基于多特征融合和改进SIFT的目标跟踪算法

在进行跟踪任务时,当运动目标发生形变或旋转以及受到光照变化或背景干扰时,会发生偏移现象或丢失跟踪目标,从而导致跟踪精度降低。据此,提出基于多特征融合和改进SIFT的目标跟踪算法。在图像的高熵部分进行特征点的提取,并使用哈希算法将错误匹配的特征点剔除。同时对感知哈希和差异哈希进行改进,将改进后的图像哈希特征、颜色特征和SIFT特征进行融合并应用于跟踪算法。将算法在OTB-100数据集上进行实验,成功率达到了94.3%。

基于图游走和图注意力的点云分类与分割

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。

高校互联网+实验云平台在终身教育中的应用研究--以郑州铁路职业技术学院为例

我国重视构建中国特色的终身教育体系,高校应利用自身的教育资源积极参与终身教育体系建设。以郑州铁路职业技术学院的互联网+实验云平台为例,分析互联网+实验云平台的技术方案和产品优势,发现在终身教育中应用互联网+实验云平台具有明显的优势,可以为推广高校在线实验平台在终身教育中的广泛应用、促进我国终身教育发展提供参考和借鉴。

热活化油页岩半焦对混凝土力学性能的影响研究

为研究热活化油页岩半焦对混凝土力学性能的影响,选取300、400、500和600℃高温煅烧后的油页岩半焦,以5%~25%的掺量替代水泥制备半焦混凝土,测试油页岩半焦混凝土的抗压、抗折强度;借助核磁共振技术分析半焦混凝土内部孔隙信息,剖析半焦混凝土的强度和孔隙率的关系。结果表明:随着油页岩半焦煅烧温度的升高,半焦混凝土的抗压、抗折强度先升后降,500℃时力学性能最好;随着油页岩半焦掺量的增加,半焦混凝土的抗压、抗折强度先升后降,掺量为15%时混凝土力学性能最好;半焦混凝土内部以小孔隙居多,其孔隙率随油页岩半焦掺量的增加先减后增,掺量为15%时混凝土孔隙率最小。

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题 .该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法 .首先进行彩色边缘检测 ,然后以每一边缘点为中心 ,垂直于边缘方向取一线形窗口 ,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色 ,若是 ,则保留为候选车牌边缘点 ;然后进行形态滤波 ,剥离不符合车牌结构特征的区域 ,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域 .该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点 ,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征 ,提高了车牌定位的可靠性 .对各种条件下拍摄的 16 3幅含有车牌的图像应用该算法 ,定位准确率达到 98.2 % .

皮带机故障预测与维护策略探究

为了提升皮带机的运行效率并减少由故障导致的停机时间,针对皮带机故障预测及维护策略的关键问题进行了深入的分析。通过综合考察传统方法、机器学习技术,以及基于深度学习的先进预测方法,比较了不同方法在故障检测精度和提前预警能力方面的性能。研究表明,传统方法在处理简单故障时有效,深度学习方法在处理复杂故障模式和提前预测方面展现出显著优势。进一步探讨了结合预测技术来优化预防性和检修性维护策略的可能性,以提高设备可靠性和运维效率。分析强调了采用数据驱动和智能化维护策略的重要性,指出未来的发展趋势将集中于利用人工智能技术优化维护体系,实现皮带机的高效且可靠运行。

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法 首先 ,进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正 ;其次 ,对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割 ;最后 ,应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割 实验结果表明 ,文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹。

一种新的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜对车牌的字符分割与识别带来不利的影响 .本文分析了车牌的倾斜模式 ,提出了一种新的车牌倾斜校正方法 .该方法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度 ,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正 ,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正 .实验结果表明 ,该方法简单实用 ,对光照、污迹等不敏感 ,抗干扰能力强 .

一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法

首先进行图像增强以滤除噪声、校正不均匀光照 ,增强对比度 ,然后分析了车牌的倾斜模式 ,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。该方法采用水平和垂直边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度并通过垂直边缘检测进行上下位置精定位 ,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正 ,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明 ,该方法简单实用 ,对光照不均、低对比度。

1Cr18Ni9Ti不锈钢车削加工中油膜附水滴冷却润滑技术研究

通过对干切削、乳化液润滑、低温冷风切削和油膜附水滴润滑四种切削加工方式的对比试验,对油膜附水滴润滑的切削加工性能进行了研究。结果表明:与其他三种加工方式相比,采用油膜附水滴润滑时主切削力明显减小,加工工件表面质量明显提高,刀具磨损明显减小,证明了油膜附水滴润滑可以取得良好的冷却润滑效果。

基于纹理一致性测度的汽车车徽分割方法

车徽是汽车的品牌标志,包含了汽车的重要信息。更为重要的是,车徽是难以更换的,可作为汽车分类与识别的重要依据。首先,对原始图像进行小波变换,求取其垂直纹理测度;其次,选取合适的阈值二值化测度图像并进行形态闭运算;然后,根据位置信息进行车徽粗分割;最后,根据纹理一致性测度提取车徽。实验结果表明了提出的车徽分割方法的有效性。

甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症有效性及安全性评价——Meta分析

目的评价甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症有效性及安全性差异。方法通过检索Pubmed、Cochrane图书馆、EMbase、Highwire、中国生物医学文献数据库CBM、CNKI等中外生物医学数据库,收集有关应用甲状旁腺素与二磷酸盐治疗绝经妇女骨质疏松症的临床随机对照试验,检索文献日期从2002年1月至2012年9月。采用Cochrane系统评价方法,按照纳入和排除标准限定研究对象,评估所纳入研究的文献质量,并提取有效数据后采用RevMan5.0软件进行Meta分析。结果共纳入应用甲状旁腺素与二磷酸盐对比治疗绝经妇女骨质疏松症的临床对照研究9项(共1287例)。结果显示:在有效性方面,甲状旁腺素组比二磷酸盐组能提高绝经妇女骨质疏松症者腰椎BMD[WMD=3.96,95%CI(3.10,4.82)]和股骨颈BMD[WMD=2.05,95%CI(0.27,3.83)],而后者比前者更能提高髋BMD[WMD=-1.07,95%CI(-1.72,-0.41)];在安全性方面,甲状旁腺素组不良事件总发生率低于二磷酸盐组[WMD=0.87,95%CI(0.59,1.30)]。二者背痛与非椎体骨折发生率无显著差异,但前者血钙、尿钙超出正常水平发生率显著高于后者{血钙:[WMD=13.68,95%CI(6.12,30.59)];尿钙:[WMD=2.21,95%CI(1.14,4.26)]}。结论甲状旁腺素类药物比二磷酸盐类药物更能提高绝经妇女骨质疏松症病人腰椎、股骨颈BMD,改善骨质量的疗效肯定,且安全性较高。但在临床使用中,要定时监测患者血钙、尿钙水平,进一步提高用药安全性。

一种快速的彩色图像矢量中值滤波算法

文章提出一种新的快速矢量中值滤波算法。首先,求取象素的方向区域距离测度并将滤波窗口划分为两个子窗口;然后,在子窗口内进行矢量中值滤波。实验结果表明,该算法速度快,具有较好的滤波效果。

非诺贝特抑制血管紧张素Ⅱ所诱导的心脏成纤维细胞骨桥蛋白表达升高

目的:探讨过氧化物酶体增殖物激活受体α(PPARα)激动剂非诺贝特对血管紧张素Ⅱ(An-gⅡ)诱导的心脏成纤维细胞骨桥蛋白表达升高的影响。方法:分离并传代培养SD大鼠乳鼠心脏成纤维细胞,使用不同浓度(0、25、50、100μmol/L)的非诺贝特预处理1h后,加入An-gⅡ作用24h。分别采用实时定量PCR法和Western blotting技术检测骨桥蛋白mRNA和蛋白表达情况。结果:非诺贝特显著抑制AngII诱导的心脏成纤维细胞骨桥蛋白mRNA及蛋白的表达,并且呈剂量依赖性。结论:非诺贝特对心脏成纤维细胞中骨桥蛋白的表达具有明显的抑制作用,这可能是其在心血管系统发挥抗纤维化和抗炎作用的部分机制。

利用综合特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一.提出利用结构特征、纹理特征和颜色特征的车牌定位新方法.首先,利用顶帽变换抑制背景;其次,进行垂直边缘检测和形态滤波,通过结构特征进行车牌粗定位;再次,对候选区域的垂直投影应用一维小波分解滤噪,然后重构垂直投影,计算纹理统计量并构造纹理特征向量,应用BP神经网络识别车牌的字符纹理进行车牌的再定位;最后,对候选区域进行基于边缘颜色对的彩色边缘检测,根据其水平投影值进行车牌的精定位.对各种条件下拍摄的314幅含有车牌的车辆图像应用本算法,定位准确率达到98.7%.

基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法

文中给出了一种彩色边缘的定义,阐述了彩色边缘的特点,提出了一种在HSI彩色空间使用的基于彩色图像方向区域距离测度的彩色边缘检测新方法。该方法定义的方向区域距离测度充分考虑了边缘的方向性和滤波尺度对边缘检测的影响。通过选择不同的权重,可分别求取色调边缘,色度边缘,饱和度边缘,亮度边缘以及它们的组合边缘,能满足不同应用的需要。实验表明,该方法能提取更多的彩色边缘信息并具有很好的抗噪性能。

基于碱基偏好分析和SVM的植物启动子识别

植物启动子识别是真核启动子识别中的重要研究领域.针对目前植物启动子识别算法的特异性较低的问题,提出了一种基于GC碱基偏好分析和支持向量机(SVM)的植物启动子识别算法.首先通过对GC含量的分析将DNA序列分类为GC偏好序列和非GC偏好序列,然后进行结构特征和信号特征的提取,最后通过SVM分类器进行启动子识别.SVM分类器由四个SVM子分类器组成,即启动子-3’UTR子分类器,启动子-5’UTR子分类器,启动子-Intergenics子分类器和启动子-CDS子分类器.实验结果表明,该算法比其他算法具有更高的特异性,对植物启动子识别具有积极意义.

基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别

人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分特征,结合CpG岛特征,应用BP神经网络技术建立人类启动子识别系统.该系统有3个分类器,即启动子-外显子分类器,启动子-内含子分类器和启动子-3’UTR分类器,每个分类器都是一个BP神经网络,通过3个分类器的结果来综合预测启动子序列.对测试集的实验结果为:敏感性达到51.4%,特异性达到52.9%.

基于2DPCA-ICA和SVM的车标识别新方法

为了进一步提高车标识别率,提出了一种新的车标识别方法.首先应用二维主元分析技术进行数据降维,然后应用独立成分分析技术提取车标图像的特征,最后应用支持向量机技术设计分类器进行车标识别.实验结果表明,和现有方法相比,所提出的车标识别方法具有更高的识别率、更快的运算速度.

Folksonomy在中文图书分类中运用的实证分析

Folksonomy在网络服务中得到了广泛应用。文章旨在考察将Folksonomy应用到中文图书分类中的可行性，采用实证分析的方法，以豆瓣网读书频道图书标签为考察对象，着重分析了标签对中文图书的主题揭示能力，结果表明标签能够较强的揭示图书的主题，且与添加标签的人数无关。