鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。     

浅析营改增“甲供材”对施工单位税务影响

营改增后,施工企业的税种、税率都有变化。根据"营改增"试点及发展趋势,从营业税,增值税角度出发,指出建筑乙方需考虑纳税筹划,如果处理不当将面临的涉税风险,并提出相应的处理的意见和思路。对于营改增以前的老工程项目,可以采用简易计税,营改增的影响较小。而营改增后的项目,与甲方签订包工包料合同,还是"甲供材"合同,牵涉税务问题较多,直接关系到施工单位最终的经济效益。目前营改增的实施已经全面实行,同时在建筑业"甲供材"的背景下,通过对比分析实施营改增前后,对"甲供材"建筑合同计税方式的变化,以税负平衡为分析工具,定量分析"甲供材"对建筑业税负的影响。     

基于结构相似深度卷积自编码的异常扣件检测模型

介绍了轨道扣件系统的基本功能，概述了已有的轨道异常扣件检测技术，归纳了基于机器视觉的传统检测方法和深度学习方法所关注的问题及存在的不足; 介绍了自编码的基本思想与形式化过程，提出了一种基于编解码架构的异常扣件检测模型; 分析了传统像素级图像相似度评价指标的缺陷，实现了基于结构相似的损失函数和图像异常判定; 构建了轨道扣件图像数据集，验证了模型的性能; 将代表性的误报与漏报图像可视化，描述了这些图像的表观特征，分析了发生漏报与误报可能的原因。研究结果表明:结构化相似指标显著提升了模型的检测性能，与具有相同网络架构但使用平均绝对误差和均方误差作为相似度评价指标的检测模型相比，模型的F值分别提升了14.5%和16.2%;与其他对比模型相比，提出的模型取得了最高的检测精确率和F值，分别达到了98.6%和98.1%，与次优的RotNet模型相比分别提升了6.0%和9.8%;召回率为97.1%，略低于深度支持向量数据描述(DSVDD)模型的98.4%;整体上看，F值比所有对比模型均高出超过9%，提出的模型表现出了明显的性能优势。