金属蠕变的实时超声检测实验研究

目前绝大多数蠕变超声检测研究都是使用常温且无应力的蠕变试样进行检测实验,在该条件下测得的超声检测参数值与实时(维持蠕变温度和蠕变应力)测得的蠕变参数值有一定的差异,影响对检测对象蠕变程度的准确判断。该文使用纯铅进行连续蠕变实验,并在实验过程中进行实时超声检测,获得了蠕变过程和松弛过程中的超声实时检测信号,对此信号进行处理,得到了衰减、声速、时间衰减等参数随蠕变程度的实时变化曲线。实验结果表明:实时条件下测得的蠕变超声检测参数相对于无应力条件下测得的参数具有更高的检测灵敏度;如果以无应力检测参数值作为评定标准,则需对实时检测参数值作出修正才能准确评价被检测目标的蠕变程度;时间衰减参数与衰减参数具有相同的蠕变变化趋势,但时间衰减参数不需要对被检测目标进行几何尺寸的测量,因此时间衰减参数更适用于实际检测,可以作为金属蠕变检测中衰减参数的替代参数。     

网络入侵智能化实时检测系统

网络安全技术中的一个重要方面就是入侵的检测．检测入侵的实时技术是新一代防火墙中的关键技术之一．基于统计的一般实时检测方法,给出了一个基于键入特性的识别算法．采用状态索引判决树的基于规则实时入侵检测方法及实时入侵检测中的多字串快速检索算法,给出了一个应用在防火墙中的网络入侵智能化实时检测系统的实际模型和框图     

微机检测火车电机系统

电机参数的测量,特别是动态参数的实时检测,对于判断电机好坏是不可缺少的依据,而其参数的检测精度又是衡量电机质量优劣的主要标准。本文主要介绍应用微机对中小型电机参数进行实时检测系统的实现方法,本系统的特点是:精度高、速度快、简便、直观,并且还可以将检测结果以汉字表格形式实时打印记录以资分析和存档。其次,本系统还对部分前级检测电路的参数进行检测和补偿、这对提高系统本身的可靠性和精度是十分有益的。     

带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效检测DDoS攻击,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法,可以简单、高效、实时地检测DDoS攻击．首先,对流量信号进行不间断地连续小波变换同步分析,通过发现平台突发信号来实现DDoS攻击的实时检测．然后,用报警可信度评估算法对连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响．实验结果与离散小波变换、N点平均以及梯度法相比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号有着更好的检测效果．     

SQL注入行为实时在线智能检测技术研究

为了解决传统手段在实时高速网络流量环境下SQL注入行为检测准确度和效率之间无法达到较好平衡的问题,提出一种基于深度学习模型的SQL注入行为实时在线检测的方法,构建了以卷积神经网络为基础并引入快速傅里叶变换层的复合检测网络模型SQLNN,并以此模型为基础提出SQL注入行为在线检测与自适应训练框架.该框架对于SQL注入语句的检测正确率达到了99.98%,每秒可完成对一万条左右含有SQL语句的数据包的检测,满足了SQL注入攻击的实时在线检测对检测准确度和效率的要求.     

用变焦镜头摄影的焦距实时检测方案

在摄影测量中,用变焦距镜头摄取图像时,需对变焦的全过程做实时的检测。这一焦距检测的过程是通过对镜头各镜组间距的检测完成的,并采用实验的方法,通过布设控制点,首先在变焦镜头使用之前对变焦起始位置的镜头焦距进行检测。论述了变焦镜头焦距实时检测的基本原理、精度分析及具体实施方案。     

基于FPGA的高速视频实时边缘检测算法设计与实现

针对运动目标追踪中对高速视频实时边缘检测的需要,设计了一个基于FPGA的视频实时边缘检测系统,并利用FPGA和Verilog语言实现.结果表明,该系统完成一次Sobel边缘检测运算时间只需要5个时钟周期,视频信息处理速度达到152MB/s,能够实时、快速和准确地输出视频图像边缘信息.     

基于视频检测的单交叉口模糊控制方法研究

本文提出了一种基于视频检测的单交叉口模糊控制方法。通过视频检测来获取实时交通数据,采用模糊控制的方法实现对交叉口的实时控制。实验结果证明了该方法的有效性。     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

基于光纤传感的瓦斯浓度测试

随着煤矿事故的不断发生,安全生产日趋重要,而在煤矿事故中主要是由于瓦斯爆炸引起的人员伤亡、财产损失极为严重。为了避免事故的发生,必须控制矿井中的瓦斯浓度;但由于在矿井中不能对瓦斯浓度进行实时监控,检测技术落后。现介绍一种基于光纤传感的瓦斯浓度实时检测技术,具有灵敏度高、可实时检测等优点。     

