肿瘤图像特征统计中多线程技术应用研究

分析了肿瘤图像分析诊断医疗软件中影响速度的瓶颈模块,并应用多线程技术对瓶颈模块进行改造。在单核CPU和多核CPU平台上比较了不同线程数下运行速度、线程效率、统计误差和线程数的关系。最后对上述指标的平衡进行了讨论,在不影响辅助诊断效果的前提下给出适合的多线程改造方案。     

辽西地区风积砂工程性质研究

通过对风积砂取样试验,掌握其材料性质,为解决辽西风积砂地区道路冻害等问题提供了依据。     

基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

针对结构化道路上存在非车道线标记干扰的情况,提出一种基于成像模型的线扫描车道线检测及跟踪方法。检测算法中首先对路面图像进行形态学高帽变换预处理,然后建立前方道路图像的成像模型,将图像坐标系中车道参数和世界坐标系中实际车道参数对应,对图像进行初扫描,利用边缘贡献函数及RANSAC算法选取最确定线后,以此线为标准进行二次扫描,得到边缘点后统计边缘贡献函数局部最大值并拟合成直线车道线。跟踪算法中运用Kalman滤波器预测车道线区域,并提取符合标准的控制点拟合成模型为B样条的车道线。试验结果表明:该方法能够快速准确地在复杂环境中提取多个车道线,尤其对存在非车道线道路标记干扰的情况有显著效果。     

基于数字图像的道路平面线形恢复的研究

在老路改造过程中,需要道路的平面线形资料。基于对数字图像平面图像特性以及噪声分布规律的特点进行分析,运用特征空间聚类法对图像目标区域进行图像分割,提出了一种基于递归循环思想的噪声筛选算法对目标图像进行再处理,达到剔除噪声的效果。对道路的边线进行了标定及距离的测量,配合GPS设备在实践中进行了应用。实践证明方法在满足准确性的同时,也提高了运算的效率。     

基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法

在车牌字符分割中由于泥尘、边框、铆钉、间隔符和车牌倾斜等因素影响,字符分割往往不准确甚至错误,针对这些问题提出了一种基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法。该方法先利用水平投影进行水平初分割,再利用垂直投影特征结合先验知识进行垂直分割,最后采用局部投影法实现水平精分割。实验表明该方法可较好的解决以上问题,分割准确率高且速度快,具有较强的实用性。     

基于特征建模的船用柴油机机体强度有限元分析

基于三维造型软件Pro/E的特征建模技术和有限元软件ANSYS的结构分析模块,建立了某6200型船用柴油机机体的有限元模型.采用更符合实际的边界条件施加方法,在螺栓预紧和缸内爆发压力两种工况下对机体进行受力分析,确定了最大应力部位;同时对机体的疲劳安全性进行了校核.分析结果表明,采用此有限元方法可为机体的强度评估和多方案改进设计提供依据.     

基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法

分心驾驶行为识别任务可以看作细粒度图像分类任务,即图像中较小区域所包含的特征决定了该图像的类别,如一张图像是正常驾驶还是与副驾驶聊天完全由驾驶员的脸部朝向来决定.对于那些图像差异很小的类别,图像分类通常训练方法训练出的模型无法高精度地区分.针对这一问题,提出了基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法,通过增大模型从...     

模拟驾驶环境下驾驶人分心状态判别

为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进行筛选,得到29个备选指标的重要度排序;然后,依次选取重要度较高的部分指标作为BP神经网络的输入指标,利用遗传算法（GA）全局搜索的性能优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化后的GA-BP神经网络作为弱分类器,再将多个弱分类器组合成Adaboost强分类器,建立基于Adaboost-GA-BP组合算法的驾驶人分心状态判别模型;最后,利用模拟驾驶器试验平台采集的数据计算不同判别指标数量下模型的性能,从而确定最优判别指标,并对模型进行验证和评价。结果表明：模型最优判别指标为重要度排序中前14个指标;模型能够准确识别驾驶人分心状态,判别精度为95.09%;与BP神经网络算法、GA-BP神经网络算法和Adaboost-BP神经网络算法相比,Adaboost-GA-BP组合算法在准确率、精准率、召回率、F₁值和ROC曲线等模型性能方面均最优。建立的模型能够有效判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

汽车变速器齿轮制造缺陷的声频特征提取

汽车变速器齿轮制造缺陷声频特征的提取，是汽车变速器噪声声故障诊断专家系统准确诊断齿制造缺陷的关键。本文通过齿轮制造缺陷噪声分类测试实验，从齿轮制造缺陷的噪声差谱，分析提出了齿轮制造缺陷的声频特征。