小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分,与传统的防御解决方案相比,基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度,并能有效地识别未知的入侵模式.然而,伪肯定率的存在也一直影响着基于数据挖掘的入侵检测系统的深入研究.笔者分析影响入侵检测精确度的因素,提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度和降低伪肯定率的入侵检测方法.     

基于实时数据库的分布式城市交通监控系统设计

采用实时数据库技术、分布式技术、PC and Sun Workstation结构和Visual C 6.0,设计了基于Windows平台的实时城市交通监控系统,监测系统则由一个交通监控中心和若干分中心组成.该系统的监控子系统由事件自动检测系统、通讯设备、报警系统、指示装置和实时数据库组成,事件自动检测系统由实时交通信息的采集单元和检测交通事件算法组成.监控系统有效地减少网络开销,增加系统的实时性,提高事件自动探测的工作效率.     

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...     

考虑反射强度的全自动运行列车障碍物检测算法研究

针对轨道交通全自动运行列车轨行区障碍物检测问题,提出了一种基于激光雷达的且考虑激光反射强度的障碍物检测算法.该算法使用欧式聚类法对点云进行聚类,并结合了自适应的反射强度阈值处理以及体素滤波器、聚类半径差异化等方法,提升算法的障碍物检测速度与精度.实验表明该算法具有良好的检测性能.     

面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化

通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA（latent Dirichlet allocation）主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。     

货车移动遮断影响下的跟驰风险异质性建模

基于移动瓶颈理论和交通流理论构建“货车移动遮断”效应模型,解析货车移动遮断形成机理,选用无人机采集货车移动遮断场景中车辆行驶视频数据并提取高精度车辆跟驰轨迹样本,基于此提出考虑冲突可能性和冲突严重度的小客车跟驰风险评价方法和分级标准,利用RP-ORP模型构建了考虑异质性跟驰风险概率预测模型。结果表明：货车移动遮断动态影响交通流稳定性,其形成过程包括减速跟驰和加速超车两个阶段;考虑异质性的RP-ORP模型能实现特定条件下小客车跟驰行为处于不同风险等级的概率预测,且拟合优度高于FP-ORP模型高;货车纵向加速度、跟驰车头间距、跟驰持续时间、小客车与货车速度差、激进型驾驶员5个变量显著影响小客车跟驰风险水平,且跟驰持续时间和激进型驾驶员2个变量具有随机参数特性。     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。