基于线阵CCD的车辆参数识别系统

提出一种应用线阵CCD进行车辆参数检测的方法,可用于公路智能收费系统.该方法以车牌及轮胎钢圈作为检测的主要目标,利用纹理特征确定车牌区域,采用梯度算子与连通域相结合确定钢圈位置,进而确定车辆长、宽、高、轴距等重要参数.实验结果表明,该方法识别速度快、准确率高,有较高的应用价值.     

基于图像背景噪声相关性的篡改检测

图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。     

基于个体特征和纹理特征的视频人数统计算法

视频人数统计利用视频图像特征,通过监测公共场所中的人群密度,可防止公共场所人群拥堵,确保行人安全.提出一种改进的视频人数统计算法,对于中低密度人群,利用个体特征法实现人数统计,对于高密度人群,利用纹理特征法实现人数统计.使用提出的算法,设计了视频人数统计系统,分别对多组视频进行了测试,测试结果表明该算法误差较低.     

离子色谱-质谱联用法测定4-甲基咪唑的含量

为了简单、方便地精确定量和定性样品中的4-甲基咪唑,建立了一种采用阳离子交换色谱-质谱联用(IC-MS)技术准确检测4-甲基咪唑含量的新方法,该方法的检出限为0.25μg/L,线性范围为2.5~200μg/L,线性相关系数为0.999 7,相对标准偏差为2.32%~4.25%,加标回收率为92.7%~96.3%.使用该方法对焦糖色素、可乐等样品进行检测,结果表明,该方法具有分离度高、灵敏度高、定量准确、精密度高、检出限低的特点.     

二值无线传感网络下异常活动的分布式检测

针对无线传感网络下的异常活动检测问题,提出了异常活动分布式检测方法(distributed abnormal activity detection approach,DetectingAct). DetectingAct将活动的定义从轨迹扩展到轨迹和持续时间的组合,将异常活动定义为在数据分布上与正常活动,即数据中反复出现的活动,偏差较大的活动,利用节点自身计算资源和存储资源进行检测. DetectingAct采用时间相关的频繁项集挖掘算法(duration-dependent frequent pattern mining algorithm,DFPMA )从数据中挖掘正常活动. 算法采用了非监督学习方法,避免了监督学习需要大量标记数据的缺点;按分布式存储机制(distributed knowledge storage mechanism,DKSM)将正常活动模式存入各节点;用分布式检测算法(distributed abnormal activity detection algorithm,DAADA )检测活动. 理论分析和实验结果表明,分布式检测方法相比传统的活动检测算法,实时性更强,平均检测长度为轨迹的78.2%,精度更高,准确率达到96.9%.      

空间非均匀噪声下应用Bootstrap技术的信源数检测

针对阵列系统接收数据有限且存在空间非均匀噪声的信源数估计问题,提出一种基于Bootstrap技术和空间正交性的新方法.该方法首先估计任意信号的入射角度,然后对阵列协方差矩阵进行特征分解,提出了以特征向量和阵列流型矢量内积为基础的一系列假设检验,数据分布未知,并且应用Bootstrap方法估计零假设下提出的检测统计量分布.通过仿真证明了所提方法,在低信噪比(SNR)和小快拍数的情况下有较好的性能.     

EBPSK调制脉冲雷达信号的探测性能

研究了EBPSK(extended binary phase shift keying)调制脉冲雷达信号的探测性能.首先分析了该雷达系统信号在几种情况下基于CFAR(constant false alarm rate)的目标检测概率,表明在未知目标距离情况下,EBPSK调制雷达信号的探测性能优于传统LFM雷达信号的探测性能,在短波信道中,EBPSK脉冲雷达信号不存在多普勒频扩.该信号的模糊函数是对称的,所以不存在距离-多普勒耦合效应.其次,EBPSK调制雷达系统的调制器灵活多变,可根据要求设置不同的调制参数以改变信号的测距精度与目标探测性能.最后,通过仿真实验验证了理论分析的合理性,在较大脉冲回波时延估计误差的前提下,EBPSK信号的脉冲压缩性能高于LFM的脉冲压缩性能,且获得相同的探测性能,当时延大于0.05μs时,EBSPK脉冲雷达信号所需SNR比LFM脉冲雷达信号要少;当时延为0.5μs时,EBSPK脉冲雷达信号所需SNR比LFM脉冲雷达信号少25 d B.     

基于可见光源与独立成分分析法的实时人眼检测系统

提出一种基于特征与外貌混合检测确定人眼区域的实时人眼检测方法. 首先,依据可见光源在人眼角膜上反射形成耀点特性,通过图像处理算法提取潜在耀点位置,利用人眼几何特征的确定可能人眼候补区域;然后,提取人眼数据库中具有不同外貌特征的200幅人眼图像,采用FastICA算法估计出提取人眼图像的有效成分分析(ICA)基向量;最后,通过计算人眼候选区域在基向量上投影角度判断出左、右人眼区域准确位置. 实验结果表明,在人脸面部旋转、佩戴眼镜、大范围头部运动和不同光照强度下,实时人眼检测具有较高的检测正确率和较好的鲁棒性.      

基于802.15.6的分组检测算法设计与仿真

针对BAN(body area network)系统传输数据分组具有突发性的特点,设计了一种基于数字匹配滤波器和自适应门限判决的分组检测方法.根据数字匹配滤波器的原理和BAN调制信号的特点分析获得了相关峰值的计算方法,采用自适应门限判决的方法对相关峰值进行判决实现分组检测,并利用Matlab对算法性能进行了仿真.仿真结果表明,采用的分组检测算法在一定频偏范围内均具有较高的检测概率.     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.