面向多场景的环境异常声音识别

随着人工智能和大数据的发展,各种场景中对异常声音识别的需求日益增长,基于人工智能的声音识别技术正在兴起并被高度重视。现行主流的异常声音识别算法多为浅层机器学习模型结构,对异常声音的识别率较低,且识别的声音类型单一。为了有效识别异常声音,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient, MFCC)和卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的环境声音识别算法,对各类异常声音进行采集和有效识别,并及时反馈声音状态,为各类声识别应用场景提供精细化管理技术手段。结果表明：提出的算法对5类场景下环境异常声音的识别率得到极大提高,适用于更广泛的声学场景,具有明显的优势。     

基于变尺度杜芬阵列的超声非线性输出信号检测

针对超声非线性输出信号中二次谐波信号比较弱、且是经过复杂传播的非线性时间序列,利用变尺度杜芬阵列对超声非线性输出信号进行检测评估材料的疲劳损伤。首先对杜芬振子进行频率变换、分析初始相位对检测结果的影响,构建检测实际工程信号的杜芬阵列模型,并对超声非线性输出信号进行变尺度变换,使杜芬阵列与超声非线性输出信号相匹配。当处理信号输入杜芬阵列模型时,第二个杜芬振子相轨迹由混沌状态过渡至大尺度周期状态,微弱二次谐波信号可以被有效的检测出来。根据杜芬振子总驱动力幅值和响应信号幅值之间的对应关系对二次谐波信号幅值进行有效估算。最后,探究随机噪声对检测模型的影响,当待测信号含有噪声时,杜芬振子相图仍变为大尺度周期状态,随着信噪比降低,相轨迹越来越粗糙,且稳定性变差。以上分析表明,利用构建的杜芬阵列模型能够有效检测超声非线性输出信号的二次谐波,对材料的疲劳损伤状态进行有效评估。     

近似凸包自适应包围盒碰撞检测方法

针对虚拟装配环境中包围盒碰撞检测存在检测精度差和效率低的问题,设计了粗精结合的分层检测方法。粗检测阶段,采用基于八叉树的球形包围盒进行检测,初步剔除明显不发生碰撞的对象。在精确检测阶段提出近似凸包自适应包围盒算法,基于近似凸包思想提取贴合模型外壳顶点集求解协方差矩阵计算最小包围盒,解决传统方向包围盒算法因三角形面片的尺寸不均匀、导致构造包围盒方向偏移的问题,且构造时间较传统方向包围盒缩短了66%。最后在Unity3D中以液压调平举升平台各部件为研究对象进行实例验证,实验结果表明,本文研究的方法能构造出比传统方向包围盒更加紧密的包围盒,在装配实验执行时间上比使用传统方向包围盒碰撞检测算法加快了22.2%,比使用轴对齐包围盒碰撞检测算法加快了17.4%,能够满足虚拟装配中碰撞检测效率高的要求,且符合使用者实时的自然交互习惯。     

长输油管道泄漏检测与定位技术研究进展

长输油管道泄漏事故不仅会造成重大经济损失,而且会给生态环境带来灾难性的破坏,因此对长输油管道进行在线实时监测与快速精准定位是保障管道安全运行的核心要素。首先对目前国内外常用的泄漏检测技术进行了分类总结,其次详细论述了长输油管道泄漏检测技术原理、性能及其优缺点,并对长输油管道泄漏检测中存在的微小泄漏、缓泄漏等难点问题进行了重点评述。最后在全面总结现有研究成果的基础上,对长输油管道泄漏检测技术的发展潜力、应用前景、目前存在的问题以及如何进行下一步研究进行了深刻的分析和展望,认为干涉型分布式光纤传感法联合深度学习模式识别技术可以更好地实现远距离输油管道泄漏检测领域的智能化、高效化,并在未来的泄漏检测领域具有良好的应用前景。     

基于弱监督的VGG深度学习网络遥感影像云检测

大多遥感影像云检测方法中,训练数据需要对影像的每个像素进行标记,标记成本非常昂贵,为了减轻深度学习遥感影像云检测中人工劳动标记数据的成本,图像块标签代替像素标签进行深度学习训练。首先,将多种下垫面的遥感影像裁剪成图像块并标记,带有标签的图像块作为数据集;然后,块状的数据集训练改进VGG深度学习网络,训练好的网络对大型遥感影像进行云检测;最后,选取多种中分辨率卫星图像分别用改进VGG与VGG网络进行了云检测对比实验。结果表明,改进VGG遥感影像云检测方法能很好地检测出碎云和厚云,整个云区的平均精度都在90%以上。使用带标签的图像块,不仅减少了人工劳动,而且有效地进行遥感影像云检测,可为弱监督深度学习的遥感影像相关研究提供参考。     

免疫鸡群新城疫病毒检测和分离的研究

以ＳＰＦ鸡抗新城疫病毒（ＮＤＶ）ＩｇＧ为包被抗体（５μｇ／ｍＬ）,兔抗ＮＤＶＶｅｒｏ细胞培养纯化毒ＩｇＧ为第二抗体（１∶２００～６００）,酶标记羊抗兔ＩｇＧ（１∶５０００）为指示抗体建立间接夹心ＥＬＩＳＡ,检测实验免疫鸡、攻毒鸡及现地免疫鸡口腔或泄殖腔外分泌物。结果表明：新城疫无毒力Ｖ４疫苗免疫后２ｄ,口腔内病毒抗原随机检出率为４／１０,第１０天为１０／１０;泄殖腔为０～１／１０,并持续１８ｄ以上。滴鼻攻毒后１ｄ,口腔和泄殖腔内病毒抗原检出率分别是８／１０和６／１０;第１３天,泄殖腔内病毒抗原检出阴性。ＮＤＶ灭活疫苗免疫６０ｄ后攻毒,第２天有７／２０口腔和８／２０泄殖腔检出阳性,并一直到攻毒后第１４天。非免疫对照鸡攻毒后第３天直到死亡时,口腔和泄殖腔均可检出病毒抗原。对各地临床上无任何症状的ＮＤＶ免疫鸡群检测发现,泄殖腔ＮＤＶ抗原阳性率０％～９．３％,分离到８株ＮＤＶ流行毒株,生物学试验证实这些毒株的毒力属中等毒力偏强或强毒。     

车用电控汽油机实时爆震检测方案的研究

研究一种可以满足准确性,实时性要求的车用电控汽油机爆震检测方案,方法 测量缸盖的振动信号,确定爆震检测频率,运用概率和数理统计的方法。对缸盖振动信号进行分析,找出规律性,在非爆震,严重爆震,爆震时,爆震检测区间内信号峰值都服从对数正态分布。     

超声心动图象内外膜的自动检测与测量

为定量计算一些重要的心脏功能数据,提高心脏病的诊断水平,研究了超声心动图象内外膜的自动检测与测量技术．首先对超声心动图象进行滤波以消除图象中的噪声,并运用模糊数学理论进行模糊边缘增强,提取超声心动图象的内外膜边缘信息;接着对超声心动图象作二值化处理和椭圆曲线拟合,初步得到心脏的内外膜边缘;再采用相应的三次样条插值和平滑技术,得到光滑、连续的心脏内外膜边缘．在此基础上,再对心脏进行节段划分,并计算有关的心脏功能数据．经实验证实,用此方法可快速得到较准确的结果．     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．