支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

基于金属磁记忆的高铁轮对早期故障检测研究

列车安全性检测是铁路机车车辆工程的重要研究课题。轮对是高速列车行走部的关键部件,传统检测模式只能发现宏观存在的缺陷,而不适用于运行过程中的早期缺陷的发现与状态跟踪。为了实现对早期故障的快速识别与轮对寿命预测,针对传统测试方法在早期检测与动态检测方面的不足,提出了全新的动态检测系统,以满足列车运行的安全要求,还对磁记忆信号与该材料所受载荷状态之间的关系进行了大量的试验研究。研究结果表明：在50~150 kN的载荷区间内,试件的磁记忆信号呈单调变化,变化趋势明显;对试件进行疲劳载荷后发现磁记忆信号的原始值及梯度、峭度等信号特征均有所变化,峭度变化较为明显,能够有效反应材料的疲劳状态。采用金属磁记忆技术进行轮对早期故障检测与动态检测,对于保证列车的运行安全具有重要的现实意义,可为无损检测领域的应用提供借鉴。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

铆接结构中缺陷的脉冲远场涡流定量评估技术

针对飞机机身铆接结构检测中难以对缺陷进行定量评估的问题,将脉冲远场涡流检测技术运用于铆接结构缺陷检测之中。利用脉冲激励频谱成分丰富、可提取特征信息较多的优势对铆接结构中缺陷的定量评估技术展开研究。首先,建立铆接结构脉冲远场涡流三维检测模型,对缺陷进行检测,从而确定缺陷位置。在此基础上,分析缺陷类型、尺寸对检测信号的影响发现直接耦合分量幅值与上下表面缺陷深度之间具有不同的变化关系,从而实现对缺陷的分类识别。最终,利用信号的过零时间变化量实现对缺陷深度的定量,在缺陷深度已知的情况下,进一步利用直接耦合分量幅值变化对上表面缺陷长度进行定量;利用间接耦合分量幅值变化对下表面缺陷长度进行定量。     

基于属性降维的钓鱼网站检测方法

随着对钓鱼网站分析刻画的不断完善,使得钓鱼网站检测特征呈现高维化特点。属性维度的增加以及数据量的增长,会造成检测计算复杂度呈几何倍数扩大,导致检测时间复杂度高、占用资源大和检测效率低。针对多属性的钓鱼网站检测,设计了一种基于属性降维的钓鱼网站检测方法。该方法使用信息增益方法对原始数据进行特征选择,筛除可能存在的冗余和噪声数据信息;根据不同属性间的互信息计算属性相关性矩阵,利用属性相关性矩阵作为权值参与加权主成分分析;根据得到的降维后新特征数据通过监督学习算法构建钓鱼网站检测模型。实验表明,该方法可以有效降低原始数据中冗余和噪声属性的干扰,能够有效检测出复杂网络环境中的钓鱼网站,同时具有较高的稳定性。     

南图尔盖盆地SA区块河道砂体演化及定量刻画

针对河道砂体横向变化快而难以有效刻画评价的问题,综合应用分频检测、相位调整、地层切片及地质体雕刻等技术对南图尔盖盆地SA区块上侏罗统阿克萨布拉克组河道发育特征及期次进行了研究。首先,利用分频方法检测出目的层段可能存在的两期调谐厚度不同的河道沉积体;然后,采用波阻抗分析和90°相位转换,揭示目的层段地震负振幅与河道砂岩具有较好的对应关系;最后,在高频层序地层格架内制作等时地层切片的基础上,通过河道沉积特征及典型地层切片振幅的单井标定分析,识别并分期刻画出两期不同类型的河道砂体。结合河道弯度、宽厚比及储集体积等参数综合分析认为,早期河道具有低弯度曲流河特征,晚期河道为具有平直河特征的三角洲平原分流河道,且早期河道储集体积明显高于晚期河道。     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

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。     

人脸特征点定位及其在心率检测中的应用研究

在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.