非接触式流量检测技术研究

根据超声波探测理论，讨论了多脉冲循环法用作非接触式流量检测的原理。利用计算机测试与控制技术对这种检测方法进行了研究，通过试验取得了满意效果     

基于图像视觉的非接触式液位自动检测系统

由于环境、精度及维护成本高等因素,液位自动检测方法不能满足日益发展的工业环境测量要求。针对该特定应用设计出一套基于图像视觉的非接触式液位自动检测系统。系统基于计算机图像视觉方法,为液位自动检测提供新的思路。特点是测量精度高、适应能力强、维护方便、成本低、运行安全可靠,能实时检测罐体中的液位。     

非接触式转速测量仪

本文介绍了在转速测量方面使用可编程计数器定时器总芯片及光电转换技术，在非常宽阔的转速范围内进行非接触式转速测量。这对于具有较小转矩的旋转机械，在使用接触式测速仪时所带来的转速波动，从而导致测量精度下降的难题，无疑是一种较好的解决办法。     

地铁非接触式IC卡技术应用

本文结合广州地铁1、2号线改造后设备,从行业标准、工作原理和硬件实现等方面对广州地铁所采用的非接触式IC卡技术做了介绍。     

非接触式动态位姿测量方法研究

针对非接触式动态位姿测量系统在人体运动信息检测的应用中对人体精细、微小动作测量精度的要求,提出了非接触式动态位姿测量系统的重构修正模型.该模型以三维重构理论知识为基础,综合考虑影响测量系统精度的多种因素,给出了测量误差理论体系,确定了该模型的修正成像方程.实验表明:通过基于修正模型的非接触式动态位姿测量系统进行静态标定和动态位姿参数测量,测量精度比修正前有明显提高.     

非接触式表面粗糙度测量仪

以散射光理论为基础，研制了非接触式表面粗糙度测量系统，该系统由ＣＣＤ传感器，光学系统和计算机系统构成。其优点是灵敏度高，测量范围宽、精度高，适合于不同加工方法形成的表面，可以实现实时，在线，动态检测和控制。     

钢轨非接触式无损检测技术数值模拟研究

文中针对现有钢轨检测技术不足的问题,提出了基于空气耦合导波的钢轨非接触式无损检测方法,建立了可模拟空气耦合导波激励与接收全过程的声固耦合仿真模型,并基于声学理论对仿真模型进行了验证。首先,通过该数值模型模拟分析了轨底不同损伤程度对接收导波信号的影响;然后,考虑空气耦合导波受高强度随机白噪声的影响,提出了基于激励信号中心频率小波系数的损伤评估方法。结果表明：根据Snell定律及声学理论,钢轨空气耦合导波检测的最优激励角与接收角为6.6°;钢轨空气耦合接收导波具有波形稳定、能量集中及抗干扰能力强的特点;无论损伤程度大小及所处空间位置如何,接收到声压时域信号波包中心到达时间均基本一致;不同损伤程度对应损伤指数范围有明显差异;基于激励信号中心频率的小波系数法简单可行,准确度高,适用于已知窄带导波信号的损伤信息提取,在接收信号受噪声污染严重的情况下仍能够有效识别出钢轨损伤;基于空气耦合导波进行钢轨损伤识别具有可行性。     

非接触式呼吸频率检测技术的设计和实现

为实现高效、准确、安全的非接触式呼吸频率检测,针对3种非接触式呼吸特征采集装置提出相应的呼吸特征提取方法。即基于Kinect的特征提取方法,利用深度传感器获取胸部深度值;基于普通网络摄像头的特征提取方法,利用光流法检测胸部运动;基于热像仪,获取鼻口区域热度变化来测量呼吸频率。将提取的呼吸特征通过快速傅里叶变换转换成呼吸频谱图,实现呼吸频率的检测;然后基于长短期记忆网络技术,增加呼吸异常情况的预判功能。对比实验结果表明:所设计的非接触式呼吸频率检测技术具有便捷性、有效性和安全性,但3种特征提取方法各有其优缺点,应用中应针对不同场景选择不同方法。     

