驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

乳酸菌发酵过程参数的研究

为准确、快捷地掌握乳酸菌发酵过程中主要参数的变化情况,通过KRH-BI0300型发酵罐控制系统、细胞密度监测系统、SHP8400PM过程气体质谱分析仪、生物传感分析仪等多种发酵过程分析检测手段,对乳酸发酵过程中乳酸菌活细胞数、尾气成分、葡萄糖及乳酸含量的变化情况进行测定。结果表明,应用多种现代化分析检测手段可以快速、精确地掌握乳酸菌发酵过程参数变化情况。该研究为乳酸菌发酵过程的优化控制及规模工业化奠定了基础。     

一类数字图像篡改的被动认证

在没有被嵌入水印也没有辅助信息可利用的前提下，针对一类特殊的图像篡改——复制遮盖篡改即遮盖的内容复制自同一幅图像中，提出一种基于小波分解的自相关检测方法，将图像划分为相互重叠的小块，提取每一个小块的小波分解低频子带作为特征向量，采用Pearson相关系数进行块相似性匹配检测，实验结果表明该方法能够抵抗图像复制部位的无缝处理，对一般的高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩等噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

逆向工程技术三维激光扫描测量

适应现今少量多样产品新时代的需求,如何运用新测量技术,快速将产品的3－D外形数字化,建立3－D CAD图档,是逆向工程的关键技术之一,利用非接触式3－D测量探头,采用线激光及双CCD采集技术,建立一套逆向工程测量系统,快速将样品的3－D外形数字化,并利用边缘检测,滤波技术和曲线,曲面处理建模重构技术,建立3－D曲面模型,可大大缩短产品的设计时间。     

基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择

将入侵检测技术引入到股票的选择中,给出了一种基于并行遗传算法的入侵检测技术。将数据随机分为若干个小组,对每一个小组中的数据进行检测,把每个小组中的最可疑的行为特征汇合后进行比对,最后选择出异动股票。对上海电力股票2008年4月24日至7月22日的数据利用MATLAB进行了模拟,与标准遗传算法比较,改进后的算法降低了误报率,缩短了运算时间。     

全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度变形的方法

为通过摄影测量手段方便快速地得到整个试验梁的真实挠度,采用Log边缘提取算子提取图像灰度信息和轮廓线信息,再对试验梁下边缘轮廓线进行叠差分析即可得到主梁全息变形数据。通过与传统位移计测量挠度的方法对比发现表明:采用全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度所得结果满足工程应用精度要求;运用此方法,定期采集桥梁轮廓线信息,可以对桥梁进行长期监测,方便快捷找出桥梁的异常变形。     

基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

一种新型的CPU故障检测方法及其应用

本文根据国产新型单路数字新闻传真系统的特点,采用一种新颖而有效的 CPU 故障诊断算法.此方法的故障覆盖率较高,在程序运行后,得到令人满意的效果.     

基于小波和形态学的图像边缘检测

在用小波分解加强图像边缘的基础上,利用修正的形态学边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;通过形态结构元素尺度的调整,得到多尺度下图像边缘的特征,并综合各尺度下的边缘特征,得到较为理想的图像边缘,实验验证了该算法的可行性和有效性。