目标识别与定位的快速融合算法

针对目前的车载火控系统不能自动识别目标类型、准确定位造成反应速度慢和命中率低的问题,文中提出了一种基于图像信息的目标识别与定位的快速融合算法。该算法通过火控系统配置的图像采集装置实施对前方目标的实时监视,采用偏序关系认准、模板匹配和视差测距算法融合实现对目标类型的识别与距离检测,为火控系统的自动化、智能化水平的提升提供了一种有效的技术手段。该算法运算周期小于50ms,识别准确率高达98%,在2000m视距内距离检测误差小于1m。

基于图像处理的车距测量算法

针对公路上行驶的汽车,驾驶员由于种种原因很难判定车距而造成汽车相撞的问题,提出了一种基于图像处理的车距测量算法。运用双目视感系统采集车辆前方实时图像,通过模板匹配对采集到的图像进行前方车辆识别,在确认有车辆后运用视差原理进行车距计算。实验表明,该算法运算周期小于30ms,识别准确率高达99%,在200m视距内距离检测误差小于1m。

广义盲噪声空域分离算法

在"广义噪声"定义下,提出一种盲噪声空域分离算法。该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断。因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线通信信号的分离与对拒收信号的"软隔离",而且能够实现在"广义噪声"定义下的"软降噪"。本算法对来自多个方向的相互独立信号的分离准确率达到98%以上,所形成的反"噪声"信号能够在其作用范围内使"噪声"的能量降低50%以上。

基于SVM的钢坯号自动识别算法

针对当前钢厂钢坯号现场识别的自动化要求,提供一种基于SVM的钢坯号自动识别算法。该算法通过生产线上视频监控获取钢坯图像,将SVM的非线性分类算法和视感智能检测技术结合实现钢坯智能化监控,对气动、机械等原因引起的断裂、畸变和粗细不均等钢坯号具有较好的识别能力。文章还对该算法与模板匹配方法、BP神经网络方法进行了实验对比,证实该算法对钢坯号识别具有较高的识别率。

基于SimpleScalar的动态分支预测器研究

分支预测精度是影响当代处理器性能的重要指标,在近十年内一直是学术界和工业界的研究热点。为给不同应用场合的处理器动态分支预测器设计提供性能参考,针对处理器架构设计中应用广泛的几种动态分支预测器,使用SPEC CPU2000在SimpleScalar模拟器中进行仿真及测试分析。测试结果以预测精度和指令/时钟周期作为指标,并结合硬件开销,分析了不同种类分支预测器的适用对象和场合。

电网冰凌灾害的供电不间歇智能防控

消除输电线路覆冰是目前电力系统中亟待解决的技术难点.文中提出一种输电线冰棱灾害的供电不间歇智能防控系统.该系统基于图像信息识别采用高低通分流、正弦脉宽调制(SP-WM)控制逆变、高频电流热融和电致机械震荡等技术,能够产生频率与幅值可调的高频融冰电流;同时,利用三相输电线路中融冰电流相位的交替变化,使输电线路产生一定幅度的震荡来加速冰凌的破碎和脱落.实验表明,该系统在不改变除冰区域电力输配技术标准和运行工况的前提下,能够有效地加速输电线路除冰过程.

基于LabVIEW的高压测试系统的设计

介绍了由LabVIEW作为上位机软件开发平台,用示波器实现数据采集、数字万用表实现电阻测量以及通过PLC进行测试控制的自恢复保险丝高压测试系统。该系统能够对自恢复保险丝进行连续测试,并对测试数据予以及时的记录、保存。为检验该系统的准确度,对其测试数据进行了分析,并验证了其准确性。该系统具有友好的用户界面、便于操作、设备可靠、准确度高等优点,可以提高测试自动化程度,节约测试人员现场观测与操作的时间。