基于改进神经网络算法的PM2.5污染信号分析检测

当前为了保证污染信号分析的精度,在对PM2.5污染进行检测的过程中,需处理的数据量过大,导致经典神经网络方法遇到矛盾数据时,需要花费大量的数据校验时间,收敛速度下降,检测效率大幅降低,提出一种基于改进神经网络算法的PM2.5污染检测方法,在分析标准神经网络算法的基础上,允许信号跳变精确度范围内,在层与层之间引入容错性变量,同时在计算阈值的过程中融人松弛变量,提高收敛速度;避免神经网络陷入局部最优解;采用改进神经网络算法,通过不断调整网络的权值以及污染阈值,对PM2.5污染信号进行高效检测;以飞利浦公司的新一代检测系统为测试器材,测试结果表明,采用所提方法得到的PM2.5污染检测效率明显提高.     

基于马尔科夫数据关联修补的未知多目标跟踪

运动目标在未知的时间段内可能做未知的随机运动,给多目标的视觉跟踪带来影响.在分析多目标跟踪模型的基础上,提出一种基于马尔科夫数据关联修补的未知目标跟踪算法.首先通过建立多目标马尔科夫跟踪模型,在处理每次新的数据扫描时,利用先前的扫描,并根据新的观测跟踪数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对未知多目标的跟踪.最后通过仿真验证了修补方法的有效性和优越性.     

基于机器视觉的火花塞间隙检测技术

针对火花塞间隙人工检测不足,提出一种基于机器视觉技术的自动检测方法。采用背光源、远心镜头和CCD面阵相机搭建图像采集系统,摄像机校准和火花塞模板创建后,采用形状匹配算法找出火花塞图像,基于亚像素边缘轮廓测量出火花塞间隙尺寸。实验结果表明:视觉检测结果与人工测量结果一致,可用于火花塞间隙尺寸的自动判别和定量检测。     

WEB平台下的基于HTML5标准离线应用开发

HTML5是由W3C发布的新一代HTML标准,不仅强化了Web网页的表现性能,还拥有很多API接口,开发者利用这些接口,可以便捷地创建更加丰富、引人入目的应用程序。在分析研究HT—ML5标准基础上,利用其技术实现了一个离线便签管理程序系统,既直观展示了HTML5的内容描述标签、直接支持表单验证、视频音频标签、网页元素的拖拽、工作线程等新特性,又介绍了利用DOMStorage和WebSQLDatabase两种存储机制进行离线应用开发的方法。文章对基于HTML5的应用开发具有一定的参考价值。