基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

防渗墙质量检测地震映像法物理模拟及应用

防渗墙广泛应用于堤坝防渗处理,为确保其抗渗能力,需对墙体质量进行检测。地震映像法是地球物理无损检测的主要方法之一,为提高该方法对防渗墙缺陷结构的响应认识,构建了防渗墙物理模型,并分别针对防渗墙处于完整和存在结构缺陷两种状态条件进行了地震波数据采集与成像。对比分析表明,前者地震波同相轴连续性好且各地震子波衰减规律总体一致,而后者则在缺陷位置表现出同相轴不连续和到时差异特征。现场实践进一步表明,该方法检测结果与实际情况相符。总之,研究结果对利用地震映像法检测防渗墙质量具有指导意义。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

基于逆向工程技术的含凹陷管道极限强度分析

凹陷作为常见的管道几何缺陷形式,可能会引起管道局部应力集中,进而导致其承载能力下降,同时也为管道的正常运行带来巨大的安全隐患。基于变形检测技术和3D扫描技术分别获得含凹陷管道的真实内外表面轮廓,利用逆向工程技术构建凹陷管道的三维实体模型,导入ABAQUS有限元软件模拟运行状态下凹陷管道的应力分布特征,准确地判断含凹陷管体的最危险位置,最后依据Mises屈服准则进行含凹陷管道的安全评估。结果表明,通过上述2种方法获得的凹陷管道应力模拟结果基本吻合,从而有效地验证了基于变形检测技术开展凹陷管道极限强度分析的可行性和精确性,该方法可以有效地避免开展3D扫描前的管道开挖工作。     

基于改进MSPCA的网络异常检测方法研究

网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进行滤波.该算法克服了传统MSPCA算法参数选择困难和时间复杂度较高的缺点,可以更加有效地分离网络中的异常数据.实验结果表明,与其他的检测算法相比,改进MSPCA的检测算法取得了良好的检测效果.     

基于环绕抑制模型的轮廓检测

轮廓检测是高级视觉任务的重要基础.目前存在两个难点:一是检测轮廓缺失,二是纹理边缘冗余.针对这两个问题,本文结合基于多线索的环绕抑制模型提出一种新颖的轮廓检测算法.先增加环绕抑制强度,旨在进一步抑制冗余的纹理.为了防止同时抑制轮廓,利用改进的超像素分割算法(SLIC)获得候选轮廓,进而在候选轮廓处进行解抑制.实验结果表明了本文算法在提取更完整轮廓的同时尽可能地抑制了冗余的纹理.     

基于集成学习的安卓恶意程序检测技术

随着安卓恶意程序的数量的急剧增加,恶意程序检测已成为一个重要的研究课题.然而,目前许多研究表明,恶意程序的检测仍然需要改进,安卓的碎片问题和需要root权限,阻碍了这些方法的广泛使用.现有的杀毒程序依赖于需要实时更新的签名数据库,这无法检测出零日恶意程序.在本文中,我们提取了安卓程序中的特征,进行混合,选择集成算法中的DECORATE算法,并用WEKA工具辅助进行分类恶意程序的检测.该方法最终达到95.8%的检测精度,同时我们在真实的数据集上经过十折交叉验算实验及对比.     

动车组异音异响故障分析及监测系统设计

为了解决动车组列车运行途中的频发故障,提出了一种动车组异音异响监测系统,主要由信号定位处理系统及信号检测比对系统组成。疑似故障声音通过该系统定位分析,经过专业技术人员现场排查,确认为动车组故障信息后上传到故障信息系统进行存储。实验结果表明:系统采用计算机控制与人工检测相结合的工作方式,可以快速准确地判断动车组行车途中的异音异响,确定故障发生位置及造成原因,同时可逐步积累完善动车组列车运行故障库,为后续动车组的运行维护提供技术支持。     

γ射线反散射灰分仪测量精度优化方法研究

γ射线反散射灰分仪的测量精度受煤炭灰分成分的变化影响很大,现有的方法主要是在测量偏差较大的情况下重新对灰分仪进行标定,其灰分值测量范围窄,精度较低,操作过程繁琐.本文从γ射线反散射灰分仪的工作原理出发,分析了灰分中主要矿物成分的变化对灰分测量精度的影响,建立了基于双低能γ射线测量的校正模型,提高了测量精度,实现了灰分仪的软件自动处理.检验结果表明,采用本文研究的校正模型,γ射线反散射灰分仪克服了现有的缺陷,灰分值测量误差满足EJ/T1078-1998所规定的γ辐射煤炭灰分探测仪的测量精度指标.     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。