基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

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。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

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。     

市域铁路牵引电缆贯通供电方案及潮流算法

研究了市域铁路牵引电缆贯通供电方案，该方案全线贯通式供电，设置一主一备两个主变电所，在主变电所内设置同相供电装置. 对贯通式供电时双边供电、单边供电下供电臂距离的设置进行了建模求解，模型以电压损失作为约束条件，通过逐渐增加列车数量的方式，求得供电臂所能承担最大列车数量，进一步得到供电臂距离的可行值，为牵引变压器位置的设置提供参考和校验. 采用基于线路的牵引供电系统建模，将牵引供电系统分为电缆层和牵引层，提出适用于牵引电缆贯通供电的分层交互迭代潮流算法. 该算法在层内进行潮流求解，同时层之间进行变量取值修正，以实现交互迭代，能够达到矩阵降阶、提高计算效率的目的. 在本文案例分析中，相较于传统供电方案，牵引电缆贯通供电方案再生制动能量利用率提升至99.15%，每年通过再生制动能量利用可以节省的电费为2 955万元，一次性投资可以节省大约13 672万元.      

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

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。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

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。     

数字化硬盘录像系统的软件技术研究

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。     

基于自适应活动轮廓的图像分割

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。     

速度监控装置设计中绝缘节校正距离误差的探讨

介绍速度监控装置中利用信号系统绝缘节信息进行距离校正的基本原理及其可能产生的误差，以提供设计中参考．