用CCD改进的光电色选系统

本文论述了CCD的工作原理,以及与之相应的色选机中其它部分选取应注意的事项,介绍了光谱匹配在色选机设计过程中的重要性,并对其中的重要问题进行介绍.     

面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法

以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.     

采用深度学习的快速超分辨率图像重建方法

为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观的图像质量评价(峰值信噪比)上取得较好的效果,且重建时间大大缩短;将算法应用在实际的项目中,能达到阈值分割后准确检测物体的标准,减少企业对高额工业相机的经济开支.     

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

电器柔性启动系统的研究

分析电器启动电流冲击现象的原因及危害性，提出了控制对策，设计两种实用的抑流电路。     

采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.     

胎儿大脑三维表面重建算法

通过核磁共振设备获得多个离散间距的磁共振切片图像,采用CARESU＿NET卷积神经网络对图像进行分割,获取胎儿大脑区域图像。采用CARESU＿NET卷积神经网络对间断切片进行边缘重构,恢复完整的边缘信息。对边缘重构后的图像组提取边缘像素,生成三维点云,运用泊松重建方法重建点云表面,得到胎儿大脑三维表面模型。结果表明：基于核磁共振图像的三维表面模型直观生动,提高诊断效率和准确性。     

采用HOG特征和机器学习的行人检测方法

针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有较好的检测效果.     

动静结合的二阶SQL注入漏洞检测技术

为了有效检测应用中的二阶结构化查询语言(SQL)注入漏洞,提出一种动静结合的检测方法.通过静态分析获取持久存储信息,解决动态分析无法处理的Web应用多阶段间逻辑联系问题.通过动态分析获取元数据,解决静态分析无法定位污点信息持久存储位置的问题.通过模糊测试验证疑似漏洞,降低误报率.实验结果表明:该检测方法能够有效检测应用程序中存在的二阶SQL注入漏洞;相比于传统静态分析,检测精度高、误报率低;相比于传统动态分析,实现对多阶漏洞的检测,优于已有二阶SQL注入漏洞检测技术.     

微机光谱响应测量系统

本文介绍了一种用微机进行采样与控制的光谱自动测量系统,它测量速度快、精度高、稳定性好、适应性强,对普通的实验室光谱测量是一大技术改进.