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1.
现有方法大多是针对近海领域,在200 n mile以外的海域存在着可视化图像逼真度差的问题,为此提出大数据背景下的舰船航行环境可视化方法研究。利用大数据中的最优插值算法处理舰船航行环境数据,以此为基础,利用LOD动态调度技术可视化环境要素点,通过空间坐标系可视化环境要素线,采用纹理映射技术可视化环境要素面,基于体绘制技术可视化航行环境体,通过环境要素点、线、面、体的展示实现了舰船航行环境的全面可视化。仿真实验结果显示,与现有代表方法相比较,本文方法可视化图像帧频低、帧速率高,表明本文方法可视化图像逼真度高,适合推广使用。 相似文献
2.
舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
3.
常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。 相似文献
4.
针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。 相似文献
5.
车体是铁道车辆的承载骨架,其强度可靠性对车辆的安全运行有着重要的影响。文章根据焊接结构疲劳失效的特点,基于DVS 1608-2011和DVS 1612-2014等标准的焊接结构疲劳强度分析方法对车体结构进行疲劳强度分析,并在车体结构强度分析结果数据处理中引入结构材料利用率云图,实现结构安全性分析结果的可视化,使车体强度分析的结果更直观和全面。结果表明,该分析方法及可视化手段能直观、准确地反映车体结构的疲劳强度储备情况,保证轻量化设计车体结构的疲劳强度。文章的分析对铁道车辆车体焊接结构设计具有一定的工程指导意义。 相似文献
6.
调度指挥系统内部为实现站内设备控制、车次追踪、进路设置等关键功能,需要转换联锁表数据为机器设备可读取的格式。由于联锁数据的复杂性,达到工程要求前机器配置会经过多次审核和调整。本文在详细分析配置制作与校核流程的基础上,设计并实现了联锁表人机交互转换模块。模块通过将机器配置可视化为联锁表条目、闪烁光带,以及人机界面勾选框的方式,标示配置信息并记录对表结果,辅助进路有效性检查。模块的人机界面能导入已有配置审核,或根据调度指挥系统需要,输出核对结果为对应的子系统配置文件。人机交互模块的应用提高了文件制作效率,保证了联锁表条目与数据配置的有效对应,在各调度区段车站改造升级中得到了广泛应用,取得了很好的反馈。 相似文献
7.
编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。 相似文献
8.
探讨硬盘录像系统的构建与程序设计技术,通过用Delphi设计一个金融保安硬盘录像系统的实例,讲述用图像摄取控件高效设计录像系统的面向对象的程序设计技术。 相似文献
9.
10.
在活
动轮廓的基础上,引入了统计“图像势能”和松驰法,提出了基于自适应活动轮廓的图像分
割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷,能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分,且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献