基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

Web设计师如何帮助开发者

介绍了网站开发过程中设计师与开发者的分工合作问题,并从设计师的角度提出了有效帮助开发者的若干建议。     

违法行为的经济模型分析

违法行为产生的原因有多种,而本文尝试从经济学角度就经济违法行为进行分析,通过建立简易模型,并运用经济学有关理论和方法对违法净收益的构成进行分析,探索影响"经济人"实施经济违法行为背后的经济根源,得出了减少和控制经济违法行为的相应策略.     

基于车车通信合流影响区外侧车辆决策模型

在入口匝道合流区,驾驶员通过观察运行环境及估计周边车辆行驶特征,做出的相应的驾驶决策,常会使车流紊乱.针对该问题,从车车通信环境下获得的周边车辆运行全信息入手,建立上匝道合流影响区车辆决策机制模型,并更新了新决策机制情况下运行规则.数值试验分析车辆在两种不同环境下的时空轨迹图、合流区及上游换道情况、平均行程速度.结果表明:在车车通信环境及决策机制模型条件下,合流区只有很低水平的换道;平均行程速度最大提高了32.4％,在不同车辆输入情况下速度波动降低了76.7％,通行能力提高了13.3％.     

基于系统动力学和可变模糊集的水土资源保障风险仿真与评价

针对黑龙江省水土资源供需失衡导致的保障风险问题,采用SD(System Dynamics,SD)模型和可变模糊集理论开展区域水土资源保障风险仿真和评价研究.该文构建了黑龙江省水土资源SD模型,分别从供给与需求的角度构建水土资源保障风险评价指标体系,运用可变模糊集法对黑龙江省水土资源保障风险进行评价.仿真和评价结果显示,若黑龙江省水土资源继续按现状标准发展,将面临土地后备资源减少、土地多样性降低、生态环境破坏、水资源短缺等问题,同时将产生一定程度的水土资源保障风险.根据可能产生的风险,通过SD模型对水土资源保障风险代表性驱动因素进行了原因树分析,并根据区域实际情况及分析结果提出一系列保障风险规避措施.     

利用射影Cap构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码

依据经典四元线性码理论和纠缠辅助量子纠错码理论,由四元线性码的生成矩阵给出四元线性码稳定极大纠缠的纠缠辅助量子码的几何特征。在给定几何特征基础上,由射影空间的Cap理论,设法用组合数学方法和搜索算法构造出给定几何特征的Cap,确定Cap码的参数。利用所得到的参数优良的Cap码,结合纠缠理论,构造出一些参数优良的极大纠缠的纠缠辅助量子码。其中,所构造的极大纠缠的纠缠辅助量子码有许多是最优码,还有一些纠缠辅助量子码改进了前人所得到的纠缠辅助量子码的参数,这些纠缠辅助量子纠错码是无法用已有方法得到的。这也证明了结合组合与搜索的方法来构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码是有效的。     

稠密Ar等离子体中粒子间相互作用的研究

采用压致电离和离子球模型处理稠密等离子体中粒子之间的相互作用,探讨了冲击压缩产生的稠密氩等离子 体中粒子之间相互作用对电子密度的影响.     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法

针对主动视觉中运动载体和云台抖动导致图像模糊的问题,提出一种显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法。为了克服经典 Canny 算子只能对边缘进行标注的缺陷,设计了图像边缘搜索-增强算法,并基于此提出了仅依据图像中显著边缘邻域完成点扩散函数优化估计的方法;为解决传统残差图像方法不能适应预测图像错位的问题,提出图像解模糊的递归残差修正算法来抑制复原图像波动;设计了图像复原的分层迭代处理流程,保证模糊图像复原的可靠性和精度。理想光照条件下的仿真表明,算法能准确恢复模糊图像的边缘,同时抑制复原图像中的波动。非理想光照条件下的仿真也验证了算法对环境有良好的适应性,具有较高的实际应用价值。