绍几种最新的电子防盗装置.