一种改进的边界扫描的路面裂缝检测算法

针对路面图像噪声较多、目标裂缝跟踪难等问题,分析对比了几种传统的经典边界扫描方法,如Sobel、Canny等算法,并根据路面裂缝图像的特点,提出了基于绝对梯度值的Sobel改进方法,使得边缘信息得到加强、减少了噪声以及伪边缘。经过后续图像的处理,能够较好地跟踪识别路面图像的裂缝信息。     

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。     

浅议微生物检测实验室内部质量优化

在影响生物产品质量安全的各种要素中,具有决定性的就是微生物的质量和安全,也是影响生物产业发展的一个至关重要的部分。而在保障微生物质量安全的过程中,微生物检测是其中一个主要步骤,作为检测的重要环节,实验室工作成为了重中之重,其工作的成败决定着最终检测质量的安全与否。所以,为了提升微生物检测的安全质量,在工作中必须加强对于实验室工作的质量优化。     

输送带撕裂检测装置专利技术分析

输送机是工业生产中重要的运输设备,因此,输送带撕裂检测装置的需求量也在不断增大,本文从国内外发明专利申请量、国内外申请人分布、国内外重要申请人的研究热点等方面分析了国内外输送带撕裂检测装置的发明专利申请情况,并提出了我国输送带撕裂检测装置的发展方向。     

综合布线系统实施过程研究

在楼宇智能建设中,综合布线不仅是整个建设的信息流通道,而且是整个智能化子系统的动脉,在施工过程中涉及的协调工作、知识面也最多,必须做好系统性、全面性的准备。     

试析食品检测体系存在的问题及对策建议

对于食品的检测检验工作来讲,不管是在食品安全的保证方面,还是在食品生产水平的提升方面,它都是具有着重要作用的。而把统一且规范的食品检测检验体系建立起来,能够对食品的安全作出保证,所以,该文针对食品检验检测体系存在的食品安全检测技术手段落后、食品检验检测体系不完善、食品检验检测的统一市场准入机制未建立等问题,提出了建立完善的食品质量检验检测体系、完善并健全食品检测检验体系制度、制定统一的食品检测标准、提升食品检测技术等四个方面的有效措施,具有一定的现实意义。     

小套筒类零件内腔轴直径检测量具设计

在航空航天行业中,惯性器件的结构件中不乏小套筒类零件.这类小套筒零件是系统中的关重件,具有体积小、精度高、结构较复杂等特点,它们的加工精度决定了惯性器件的安装精度.目前,常用三座标检测这类零件;该检测方法,不适用于操作者在线检测,特别是对于具有内腔轴结构的小套筒类零件,操作者在线检测困难.本文通过典型小套筒类零件内腔轴直径的检测,论述了一种小套筒零件内腔轴直径检测量具的设计方法,并采用该设计量具对典型零件进行了检测,用三座标验证了其检测值的准确性.     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。