油罐底板渗漏的声发射检测

底板渗漏是立式圆筒形钢制常压油罐常见的问题,渗漏检测是一件费时费力而且难度非常大的技术工作。通过一个实际案例,介绍了用声发射方法进行油罐底板渗漏检测的原理、程序和结果。用声发射方法进行油罐底板渗漏检测,能够准确地对渗漏点进行初步定位,从而极大地减少实际检测工作量和检测的盲目性,缩短检测时间,提高检测效率和准确度,对于油罐底板渗漏检测具有指导意义和推广价值。     

变采样率的磁共振图像分块压缩感知

提出一种磁共振(MR)图像的变采样率分块压缩感知(BCS,block-based compressed sensing)方法;根据MR图像细节丰富、纹理复杂的特点 ,引入对图像高 维奇异结构具有良好稀疏表示能力的Tetrolet变换,同时考虑到MR图像各切片间的时空相 关性,将相邻时序的MR切片组成图片组(GOP),通过计算参考图片与相邻切片的差异,并对 参考 图片及差异图进行不重叠分块,根据图像块内容变化的快慢自适应分配采样率,获取测量数 据,采用平滑投影Landweber(SPL,smooth projected Landweber)算法实现GOP的高质 量压缩感知(CS)重构。实验结果表明,Tetrolet 变换适用于MR图像的稀疏表示,相较于采用离散余弦变换(DCT)及双树小波变换(DWT)的方法 ,本文的重构图 像的PSNR平均提高了0.92dB与2.06dB;而且对于不同的GOP,采用变采样率方案时, 重构图像的质量均优于固定采样率时所得到的结果,为MR图像的CS提供了一种可行 的解决方案。     

强噪声下自适应Canny算子边缘检测

针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法.依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元点自适应地改变滤波器窗口的大小和权值,在降低噪声影响的同时能较好地保留图像细节.引入8个方向...     

冲击地压预测软件BPAGA Tools的实现

针对重庆市南桐矿物局砚石台煤矿的生产技术条件和开采地质条件,考虑到传统方法预测冲击地压的局限性,将BP人工神经网络和遗传算法相结合,开发了冲击地压预测软件BPAGA Tools.实际工程事例表明,该软件预测速度快,预测精度高,适用性强,在生产应用中取得了较好的预测效果,为冲击地压的预测提供了新途径,对冲击地压的防治具有重要意义.     

基于数据库技术的课程群建设

在探讨课程群的基本内涵的基础上,按照课程群建设的基本思想,针对重庆工学院数据库技术课程群建设中存在的主要问题,分别提出了本科非计算机专业的数据库技术与应用课程体系和本科计算机相关专业的数据库技术课程体系。     

改进金字塔和跳跃连接的YOLOv5目标检测网络

针对YOLOv5网络模型的金字塔结构不能有效捕捉目标的跨尺度特征信息和存在梯度消失现象以及易导致目标检测精确率不高的问题,利用FPT (feature pyramid transformer)的注意力机制有效提取目标的跨尺度特征信息,把原YOLOv5网络模型中的FPN (feature pyramid network)和PAN (path aggregation network)结构替换为FPT,在FPT结构的两端加入跳跃连接(skip connection)并引入新的Mish激活函数,从而提出一种改进金字塔和跳跃连接的YOLOv5目标检测网络模型YOLO FS.在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的对比实验结果表明,基于YOLO FS网络的目标检测在平均检测准确率、召回率和F1值上均有明显提升.     

结合语义信息的视觉里程计动态特征点剔除方法

针对视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法的视觉里程计在动态场景中受动态物体干扰致使帧间特征点误匹配,导致相机位姿估计误差大、定位精度低、鲁棒性差等问题,提出一种结合语义信息的视觉里程计动态特征点剔除方法。采用改进的YOLOv5目标检测网络为视觉里程计提供物体的语义信息,然后结合对极几何约束的运动一致性检测算法确定目标检测边界框中的动态物体,从而实现动态特征点的有效剔除,最后,仅利用静态特征完成位姿估计与定位。在TUM数据集上对比实验结果表明,其绝对轨迹误差(ATE)、平移和旋转相对位姿误差(RPE)的均方根误差(RMSE)值与ORB-SLAM2相比分别降低了97.71%、 95.10%和91.97%,验证了所提出的方法显著降低了动态场景下的位姿估计误差,提高了系统的准确性和鲁棒性。     

车牌定位中宇符边缘色彩信息作用研究

研究了字符边缘色彩信息对车牌定位的作用.在HSV色彩空间中,字符边缘处色度、饱和度处于特定的较窄范围,分别提取出车牌底色色彩像素点和字符色色彩像素点,再利用图像水平方向纹理得到车牌底色纹理,最后排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点.实验结果表明,该方法适应性强、定位速度快,可在定位的同时确定车牌颜色.     

HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法

经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。     

数据库设计中的主观过程讨论

数据库设计具有实践性强、主观性高及过程不断反复的特点,对初学者是一个难点。数据库设计的主观过程主要涉及到概念模型设计和逻辑模型优化两个环节,文章以案例的形式阐述了数据库设计的特点以及设计过程中的一般原则。