科技金融融合发展 推进合肥高新区产业升级

<正>2014年,合肥市高新区坚持"政府引导、市场主导、分类指导"的发展理念,推动科技扶持资金由"直接投入"向"引导投入"转变,取得一批科技成果、产业成果、改革成果和人才成果目标,突出抓企业主体、创新载体和产学研一体建设,积极促进科技与金融融合,推进园区产业升级,取得了明显成效。     

EmguCV耦合视觉引导的图像目标定位与补偿技术研究

在平板电脑组装过程中,需要对背光板进行整体定位,传送给机械机构进行位移和角度补偿,从而实现精准组装.但由于背光板顶点背景复杂,往往存在很多干扰点,使得当前图像角点定位算法定位不准,易产生误差.对此提出了一个基于EmguCV与视觉引导的目标定位与引导机制.首先打通Basler SDK与C#-Emgucv平台的数据通道,实现图像采集;然后基于轮廓,查找到背光板区域,再通过最小矩形框定背光板,查找背光板顶点,实现定位;最后计算出水平、垂直方向偏移和旋转角度,联合PLC,实现基于视觉引导的机构补偿.测试定位补偿技术的性能结果表明:与当前图像角点定位算法相比,机制具有更好的定位与引导效果,准确定位出背光板顶点,计算出补偿值.     

一种新的心电信号R峰自动检测方法

R波是心电(ECG)信号中最重要的组成部分,蕴含着重要的生理病理信息。在长时ECG信号上实现R峰自动检测是进行心率变异性分析、心血管疾病诊断、生物识别和ECG编码的关键步骤。文中提出了一种新的基于小波变换的R峰自动检测方法。首先,设计了一种改进的小波阈值法,并结合小波包分解对原始心电信号进行去噪处理;其次,将去噪后的心电信号进行小波变换,采用自适应阈值法在恰当的频率子带上检测出候选R峰,并将其位置逆变换于心电信号;最后,根据RR间期的局部变化趋势进行R峰的精细筛选,以最终完成R峰检测。文中选用MIT-BIH心律失常数据库中的2个心电记录对所提算法进行性能评估,采用错误检测率(DER)、真阳性率(+P)、敏感度(Se)和准确率(Acc)作为评价指标,平均检测结果分别可达0.395%,99.67%,99.95%,99.62%。     

基于双STM32的行车辅助信息记录装置设计

分析行车监测研究现状,并设计一款多功能且操作简单的行车辅助信息记录装置.该装置具备图像采集、监测车内温度、湿度、气压及车外障碍物距离等功能,并将数据存储于SD卡内,显示在LCD上.选择2个STM32F103ZET6作为主控芯片,配以电源电路、图像采集模块、行车参数监测模块、液晶显示模块和SD卡存储模块,并采用CAN总线通信方式实现主机和从机的通信.实验测试结果表明,该装置模型具有实时显示及拍照、行车参数采集与图像存储等功能.     

矿井隧道无线通信时抗多径衰落方案的研究

针对当今矿井隧道中复杂的通信环境,提出了一个利用正交频复用(OFDM)技术的通信模型。通过模拟仿真来检测该模型在通信时,具有高效传输数据能力和很低的误码率。以此来保证无论在正常采矿作业还是矿难事故中,该模型都能提供一个稳定可靠的通信。     

Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价

K值是基于K-means聚类算法进行图像分割效果的关键因素,为了解决K值过小,图像分割不明显,K值过大,图像分割信息过于碎片化的问题,提出一种Regional Merge K-means(RMK)算法.首先对图像运用K-means算法进行聚类,然后运用区域合并(Regional Merge)优化图像分割效果,最后利用不同图像进行图像分割试验,并选用不同的质量评价指标对试验结果进行评价.结果表明,该算法能显著优化图像分割效果.     

基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.