应用特征抽取图像技术进行车站人群监测的初探

文中将以一个地铁站或火车站为例,提出一种特征抽取方法去辨别在候车的人群,并运用图像处理技术去探测出某时刻的人群拥挤情况;同时,用C语言编写所有的程序。     

单圈图的邻强边染色

设G是阶数不小于3的简单连通图,G的k-正常边染色称为是邻强的,如果G的任意相邻的两顶点的关联边的颜色构成的集合不同.对一个图G进行邻强边染色所需要的最少的颜色数称为是G的邻强边色数.本文研究了单圈图的邻强边染色.     

旧船舶主机降速运行的情况下对螺旋桨的改进设计

主机降速运行后引起燃烧恶化,导致柴油机维修费用提高．设计小型号的螺旋桨或采用螺旋桨随边切割技术,可以改善机桨匹配,从而更好地发挥柴油机功率和提高其经济性．     

真空镀膜膜层缺陷显微图像的边缘检测

真空镀膜膜层缺陷显微图像的边缘模糊、噪音大等,不利于工艺分析。采用多种边缘检测算子对显微获得的膜缺陷图像进行处理并进行了结果比较,表明：基于小波变换的边缘检测,可清晰突出缺陷图像轮廓、有效去除背景噪声,具有优异的边缘检测性能。     

级环境下叶轮前缘倾角对离心压气机性能的影响

对某船用离心压气机进行了级环境下的气动性能仿真分析,结果表明,原方案中叶轮进口处能量损失过大,致使叶轮内效率下降过快,不满足要求.为此,针对性提出叶片前缘倾的两种优化方案.研究表明,叶轮前缘倾角对离心压气机级的气动性能影响较大,每一个结构确定的叶轮都有一个最优的前缘倾角,该倾角可以有效改善气流在流道内的流动情况,明显减小进口处的能量损失,从而使压气机的整级性能得到提高.     

基于车路协同的城市智慧道路关键技术框架研究

车路协同技术不断成熟,智慧城市发展不断进步,智慧道路研究和建设尤其重要。研究智慧道路需求分析,明确智慧路口和全息路段两个典型应用场景,通过构建道路数字基础设施,研究多方位立体监测与多因素动态耦合下道路安全风险精确感知方法,实现微观场景内交通参与物认知、运动状态及协同感知,进而通过边缘计算单元支撑车路协同,为面向车路协同场景的智慧道路建设提供技术条件。     

结合信号配准技术的小波多尺度车辆边缘检测方法

为了在准确检测边缘的同时有效地抑制噪声,提出了结合信号配准技术的小波多尺度边缘检测方法。该方法首先基于小波变换的特点设计小波多尺度边缘检测算法检测图像边缘;而后结合信号配准技术将不连续的边缘连接为完整的边缘轮廓,减弱由噪声或干扰造成的影响。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出清晰连续的边缘图像,而且能有效抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

基于CNN技术的灰度视频交通图像边缘检测

车辆或道路的边缘是灰度视频交通图像的重要特征，文章采用细胞神经网络技术，合理地选择了网络参数，并编制了基于Matlab 5．3平台的程序，将其用于检测灰度交通图像的边缘。经算例与传统的Sobel方法进行比较，证明采用该方法提取交通图像边缘是有效的，实用的，并通过分析推荐了网络参数。     

医学图像自适应阈值边缘检测的研究

介绍一种基于小波变换的自适应医学图像边缘检测方法.实验结果表明:该方法可对图像边界进行敏锐检测,从而得到图像的细微特征.这些特点使得它特别适合于医学图像边缘的检测.     

图像感兴趣区域提取技术研究

感兴趣区域提取技术在图像分析与处理领域中起着重要的作用。文中对现有的感兴趣区域提取技术进行了深入探讨，详细研究了当前几种较具代表性的感兴趣区域提取技术，并对其提取效果做了评价。总结了它们的优缺点以及适用场景，为用户选取合适的感兴趣区域提取方法，提供了实验依据。