基于K-means和颜色模型的林火辨识方法研究

为了确保火灾探测结果的可靠性和准确性,从林火燃烧时火焰和烟雾特征出发,对现有的林火探测技术进行了分析,提出了一种基于K-means和颜色模型的林火辨识方法。首先使用Kmeans算法对采集到的彩色图像进行分割,根据火灾发生时火焰和烟雾的颜色特征,采取一种改进的颜色模型对分割出来的子图像进行辨识,对疑似火焰子图像和疑似烟雾子图像进行初步确认,然后从疑似子图像中提取出火焰和烟雾的特征输入到RBF神经网络,判断是否确实发生火灾。

基于ZigBee的温室大棚环境监测系统研究

为了实现对温室大棚的自动化、智能化管理,采用ZigBee技术和GPRS技术,设计了基于微型无人机的温室大棚环境监测系统。监测系统以PC机为控制核心,通过各种传感器和微型无人机进行环境数据的采集和农作物生长状态信息的获取,经由无线收发模块CC2430和GPRS网络完成数据的传输,最终将采集到的数据信息直观地显示在PC机上。系统将无线ZigBee网络与微型无人机采集模块相结合,实现对温室大棚农作物生长状态的实时监测。

多叶光栅控制系统架构研究综述

随着肿瘤放射治疗技术的发展,精准放疗越来越受到人们的关注,而多叶光栅(Multi-leaf Collimator,MLC)作为实行精确放疗的重要设备,被广泛的应用于适形放射治疗和调强放射治疗中。多叶光栅作为加速器及其他放疗设备的一部分,在实行精准放疗过程中,其性能的优劣直接影响放疗效果的好坏。本文主要对多叶光栅控制架构进行研究,对几款经典的多叶光栅控制系统和本文给出的两种多叶光栅系统进行了重点介绍,并根据其结构和设计特点进行了详细分析。