供水特性对水润滑橡胶轴承衬套的影响

以船用水润滑橡胶轴承为研究对象,采用热-流-固耦合模型,研究水膜对水润滑橡胶轴承橡胶衬套的热传递及受力变形的影响,并通过控制变量法,探究供水特性对其温升和受力变形的影响。结果显示:水膜和橡胶的温度呈现出一种偏移的梯度变化;橡胶的受力变形呈现出带弧状的梯度分布;供水速度对橡胶温升和受力变形的影响显著,供水温度和密度对其受力变形的影响程度也不容忽略。     

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。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

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。     

列车制动盘热分析现状与展望

盘形制动是一种广泛应用于轨道列车和汽车的制动方式。在制动过程中制动盘及制动闸瓦会产生大量热量,从而影响制动性能,故对制动盘进行热分析十分必要。基于盘形制动在列车上的运用情况及重要性,介绍了列车制动盘常用材料、制动盘结构型式及相关的热分析研究,并对不同的制动盘热分析方法进行分析比较,最后对列车制动盘热分析的现状及发展方向进行了总结和展望。     

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。