基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法

为实现双人场景下人体行为的识别,利用调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达提出一种基于空间聚类的双人行为识别方法.该方法采用基于密度的DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将FMCW雷达采集到的坐标数据聚类成不同的聚类群,使得每一个聚类群对应于单一人体的行为,再对其进行数据处理、特征提取后分别采用机器学习方法分类,实现双人场景下人体行为的识别.文中分析行为特征量、动作关键点以及分类器对识别准确率的影响.实验结果表明,在两人场景中该方法对跌倒、坐下和行走的检测准确率分别可以达到100%、 93.8%和87.3%.     

一种改进的PBAS运动目标检测算法

针对现有PBAS目标检测算法在动态背景下存在着误检率高、检测精度较低的问题,提出了一种将改进的自适应决策阈值更新策略与优化处理方法相结合的目标检测算法。该算法首先使用改进的自适应前景判断阈值进行目标检测,然后对检测的结果使用前景点生命周期机制、形态学处理等方法进行优化处理。实验结果表明,与传统的PBAS算法相比,该算法在动态背景下可以更精确有效地提取出运动目标,准确度平均提高13%。     

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。     

基于代价敏感SVM优化组合算法的微钙化簇识别

微钙化簇是乳腺癌一个重要的早期发现,现有的检测技术为了达到高敏感性要求,产生很多假阳性数据.根据微钙化簇特点,提出一种整体和局部相组合的分类识别策略,并根据真假阳性样本错分代价的不同,使用代价敏感SVM方法进行分类学习.在构造分类器模型过程中利用粒子群进行分类器的参数优化及特征集合的选择,以提升分类学习的泛化能力.该算法在保证高敏感性的同时,降低了过多的假阳性数据,并删除了冗余和不相关的特征.实验结果表明,基于粒子群优化的代价敏感SVM组合分类算法提高了传统方法的识别能力.     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

免疫鸡群新城疫病毒检测和分离的研究

以ＳＰＦ鸡抗新城疫病毒（ＮＤＶ）ＩｇＧ为包被抗体（５μｇ／ｍＬ）,兔抗ＮＤＶＶｅｒｏ细胞培养纯化毒ＩｇＧ为第二抗体（１∶２００～６００）,酶标记羊抗兔ＩｇＧ（１∶５０００）为指示抗体建立间接夹心ＥＬＩＳＡ,检测实验免疫鸡、攻毒鸡及现地免疫鸡口腔或泄殖腔外分泌物。结果表明：新城疫无毒力Ｖ４疫苗免疫后２ｄ,口腔内病毒抗原随机检出率为４／１０,第１０天为１０／１０;泄殖腔为０～１／１０,并持续１８ｄ以上。滴鼻攻毒后１ｄ,口腔和泄殖腔内病毒抗原检出率分别是８／１０和６／１０;第１３天,泄殖腔内病毒抗原检出阴性。ＮＤＶ灭活疫苗免疫６０ｄ后攻毒,第２天有７／２０口腔和８／２０泄殖腔检出阳性,并一直到攻毒后第１４天。非免疫对照鸡攻毒后第３天直到死亡时,口腔和泄殖腔均可检出病毒抗原。对各地临床上无任何症状的ＮＤＶ免疫鸡群检测发现,泄殖腔ＮＤＶ抗原阳性率０％～９．３％,分离到８株ＮＤＶ流行毒株,生物学试验证实这些毒株的毒力属中等毒力偏强或强毒。     

基于改进YOLOv5的鱼眼图像目标检测算法

针对自动驾驶场景下车载鱼眼相机采集到的图像存在畸变严重、场景复杂、尺度变化剧烈、小目标多以及传统的目标检测模型的检测精度不高的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的鱼眼图像检测模型YOLOv5s-R.首先,为解决小目标难识别的问题,提出随机裁剪多尺度训练的数据增强方法,该方法优于消融实验所得的最优数据增强方法.其次,为了提高模型的检测精度,在网络头部添加置换注意力机制与轻量化解耦头,增强模型对特征的提取能力与识别能力,并抑制噪声干扰.最后,模型额外增加角度预测项,实现旋转框目标检测.通过构建环形标签并用高斯函数对标签平滑,解决了旋转框角度的周期性问题;又对损失函数进行了优化,提出了RIOU,在CIOU的基础上增加角度惩罚项,提高了回归精度并加快了模型的收敛.实验结果表明,提出的YOLOv5s-R模型在WoodScape数据集上取得良好的检测效果,相比于原始的YOLOv5s模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了6.8%、5.6%,达到82.6%、49.5%.     

中文句子倾向性分析

针对句子的倾向性进行判断,采用SentiWordNet构建中文倾向性词表,通过剔除停用词等降低句子向量的维数,以此来提高句子向量化速度,然后利用支持向量机分类器进行句子倾向性判断,最后提出两种新的置信度计量方法对倾向性句子进行排序.实验结果表明,构建的识别系统在一定程度上能有效识别倾向性句子.     

边缘检测方法在线阵CCD大坝位移计中的应用

根据大坝变形监测的实际需求,采用先进的CCD以及FPGA技术,设计了用于大坝水平位移监测的高精度位移计．根据线阵CCD的特性,论述了利用平行光源进行测量的结构及原理．通过对CCD图像进行数字化,采用数字的高斯滤波及边缘检测算法对CCD图像进行像元级的边缘定位．在实验中运行了FPGA作为处理部件,采用VerilogHDL对处理算法进行逻辑设计,通过论证,系统具有很高的测量精度以及集成度．