基于土性分类的地基液化评价

目前地基液化评价模型难以合理体现粉土和砂土在液化机理上的明显差异。将锥尖阻力和摩阻比作为土性分类参数和评价参数,通过LOGISTIC回归分别基于粉土和砂土构建液化评价模型,预测液化和非液化的可靠性分别达到91．2％、86．8％,为利用原位测试数据进行地基液化评价提供了更简便的途径。     

灭火装置在客车上的应用

简要阐述了几种客车灭火装置的特点、工作原理,并对它的选用原则及安装做了简要介绍。     

BMW740Li领先型即日上市

近日,宝马中国推出BMW740Li领先型,售价为116．8万元。BMW740Li领先型配备新一代BMW创新iDrive控制系统,用来启动和控制所有娱乐、信息、导航功能。     

视觉检测在车辆尺寸测量上的应用

设计了一套非接触在线检测系统,该系统基于近景摄影测量原理,与传统测量方法相比,它可以快速地对目标车辆的长宽尺寸进行非接触检测。利用图像处理的方法,对几种边缘提取算法进行比较,提取图像的边缘,计算其尺寸,再将图像尺寸转换为实际尺寸。指出这一算法可以应用到检测线模糊车型的区分等领域,具备一定的应用前景。     

使用分类和聚类提高搜索引擎的可用性

由于很多Web用户面对搜索引擎搜索出来的成千上万条结果记录没有耐心一页一页地翻找,搜索出来的内容就不能得到有效的利用.自动分类聚类技术将是搜索引擎进一步改善搜索效率的一个很重要的方面.介绍联合使用分类聚类技术来改善搜索结果的表示形式,提高搜索引擎的可用性.     

铁路路况识别系统的设计和开发

为了实现对多种复杂铁路路况的识别,需要采集路况图像并加以处理,以得到识别所需的图像特征,最后通过模式识别辨别路况.由摄像机、采集卡、计算机及相关软件建立一套路况图像采集与识别系统.探讨数字图像的采集、图像处理中同态滤波、对比度增强、优化二值化算法、膨胀操作、粒子滤波等处理方法以及模式识别方法在铁路路况识别系统中的应用.经过现场验证,所设计系统识别准确率达94.4%,识别效果理想,可以满足路况采集及识别的需要,是一种可以运用在铁路机车智能减振系统中的新方法.     

基于RBF神经网络的在线分类挖掘系统

模式分类是RBF神经网络应用的一个重要方面.在线环境中数据集是经常变动的,采用批量式学习算法(如OLS算法)训练RBF网络会产生大量的重复训练,从而导致学习效率不高.为弥补这种不足,从梯度下降方法推导出一种增量式学习算法,用于在线环境中的RBF神经网络训练.最后将基此算法构建的在线分类系统用于IRIS分类问题.结果表明,该算法有较快的收敛速度,网络的在线分类性能良好.     

铁路平交道口远程图像监控系统的设计与实现

针对铁路平交道口的安全问题,设计一套远程数字图像监控系统.该系统采用H.264数字图像压缩方式,利用IP网络进行图像传输.对系统需求进行详细地分析,介绍系统组成和实现方法.     

动目标成像跟踪算法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,困难之一是消除运动背景的影响.采用基于均匀稀疏采样仿射变换的参数模型块匹配算法将图像分成许多固定大小的像素块,通过将每一个像素块在下一帧的一定范围内搜索其最优匹配,由此产生的偏移矢量即为该像素块的运动矢量,对上一帧图像进行补偿与下一帧图像差分,用形态学运算图像处理,对图像目标进行识别跟踪.     

基于小波变换的多分辨率图像转换

为适应不同设备、不同信道和不同应用的要求,数字图像处理中需要改变图像的空间分辨率。传统的改变图像空间分辨率的办法是抽取和线性插值。本文基于小波分析提出由高分辨率图像可得到各种较低分辨率图像的多分辨方法符合人的视觉系统特性。为了提高图像的空间分辨率,本文根据小波子带间的相关性等特点,提出由低分辨率的高频细节预测高分辨率的高频细节方法,从理论分析到实验结果,均表明本文方法是可行的,而且优于传统的方法。