开发Delphi在WindowsS95与NT下的串行通信的构件

介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５与ＮＴ下开发Ｄｅｌｐｈｉ面向对象的我件设计方法，提供了关键产分源程序。使得用Ｄｅｌｐｈｉ开发有关串行通信监控软件变得十分方便，由此得出不断扩展和丰富Ｄｅｌｐｈｉ构件以增强开发能力的方法。     

声时差法测定螺栓的预紧应力

本文利用超声波沿轴向传播时的波速同轴向应力以及三阶弹性常数的关系，推导了声时差与应力的关系，采的时差法多探头同时测量同一法兰上的各螺栓的预紧应力，整个过程中各探头位置不变，可以克服多次耦合误差并使测量过程简便，精度高，本文还应研究了温度变化对声时差的影响，提出并且从实验数据算出几个只与材料有关，与螺栓的夹紧距离，直径以及总长我关的常数，使测量和应力计算变得简单，实验结果表明应力低于２４０ＭＰａ，夹     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

一种基于MDARNet的低照度图像增强方法

由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种基于MDARNet的低照度图像增强方法,并引入Attention机制模块和密集卷积模块以提升性能.首先,MDARNet利用同时包含二维和一维的3个不同尺度卷积核对图像进行初步特征提取,并用像素注意模块对多尺度特征图进行针对性学习;其次,设计跳跃连接结构对图像进行特征提取,使图像特征被最大限度地利用;最后,用通道注意模块和像素注意模块同时对提取到的特征图进行权重学习和照度估计.实验结果表明：MDARNet能够有效提升低照度图像的亮度、对比度、色彩等;且相较于一些经典算法,该方法在视觉效果及客观评价指标（PSNR,SSIM,MS-SSIM,MSE）能够得到更好的效果.     

基于多步的多分类器在入侵检测中的研究

海量的数据中总是混杂着多种类型的数据,因此对数据进行处理分类时使用单一的分类器很难进行准确的分类。针对多种类型数据,提出一种基于多步分类的多种数据分类器的入侵检测方法。建立多分类型模型,改进特征选择方法及Bagging;对数据中的多种类型分析时,采用针对某种类型分类效果最佳的分类器,多次完成数据的分类操作。经KDD CUP99数据集实验,结果表明该方法对多数据分类具有显著效果。     

云环境下基于混合密码体系的跨域控制方案

针对当前云环境下用户跨域控制方案不能满足不同密码体系之间的相互跨域访问的需求,借鉴PKI（public key infrastructure）认证体系的思想构造了一种基于混合密码体系的跨域控制方案。该方案以PKI认证体系为不同密码体系安全域的管理框架,以CA（certificate authority）为不同安全域用户的公共跨域认证中心,对不同安全域的用户进行认证,并根据验证结果为其分配公共跨域身份和身份控制标签。它不仅实现了对不同密码体系之间的相互访问,并且根据签发的身份控制标签完成用户的实时控制,一旦发现恶意用户便撤销用户公共跨域身份,并对恶意用户的实名身份进行标注。分析结果表明,新方案在满足正确性、不可伪造性、高安全性的同时可以抵抗重放攻击、替换攻击和中间人攻击,并且降低了计算开销。     

一种基于ARD⁃GAN的低照度图像增强方法

为解决低照度图像增强过程中噪声放大、细节不足以及色彩还原问题,本文提出一种基于注意力机制残差密集生成对抗网络(Attention Residual Dense?Generative Adversarial Networks,ARD?GAN)的低照度图像增强方法.首先,该方法在全局光照估计模块(Global Illumination Estimation Module,GIEM)中生成全局曝光注意力图,以引导后续模块更好地进行照度增强;其次,使用卷积残差模块(Convolution and Residual Module,CRM)和基于通道注意力的残差密集模块(Channel Attention Residual Dense Module,CARDM)分别提取浅层特征和深层特征,并将不同层次的特征融合以获取更好的细节信息;然后,在CARDM基础上将密集连接与批归一化相结合抑制噪声;最后改进了损失函数,使增强后图像色彩还原更好.实验表明,ARD?GAN有与主流算法相比,在主观视觉和客观评价指标上均得到更好的效果.     

混合优化算法的摄像机自标定方法研究*

提出了一种将改进的遗传算法和Levenberg Marquardt(LM)算法相混合优化的摄像机自标定方法。首先将Hartley定义的简化Kruppa方程转换为优化代价函数,然后利用改进的遗传算法和LM算法相混合的优化算法求优化代价函数的最小值,进而求得摄像机的内参数。实验结果表明,与单一的优化方法相比,该方法的标定精度得到了较大的提高。     

微机化的超声波气体流量在线检测仪

本文阐述了用超声波测气体流量原理及相应的校准方法，并研制了相应的微机化的智能仪。该仪器用声时，声衰减及数字处理技术联合去除绕管道传播及其它干扰的声波，并采用了一种高精度声时测量方法，以提高流量测量精度。该仪器可用于大中型管径中低频脉动气流及稳态气流的流量测量。