基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

含砂雾封层在桥面铺装工程中的应用

结合含砂雾封层在国道205桥面铺装上的应用,深入分析了含砂雾封层的防水、防老化作用机理,本文系统总结了国道205桥面雾封层施工质量的控制要点,并对施工前后封层各项性能指标进行跟踪检测,分析结果表明采取含砂雾封层措施确实能对桥面早期微裂缝进行有效封水,延缓桥面病害的发生,延长沥青路面的使用寿命。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

基于熵值修正G1法江西省智慧旅游建设水平评价研究

文章基于熵值修正G1法对智慧旅游建设水平进行研究,构建城市智慧旅游建设水平评价指标体系和模型,对江西省11个地级市进行实证研究,结果显示,11个城市的智慧旅游建设水平整体较低,其中基础设施建设水平、经济发展水平、科技创新和硬件支撑上城市间差异较大,在智慧旅游环境支撑总体差异小,保持在较高水平。并依据评价结果对江西省11个城市分为三个类别,对每一类别城市的特点进行了分析,以期能够指导江西智慧旅游的规划建设。     

图像增强技术在古籍图书电子化中的应用

为提高古籍图书电子化的处理质量,文章以带插图的书页和具有背景干扰的书页为处理对象,使用二值化法、直方图均衡法和对比度拉伸法对书页进行图像增强处理,并使用Visual Studio 2010软件和Open CV进行实验.结果表明:带插图的古籍书页适合采用对比度拉伸法处理,带背景干扰的书页适合采用二值化法处理.     

矩形型钢弯曲回弹曲率半径r值的确定

文章在分析矩形型钢弯曲变形过程及应力与应变等方面的关系的基础上，推导出工件曲率半径与工件回弹后曲率半径之间的关系，从而确定了凸模半径。     

一类资源分配问题的最优化方法的研究

建立了树型生产系统的一类资源分配问题的数学模型和计算法,并给出一般网络简化为树型网络的树化变换。然后建立了一般生产系统资源分配问题的网络优化算法。     

多值函数的枝点

我们已经知道,对于z~n、e~z、sinz中的每一个函数都存在有另外的、不同于我们原来所选好的单叶性区域.特别说来,对于函数ω=z~n,可以取任一个以原点为顶点、幅度为2π/n的角作为单叶性区域;对于函数e~z可以取任一个宽度为2π,而边平行于实轴的带形作为单叶性区域;对于函数sin z可以取任一个带形:(2k-1)/2相似文献   

数字筛去除二值图像中斑点的方法

用256级灰度扫描的工程图进行二值化合，会留下许多黑色斑点，在进行矢量化前必须把这些斑点除去，笔者根据筛子的原理，设计了一个数字筛，将它在图二值图上移动，小于网眼的黑斑用白色填充，连续的线条因无法从网格中掉下去而得以保留，这样就除去了图像上的斑点。