非接触式双路激光扫描尺寸仪研制

双路激光扫描尺寸检测仪采用非接触式测量方法进行零件的尺寸与形位公差检测，解决了激光测量中普遍存在的测量尺寸范围小、工件表面易磨损等技术难点。测量分辨率达到亚微米数量级，同时具有广泛应用价值。     

非连续回转面径向跳动误差非接触检测技术研究

结合激光技术与现代电子技术,提出一种能够实现非连续回转面径向跳动误差检测的非接触检测方法。     

基于多特征的AdaBoost行人检测算法

针对单特征辨识度较低问题,基于多特征的AdaBoost行人检测算法,提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法.该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型,并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布,从而基于多特征联合概率更精准地描述行人,提高行人检测的鲁棒性.实验结果表明,改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率,目标识别的置信度明显提高,在多变的自然背景下可以取得较好的效果.     

基于视觉显著性及多特征分析的目标检测

针对视觉显著性分析不能辨别目标且单个特征描述目标具有局限性的问题,提出基于视觉显著性及多特征分析的目标检测.首先,对已标定训练图,生成遍历整幅图像的随机采样区域,通过多特征分析获取每个区域包含目标可能性的先验参数信息;然后,对测试图,依据上述先验信息,基于贝叶斯模型计算每个随机采样区域包含目标可能性的评分值,并将值高的若干区域标记为目标候选区域;最后,结合显著性分析及判别准则,对候选区域进一步判定,以确定最大可能涵盖目标的区域,从而实现目标检测.研究结果表明:显著性分析具有对目标所在区域的主动选择性;多特征结合能有效描述目标以使目标更具可区分性.     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

参数侦测误差对SAR欺骗干扰的影响

分析了线性调频信号中心频率和调频率失配对脉冲压缩的影响,建立引导参数侦测误差对SAR欺骗干扰影响的分析模型,并推导了参数侦测误差与假目标图像成像位置和分辨率关系的解析表达式,由此得出引导参数侦测误差对假目标图像成像位置和分辨率影响程度的定量关系.仿真结果验证了该结论的正确性.     

面向中文文本的欺骗行为检测方法研究

随着网络应用的扩展,个人或组织会收到或存储越来越多的信息,计算机中介通讯中时刻有大量的文本信息传输,然而人们仍然没有提出有效的办法识别其中的欺骗信息,因此,提出一种能自动检测欺骗的方法是非常迫切的.由于目前关于中文欺骗语料库仍少相关报道,因此文章基于两个步骤实现,首先建立欺骗性语料库,然后通过对欺骗性语料和非欺骗性语料的分析,提出一种基于分类的欺骗行为检测方法.实验结果显示开放测试系统的精确率、召回率和F一值分别可达到78.3%、72%和0.75.     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法

传统INS辅助的伪距检测模型难以敏感低于惯导漂移误差的位置拉偏,针对这一问题,提出了INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法。利用惯导误差发散缓慢的速度信息,构造经INS校准后的伪距率,与实际测得的卫星伪距率差分获得一致性检验量,并采用故障检测的思想制定欺骗信号检测方案,分析得出检测门限。实验结果显示,相较于随时间发散严重的伪距模型,所提方法同时适用于对位置欺骗和速度欺骗的检测,降低了检测误警率,能够在较长时间内保证检测灵敏性,且高精度的惯导系统辅助能够有效提高检测性能。     

不同姿态下基于多特征融合的疲劳状态检测方法

针对传统的基于单一特征的疲劳检测方法误检率高、可靠性不强、无法适应复杂多变的行车环境等问题,提出了一种将驾驶员的眼睛、嘴巴等多种面部特征进行融合的疲劳驾驶检测方法。与现有的人脸检测模型相比,这里提出的基于梯度提高的学习框架对于侧脸的检测效果更佳,并且能够更好地满足检测时间上的要求;同时通过改进的LeNet-5神经网络模型对视频中的笑容进行分类,排除了表情变化对疲劳驾驶检测的干扰;最后为了降低头部姿态的偏转对疲劳特征提取的影响,引入了基于欧拉角的特征校正算法;对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明:不同姿态下基于多特征融合的疲劳驾驶检测不仅能够有效降低头部偏转对疲劳驾驶检测的影响,而且比传统的疲劳检测方法具备更高的鲁棒性。     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.