基于振动阈值的船舶离心泵系统建造阶段声学故障诊断方法

该文针对舰船建造阶段声学故障诊断阈值与历史实测数据缺乏内在联系的问题,以离心泵系统为研究对象,围绕基于振动阈值的舰船离心泵系统声学故障诊断开展研究。首先,通过实船测试数据分析得出船舶离心泵系统由于边界条件差异及设备差异导致振动特性波动最大超过10 dB;其次,对振动偏离值进行正态分布假设,并通过对实测数据的统计分析进行验证;最后,根据正态分布区间估计原理提出阈值提取方法,在此基础上通过模拟试验对以上阈值的有效性进行验证,结果显示,该方法提取的阈值对正常工况的诊断准确率为99.45%,对故障工况诊断准确率为92.3%,该文研究成果可为船舶建造阶段离心泵系统提供一种合理可操作、准确率较高的声学故障诊断方法。     

基于离散水平集方法的Chan-Vese模型

采用离散形式的水平集函数代替传统的符号距离函数,提出基于离散水平集方法的Chan-Vese模型。采用变分方法得到水平集函数演化的梯度降方程,对得到的演化方程进行半隐式离散求解和数值算例验证,并与传统的符号距离函数方法进行对比,以验证离散水平集方法在图像分割中的优势。实验结果表明,基于离散水平集方法的Chan-Vese模型分割速度和精度比用符号距离函数实现的Chan-Vese模型有明显提高。     

高铁轨道CPⅢ基准点自动检测方法研究

为实现高铁轨道CPⅢ基准点的自动高效检测,研发基于双目视觉的CPⅢ基准点动态非接触自动检测系统。首先对双相机拍摄的图像进行自适应分割处理,对分割后的图像利用改进模板匹配算法计算获得CPⅢ标识物在图像中的位置;然后对提取的标识物目标图像进行自适应阈值分割提取边缘轮廓,计算标识物中心坐标;最后利用基准点计算方法和双相机标定的参数计算CPⅢ基准点坐标。试验结果表明,检测系统在水平方向上的最大误差为0.95 mm,垂直方向最大误差0.25 mm,最大变异系数为0.211%,该方法可为CPⅢ基准点高精度自动化检测的应用提供参考。     

连续窗宽窗位CT图像的分割

图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最重要的方法之一。针对医学图像分割的复杂性,本文根据CT图像各部分组织的CT值不同的特点,得到不同的窗宽、窗位下的CT图像,对其采用数学形态学的方法进行分割。本文提出的方法分割效果好,具有细节丢失少的优点。     

车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

导航系统中水天线信号处理的算法研究

介绍了舰船导航系统中水天线图像信号处理的算法,该系统通过测量水天线,可以实现对舰船的横摇/纵摇角度进行快速、准确的测量。     

机车乘务员视觉可靠性评价

列车提速中 ,对乘务员视觉系统动态感知能力的要求是不可忽视的。对 1 58名乘务员的动态视觉感知能力进行测试。结果表明 :静视力相同者 ,动视力差异较大 ,静视力不能全面反映乘务员动态视觉感知能力。动视力、静视力均是乘务员行车安全不可忽视的重要指标。并提出了乘务员动态视觉能力的安全阈值大于 0 .5。并研制出测试评价系统。     

低照度边缘增强的语义分割模型研究

为提高对低照度图像的语义分割精度,提出了一种基于RPN的边缘增强语义分割模型(EESN)。在该模型中,首先利用深度残差网络提取图像的高阶语义特征,并通过RPN快速生成待分割目标候选区域;然后,利用设计的融合算法对候选区域进行融合,并剔除重复的候选区域;最后,对融合的目标候选区域做低照度边缘搜索,并利用失真代价较小的局部增强算法对低照度边缘进行特征增强。将EESN用于Pascal VOC12和Cityscapes两个数据集的语义分割中,分别获得了81.2%和67.6%的mIoU,该结果证明了EESN对具有低照度边缘的图像具有较好的分割性能。     

基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集...     

2007年车市试分割

据国家信息中心预测:2007年汽车总需求量将达到800万辆,同比增长14%左右,其中乘用车需求量为500万辆,增长20%左右。汽车企业产销目标水涨船高,国内市场的竞争更趋白热化。2007年车市究竟如何分割?将成为业界共同关注的热点。.上汽2006年,上汽整车总销量为134万辆,其中乘用车91.