在禽群病死个体检测中的应用机器视觉技术的探讨

随着信息时代的到来,信息技术的应用和推广,古老的家禽养殖方式发生了翻天覆地的变化,目前的农场中,环境温度、风量、禽蛋、禽粪、食物和水的供给,都已完成自动控制,但是对于农场中的死禽,并无达到自动监测和控制的目的,只能通过人工不断的巡查和发现,同时人工检测效率并不高,并且实时性很差,不能第一时间清除,死禽如果长时间置于农场中,不仅造成农场环境污染, 同时巡检员的身体健康也会受到影响。针对上述死禽巡查检测中的各种缺陷,本文以养鸡场为研究对象,给出基于机器视觉技术的死鸡检测方法。该方法首先对养鸡场内中心区域位置的变化,采用逻辑与操作排除活鸡存在的部分;其次,提取出鸡的各个重要特征,以这些特征的变化量作为特征向量,判断死鸡和活鸡。通过实验结果可得,本文的图像识别方法能够能有效的提升检测死鸡的精度。     

边界噪声检测耦合差分曲率驱动的脉冲噪声图像降噪

目的提出边界识别噪声检测耦合差分曲率驱动扩散模型的脉冲噪声图像降噪算法,用于高密度(≥50%)脉冲噪声的消除。方法基于传统边界识别噪声检测BDND,定义噪声像素分类规则,设计新的边界识别噪声检测M-BDND机制;定位噪声边界,精确识别噪声像素点,形成噪声区域与完好区域;利用噪声像素点的周边信息形成掩码,对其进行修复,有效填补噪声像素点,而在完好区域只将像素点进行复制;构造了差分曲率驱动扩散模型控制噪声像素区域的扩散过程,完成图像复原,并对该模型进行了数值分析。结果与当前图像降噪技术相比,对于等密度随机值脉冲噪声而言,提出算法的误检率与虚警率更低;在噪声密度高达90%时,仍然具有可接受的降噪效果,能够更好地保留原图的边缘与细节特征,且复原图像的一维行距像更好,与真实图像的吻合程度高。结论该算法可用于高密度脉冲噪声的图像降噪处理。     

接触式速度传感器和数字图像相关法对桥梁模型结构自振频率识别对比分析

数字图像相关法是测定结构自振频率的较新的方法,具有比较高的测定精度。本文通过构造桥梁模型,利用接触式速度传感器的测定结果来和利用数字图像相关法测定的结果进行比较,从而验证数字图像相关法在测定桥梁自振频率识别方面的可行性。实验结果表明,接触式速度传感器能够在环境激励和人工激励两种条件下都可以获得结构的频谱曲线。数字图像技术在人工激励下可以获得与接触式速度传感器接近的测定结果,而在环境激励下,数字图像相关法容易受到环境干扰而无法获得有效的频谱曲线。因此在利用数字图像相关法来测定结构自振频率时,应进一步研究在结构位移较小时的干扰过滤方面的研究。     

IP组播技术探讨

本文简单介绍了组播的发展前景和应用;分析了组播网络的体系结构;总结了组播技术的难点和存在的问题。通过本文介绍希望能使读者对组播技术有所了解和帮助。     

CAN总线检测系统的多接口设计研究

为了使得CAN总线网络通信更加便捷,提高CAN总线设备检测效率,基于ARM和FPGA设计了一种CAN总线检测系统。在设计硬件电路时采用了功能模块化方法,对ARM模块、FPGA模块和CAN总线接口电路分别进行具体的设计。在FPGA内部采用了自顶向下的方法进行逻辑设计。在设计中针对多接口集成问题,采用ARM微控制器设计了USB和以太网两种接口,且两个接口可独立工作并完成数据交互。完成设计后,进行了仿真验证和硬件调试,结果表明该检测系统可有效实现CAN总线数据的检测和相关测试。     

锂离子电池正极材料锰酸锂表面改性研究进展

尖晶石型锰酸锂是最有发展潜力的锂离子电池正极材料之一,但目前还存在初始容量较低、容量衰减快、高温性能差等问题。最近的研究表明,表面改性是提高其电化学性能的重要方法之一。本文阐述了近年来关于LiMn2O4在表面改性方面的最新研究进展。     

锂离子电池负极材料研究进展

能源是影响社会发展的主要因素,同时也是经济社会发展的基础。能源工业既是国民经济的基础产业,又是技术密集型产业。因此,能源科技创新在整个国家科技创新体系中占有十分重要的地位。锂离子电池因具有能量密度高、循环寿命长且无记忆效应等优点而被认为是最理想的储能元件。这也使锂离子电池电极材料的研究成为当近材料研究的热点。锂离子电池的关键材料之一是负极材料,正是因为负极材料的许多问题,限制了锂离子电池的进一步应用。因此,负极材料性能的提高十分必要。     

基于动态规划算法的数字图像变位压缩技术探究

在众多数字图像的压缩编码技术中,变位压缩编码技术是基于动态规划算法,它可高效解决许多算法无法解决的问题。在用动态规划算法解决实际问题时,把相互关联的重叠子问题只求解一次,把其状态存入一个二维表中,如果有相同或相似的问题可以直接从二维表中取出结果,减少了重复,提高了效率。     

基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法

提出了一种基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法.该算法首先应用粗糙集理论对医学体数据场进行分类,在分类的同时,去除了噪声.然后针对不同的子数据场采用不同的方法进行处理,其中对于体数据场的前景部分采用迭代的模糊集理论方法进行增强.实验结果表明此算法不仅能够有效提高体数据场中感兴趣物体的信息显示度,而且在去除体数场中噪声的同时,也避免了感兴趣物体在绘制显示时背景的"遮挡"现象.     

决策系统属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题,针对求取决策系统所有约简的NP问题,基于差别矩阵提出一种决策系统属性约简优化算法.通过改进差别矩阵得到差别集,在获得核与约简候选信息基础上,以属性频度作为启发式信息,快速有效地求取决策系统的所有约简.分析表明了该算法的可行性与有效性.