深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统

为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的...     

钢轨探伤车综合智能检测系统

大型钢轨探伤车普遍采用超声波检测钢轨内部疲劳伤损,但国内已有的超声波系统架构平台在复杂线路区间探伤检测运用时存在数据拥塞和计算机死机现象而导致区段漏检,并且伤损的识别主要依靠人工全程回放.为提高信号处理速度和伤损识别能力,降低人工回放的工作量,进行了基于新型总线的超声波探伤系统和基于卷积神经网络深度学习的伤损智能识别技...     

红外探水在厦门海底隧道中的应用

在厦门海底隧道施工中采用红外探测仪进行探水短期预报。介绍了红外探水技术的基本原理和布点方法,通过实例分析了分部红外探测得到的红外辐射场强值和绘出的红外探测曲线,得出探测结论,并和实际情况进行验证,说明探水效果良好,为隧道顺利施工提供科学依据。结合应用情况,提出了当前红外探水技术发展中亟待解决的问题。     

基于变长系统调用序列模式的入侵检测方法研究

提出了一种变长序列模式的寻找算法,从训练序列中找出一组基本相对独立的变长序列模式,并在模式集的更新过程中自动定义了模式间的前后次序关系,以此构建了一个描述进程执行模式的DFA。针对已有基于变长序列模式的模式匹配算法需要向前预测若干个系统调用号的缺点,设计了一个更好的模式匹配算法。实验结果表明,算法在模式寻找过程中是稳定的,并在保持小规模模式集的情况下,取得了很低的误报率和漏报率。     

浅谈我省检测机构的内部质量控制

针对目前我省检测市场及检测机构存在的问题和不足进行了分析,对如何加强内部质量控制提出了自已的看法,为检测行业健康有序发展提供了有益的借鉴.     

一种基于小波域的盲数字水印算法

提出了一种基于小波系数分段的数字水印算法,该算法对常见的图像处理具有一定强度的鲁棒性,并且该算法实现了完全盲检测,水印提取时不需要原始的载体图像,也不需要水印的任何信息,并且提取水印的正确性高.     

红外快速检测技术在国道242项目中的应用研究

采用红外快速检测技术在国道242项目上对到场沥青进行宏观性能预测,试验结果表明,当进行软化点预测时,应先采用S-G导数对沥青样品的红外光谱进行预处理,然后采用留一法建立模型样品库,对于入库样品采用主成分分析—PLS方法建立软化点预测模型;当进行针入度和延度预测时,不进行预处理,直接采用留一法建库、主成分分析—PLS方法建模。对于国道242线工程现场单一来源样品,10个样品即可建模,软化点预测结果全部满足要求,针入度和延度仅有一个预测结果不满足要求。该技术在国道242线上的成功应用,缩短了沥青到场入库时间,减少人为干扰,提高了检测效率和准确性。     

基于应力波的相关法泄漏检测与提高泄漏检测可靠性方法

介绍了相关检漏与漏点定位算法的数学原理,以及由于环境干扰造成的虚假漏水信号的辨析技术,既通过利用不同检测仪器的特点,采取互相验证的方法来提高漏点定位的可靠性。并在此基础上,总结出较实用的埋地钢质管网泄漏检测组合方法,以提高检测的准确性。     

无人船测深系统在浅水河道测量中的应用

针对传统测深方法在浅水区测量实施困难的问题,基于无人船测深系统的组成及原理,重点研究了无人船姿态对测深的影响、 测深数据粗差探测与滤波方法.分析得出:无人船姿态在浅水区对测深的影响有限,可采用中值滤波、 加权平均法、 趋势面滤波方法进行测深数据粗差处理.结合项目应用,证实无人船满足浅水河道测量需求、 测深精度满足规范要...     

浅析目标检测算法及其在自动驾驶场景中的应用

基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以R-CNN系列为代表的基于候选框的two-stage算法和以YOLO系列为代表的基于回归的one-stage算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。