基于不同摄像机配置的空间点检测模型及精度研究

针对空间点检测问题给出了一种简便而精确的空间点检测方法并建立了实验环境下的数学模型,提出了视差为零时,所测得的空间点深度最接近真实值的假设,并得到如下结论：给定空间点,深度不变,基线越短,光轴的夹角越小；深度改变时,基线一定,则深度越长,夹角越小。推导出在不同基线、不同深度下摄像机光轴之间理想夹角的数学模型并通过实验进行了验证。该方法对实际双目检测系统的摄像机配置有一定的指导作用。     

“解方程器”软件包(EQNS-SOLVER)

作者提出了对于任意多项式方程组的一种带有普遍性的求解方法。多项式方程组可能没有解,或者有无穷多个解,或者有有限个解,解是实数也可以是复数。在有限个解的情况下,所创建的方法能够求出所有的解。作者完成了一个软料包,称为《解方程器》,曾在微型计算机上用FORTRAN语言完成计算过程。本文是《解方程器》软料包的说明,内容包括基本原理、方法、程序结构、应用举例以及使用的步骤。     

GOSCA－CFAR检测器在干扰边缘中的性能分析

本文研究ＧＯＳＣＡ—ＣＦＡＲ检测器￣［１，２］干扰边缘中的性能。文中推导出了它的干扰边缘环境中虚警概率的解析表达式，分析了它抗边缘干扰的性能，并且与ＯＳ、ＣＡ、ＧＯ和ＳＯ等检测器进行了比较。结果表明，ＧＯＳＣＡ的抗干扰边缘性能比ＣＡ和Ｋ＿（ｏｓ）＝（ｋ＋ｌ）＿（ＧＯＳＣＡ）和ＯＳ相近，比抗边缘干扰性能较好的ＧＯ要差。     

蓄电池监控模块的可扩充性设计

为使蓄电池监控模块在不断扩充的电源监控系统中能可靠、稳定地运行 ,从硬件和软件两个方面进行了蓄电池监控模块的可扩充性设计 ,其中采用多种网络接口并存的硬件结构和对接收数据的特殊软件处理方法 ,该模块能成功地应用于多个通信局 (站 )的电源监控系统     

G-X5CrNi13.4不锈钢水斗现场检测方法

针对国内水头最高的水电站——西藏羊卓雍湖抽水蓄能电站4^#机水斗断裂事故，开展了在役机组水斗检测方法的研究，对照各种检测方法的差异，找出了最为有效的检测手段。     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。