环锭细纱机减少成纱毛羽的对策

通过对环锭细纱机成纱毛羽的成因分析 ,提出减少成纱毛羽的措施。     

达拉特旗推行机电井管理办法

农村实行生产责任制后,机电井管理成了一个新课题。达拉特旗水利局于1982年对各种机电井管理方式进行了全面调查。经过认真讨论,定出了一套管理办法在全旗推行。他们的具体做法是:一、以井划地:按井位和出水量确定井的控制范围和     

基于有向复杂网络模型的形状描述与识别

针对传统复杂网络方法对形状的非刚性变形较为敏感等问题,在形状内部距离的基础上利用有向复杂网络进行形状分析.首先提取形状边界点作为复杂网络的节点,以形状边界点之间的内部距离作为复杂网络中节点之间的边权值构建初始网络;然后对初始复杂网络进行k近邻演化,得到不同演化时刻的有向子网络;最后提取各有向子网络的特征来实现复杂网络的特征描述,进而实现形状的特征表示.实验结果表明,该方法对常见的形状变形具有更强的鲁棒性;与传统的无向网络模型相比,具有更高的检索和分类精度.     

改进复杂网络模型的形状特征提取

目的 传统的基于欧氏距离的复杂网络表示方法容易受形状的非刚性变形影响。鉴于此,提出一种基于复杂网络模型与相对一致性距离相结合的形状特征提取方法。方法 首先,提取形状的边界轮廓点作为网络的节点,利用节点间的相对一致性距离作为边的权值构建初始的复杂网络模型;然后,利用阈值演化方法对初始网络模型进行动态演化,得到一系列子网络;最后,提取不同演化阶段下子网络的拓扑特征,实现对形状特征的提取。结果 分类和检索实验结果表明,相比于传统的复杂网络描述方法,本文方法对形状图像具有更强的描述和识别能力。结论 相比于传统的距离度量,相对一致性距离对形状的非刚性变形具有更强的稳定性。     

T型接口球墨铸铁管正内压试验机水系统的设计

介绍T型接口球墨铸铁管正内压试验机水系统的设计，并对水系统的工作进行了分析。     

复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值。尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题。本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位。为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注。同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性。在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。     

基于TMS320 DM8168平台的快速运动目标检测研究

研究如何在嵌入式平台上对高清视频中的运动目标进行快速、鲁棒的检测。采用德州仪器最新的达芬奇架构TMS320DM8168为平台,在高清1080P视频上实现运动目标的快速检测。采用对噪声较为鲁棒的ViBe算法进行目标检测,并将该算法移植到该平台的MCFW框架中。同时,为了提高算法性能及效率,对算法进行相关优化,包括编译器选项优化、内存相关优化、标准内联函数优化、循环优化以及DMA等。最终实现在嵌入式平台上的实时高清运动目标检测。实验结果验证了该方法的有效性。     

测试技术中的数学方法

将测试技术中常用的数学方法归纳在一起,重点阐述其发展过程及横向联系,把原来分布于各处的条状、纵向的知识,综合起来,形成网状的知识结构,有利于人们发挥创造性思维,去开拓新的领域。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

达芬奇平台下的运动目标检测算法的应用研究

本文介绍一种适用于TI推出的达芬奇双核(ARM+DSP)处理芯片TMS320DM6446的运动目标检测算法。首先通过对算法进行仿真实验验证算法的可行性,在验证算法可行性之后,以TMS320DM6446作为核心处理器,基于codec engine机制实现了检测算法封装和移植,并在此基础上进行了一定程度的算法的优化以提高算法的效率。测试结果表明,对于720x576大小的视频序列,本文的运动目标检测算法是可行的,在TMS320DM6446平台上运行可以达到10fps左右,为进一步实现智能视频分析的嵌入式产品积累了丰富的经验。