基于TCP标识符的网络异常检测的研究

将TCP标识符引入到异常检测研究中,提出了一种能实时检测网络异常的入侵检测方法。利用对Tcpdump所获得的数据进行在线检测,快速高效的检测出网络中所出现的异常,减少了普通入侵检测中的漏报率和误报率。该方法可以快速应用于高速网络中,实时检测出网络中的异常,具有一定的自适应性。     

基于逐级信息恢复网络的实时目标检测算法

随着卷积神经网络的发展,目标检测算法成为计算机视觉领域的研究热点,基于深度学习的实时目标检测算法需要同时兼顾检测精度和检测速度两项指标.不基于先验框的实时目标检测算法CenterNet大幅提高了检测速度,但是由于其直接对低分辨率高层特征进行连续上采样,没有充分补充特征在下采样过程中丢失的空间细节信息,导致算法对目标定位...     

改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法研究

传统的动物行为分析方法大部分是采取离线的形式，不能做到实时分析。为了解决此问题，本文提出了一种改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法。本方法分为两个步骤：首先是小鼠关键点实时检测，然后是小鼠行为实时识别。针对小鼠关键点实时检测，在深度学习网络YOLO5Face的基础上改进：新增了一个更小的检测头来检测更小尺度的物体；主干网络中加入YOLOv8的C2f模块，让模型获得了更加丰富的梯度流信息，大大缩短了训练时间，提高了关键点检测精度；引入GSConv和Slim-neck,减轻模型的复杂度同时提升精度。结果表明：模型对鼻尖、左耳、右耳、尾基关键点检测的平均PCK指标达到了97.5%,推理速度为79 f/s,精度和实时帧率均高于DeepLabCut模型的性能。针对小鼠行为实时识别：利用上述改进的关键点检测模型获得小鼠关键点坐标，再将体态特征与运动特征相结合构造行为识别数据集，使用机器学习方法SVM进行行为分类。模型对梳洗、直立、静止、行走四种基本行为的平均识别准确率达到了91.93%。将关键点检测代码与行为识别代码拼接，整个代码运行的实时帧率可以达到35 f/s。     

手指运动姿态检测及假肢手指动作实时控制

设计了一种通过实时检测手指关节弯曲角度控制假肢手指动作的实验系统.系统主要由手指运动姿态实时检测、关节角度分析、控制与驱动电路、欠驱动机电假肢手4部分组成,假肢手包含拇指、食指、中指3个独立动作的手指;利用加速度传感器ADXL330实时检测手指运动姿态信息,由DSPTMS320F2812微处理器实时检测手指关节运动的瞬时角度变化并进行PWM脉冲编码,控制步进电机运动以驱动假肢手指关节转动.并分别对加速度传感器检测手指运动和假肢手指动作实时控制进行了实验测试;实验结果表明,系统采用的加速度传感器ADXL330能实时检测手指运动姿态,利用手指关节角度信息能有效驱动假肢手指屈伸,并通过三指配合完成抓握动作.     

基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测

提出了基于注意力（attention）机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。     

面向生产设备实时监控的数据挖掘技术的研究

介绍了异常检测技术及算法,并将基于距离的异常检测技术与基于密度的异常检测技术结合起来应用于制造业设备状况和产品质量的实时监控;提出了实时监控的系统框架;结合点焊机焊接过程的监控,对该方法及其有效性进行了说明和验证。     

基于LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

基于车窗特征的快速车辆检测算法

实时检测道路中的车辆并统计其数量是道路监控系统的重要任务之一,道路上车流量较大时,车辆之间相互遮挡,难以对道路监控视频中的车辆做到实时准确的检测。为此,提出以车窗代替车体作为目标物进行检测,由此提高被遮挡车辆的检出率。利用残差连接和多尺度特征提取方法,构建了只有24个卷积层的检测网络。实验结果表明,该检测算法的召回率达到了95%,正确率达到了96%,在GeForce GTX 1080Ti显卡环境下的检测速度达到了142FPS。这种方法可有效提高对相互遮挡的车辆的检出率,且可对高清监控视频中车辆进行实时检测。     

基于神经网络的带钢表面孔洞检测系统研究

简要介绍了带钢表面孔洞实时检测中的图像处理系统 ,提出了一种应用边缘检测和聚类分析的图像分割算法对带钢表面孔洞进行准确快速的分割 ,同时采用改进的BP神经网络分类器对孔洞进行分类与识别 ,实验结果表明 ,该带钢表面孔洞实时检测系统具有较高的精度和较快的速度 .     

复合材料及其X射线实时成像检测技术的发展

概述了国内外复合材料的发展,介绍了X射线实时成像检测技术的发展,并分析了复合材料的实时成像检测技术。结果表明,随着今后复合材料的快速发展,X射线实时成像技术在复合材料的检测中必将起到更加重要的作用。