基于4G无线网络的公路边坡监测传感系统设计

该文提出基于4G无线网络的公路边坡监测传感系统,设计构建了一套完整的公路边坡监测传感硬件系统,包括边坡监测系统核心板以及MEMS传感器等部分,并完成实验对系统进行可行性验证。该文旨在实现公路边坡全天候无人监测及远距离数据传输功能,可保证公路的稳定运营,同时系统也是未来智能交通的组成部分。     

基于C/S的计重收费交通量数据采集系统

针对传统的连续式交通量调查的缺点,基于C/S模式,采用Access和SQLServer数据库,设计了一个计重收费交通量数据采集系统,并进行了工程实现。介绍了系统的工作原理,描述了软件功能,设计了数据库结构,并给出实现流程。最后通过实际交通量数据处理结果表明该系统能够实现24小时连续不间断数据采集,保证了交通量数据采集的准确性和可靠性。     

融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法

在雨天交通视频中,车辆同时受阴影和水汽拖尾的干扰。为此,在分析目标车辆、路面、阴影和水汽拖尾区域特性的基础上,提出一种融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法。由当前点与背景点的HIS向量点积测量颜色相关程度,检测出车辆目标和水汽拖尾区域,利用当前区域和背景区域的纹理差异区分深色车辆和阴影。实验结果表明,该方法能较好地检测雨天交通视频中运动车辆的投射阴影,且能有效去除水汽拖尾,从而保证车辆的正确分割。     

六边形覆盖条件下的HWSN最大寿命模型

提出一种在六边形覆盖约束条件下异构无线传感器网络的“突然死亡”能量消耗模型,该模型可以保证能量均衡消耗和网络寿命最大化。在该能耗模型基础上给出一种考虑节点能耗约束和数据完整性等因素的网络寿命模型,并求得网络寿命模型的最优解。仿真结果表明,构建在六边形覆盖条件下的异构监测传感器模型可以均衡网络能耗,且使网络寿命最大化。     

基于DSP和CAN的高精度光电转换器研究

为了满足光纤液位测量系统的高精度和分布式控制需要,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)和局域网控制器(CAN)的高精度光电转换器核心电路模块的设计方案,并进行了工程实现。从A/D数据采集电路、数字信号处理模块及CAN总线通信三方面阐述了光电转换器的工作原理,给出了软件处理流程。实验表明,该转换器简化了系统设计,具有精度高、数据传输稳定等特点,有良好的应用前景。     

基于DSP的光纤液位测量数据处理方法

针对光纤液位传感器输出特性,基于数字信号处理器(DSP)技术,研究了高精度光纤液位测量数据的软件处理方法。提出了疏失误差的剔除、数字滤波和非线性拟合相结合的实时数据处理方法,采用TMS320C6711芯片,设计了光电转换器,给出软件实现流程。实验表明:该方法简化了设计,提高了传感器的测量精度和通用性,有利于工程的实际应用。     

忆阻超混沌系统在信息保密中的应用

随着互联网、物联网的发展,信息安全成为人们关注的话题,为了提高信息保密算法的安全性和可靠性,采用具有结构复杂、行为不可预测的分数阶忆阻超混沌系统实现对信息的保密处理。给出分数阶忆阻超混沌系统在保密通信方面的处理算法以及图片加密方面的处理算法,并通过数值仿真验证了该算法的正确性和可行性。     

无参考图像质量评价的视觉测量照明

为提高视觉测量系统的图像质量,通过分析成像器件和照明光源的光谱匹配特性及照明光源的光谱-色差特性,研究了照明系统的光谱对图像质量的影响;引入对比度信噪比(constrast signal noise ratio,CSNR)和灰度清晰度Tenengrad函数的无参考图像质量的评价方法对不同照明光谱下的图像对比度和清晰度分别进行评价,通过评价函数获得视觉测量照明系统的光谱优化选择原则;最后对相同照度下的单色光和白光(复色光)照明获取的图像的对比度和清晰度成像指标进行对比实验,用所提出的评价函数对不同光谱条件下获取的数字图像进行质量评价.结果表明,使用接近于CCD光谱响应函数峰值波长附近的光谱照明,其图像对比度和清晰度指标都优于用复色光照明所获得图像的指标,为从事视觉测量系统设计者选择照明光源光谱提供了一个参考.     

基于差分数据图和深度学习的短时交通流预测

交通流量预测(TFP)是提高交通出行效率、减少智能交通系统(ITS)交通拥堵的重要问题。为了从交通流特征提取的角度提高TFP精度,该文提出了一种新的方法DG-CNN-SVR。该方法的基本思想依赖于2个方面:交通流数据趋势和不同工作日的细微差别。因此,引入差分运算来消除趋势分量,然后构建交通数据图以帮助解释复杂特征。通过卷积神经网络(CNN)进行特征学习,并使用支持向量回归(SVR)进行交通流量预测。通过测试数据集的实验结果表明,所提出的TFP方法比单独使用CNN和SVR的情况更有效。     

一种自由度增强的级联阵列结构设计

针对空间谱估计中如何利用有限的天线阵元获得尽可能多的自由度问题,在差分合成阵列理论的基础上设计了一种由一个均匀线性阵列和一个非均匀线性阵列级联而成的新型阵列结构。该阵列结构具有明确的阵元排布方式以及闭式的自由度表达形式。相比于现有的均匀线性阵列、嵌套阵列和互质阵列,在给定相同阵元数的条件下,它能提供更多的自由度。这就意味着,它能够分辨更多的目标,或在相同阵元个数和相同目标源个数的条件下,具有更高的角度估计精度。通过详细的仿真对比及分析,验证了所设计阵列结构的有效性以及优越性。