基于TMS320DM642内河船舶目标检测系统的设计与实现

介绍了一种基于TMS320DM642内河船舶目标检测系统的设计与实现。首先讨论了船舶检测系统的硬件设计,该系统采用新一代数字多媒体处理器TMS320DM642。它具有极强的处理能力,可以保证图像信息处理的实时性和准确性。然后在硬件平台的基础上给出了其软件实现,提出了基于形态学重构的内河船舶目标检测算法。该算法先对原图像进行中值滤波,然后取滤波后的图像中亮度值最大的像素作为标记图像;原图像经顶帽变换,并进行迭代阈值分割后的图像作为掩模图像来进行形态学重构,从而实现船舶目标检测。最后将该系统应用于长江三峡的船舶检测,实验结果表明,该系统能实时的满足算法的需要,该算法在复杂背景下,能准确地检测出目标。

基于小波模极大值和SVM的智能车辆障碍物检测

针对复杂交通场景中智能车辆前向障碍物检测问题,根据障碍物的后视视觉特征,提出了一种基于小波模极大值和支持向量机的障碍物检测方法。利用小波变换对奇异信号的多尺度分析,并结合障碍物先验知识的多特征组合,对候选障碍物区域进行检测;构建了一种适合于交通场景中障碍物分类的二叉树支持向量机(BT-SVM)多类分类器,对候选障碍物区域进行确认识别。将该方法应用于高速公路、城区道路等多种交通场景中,实车实验结果表明了本方法的有效性、实时性和通用性。

基于形态学重构的内河红外船舶目标检测

针对内河船舶红外图像的成像特点,提出了基于形态学重构的内河船舶红外图像目标检测算法,该算法先对原图像进行中值滤波,然后取滤波后的图像中亮度值最大的像素作为标记图像;原图像经顶帽变换,并进行迭代阈值分割后的图像作为掩模图像来进行形态学重构,从而实现红外船舶目标检测。实验结果表明,该算法能较好地检测出内河红外船舶目标。

浅谈工厂供配电系统无功补偿的分析

随着社会发展的进步以及经济发展水平的不断提高,我国城市化和工业化的发展脚步逐渐加快,同时对电量的需求也日益增加,尤其是在目前能源稀缺的情况下,提高电能利用率受到了社会的广泛关注和高度重视。将无功补偿技术应用于工厂供配电系统中,能够有效降低电压损耗,提高供电质量,是保障电网安全运行的关键。本文通过对无功补偿技术在工厂供配电系统中的工作原理进行掌握,深入细致的对工厂供配电系统中无功补偿技术进行分析和研究,以供有关人士参考。