麦克风阵列自相关矩阵及其误差分析

文章通过对麦克风阵列接收信号样本的自相关矩阵和理想自相关矩阵的推导，讨论分析了样本的自相关矩阵和理想自相关矩阵的差别，以及采样数、信号相关性、信号与噪声间的正交性和噪声的正交性等因素对相对误差的影响，并对各种影响因素进行了评价。

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k值和检测过程中的阈值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝拼接的效果,具有良好的实用性。

基于火焰尖角特征的火灾图像识别算法

火焰尖角的变化是火灾火焰区别于常见光源最突出的特征,也是图像型火灾探测技术必然要考虑的因素之一。而图像型火灾探测技术主要是对火灾图像数据的分析与处理,提取出火灾火焰的主要特征。由于火焰尖角变化率和圆形度是早期火灾火焰的重要边缘特征,因此该算法是在对图像进行Sobel算子边缘检测和膨胀处理的基础上,通过相邻两行的像素比值和尖角与火焰面积比值来判定尖角,再根据图像相邻帧图片火焰尖角数目的变化率来确定是否为火灾。实验结果表明,该算法可以有效地提高火焰的识别准确率,减少误判。

基于图像特征的火焰识别与检测技术研究

提出了一种基于火焰图像特征的火灾火焰检测及识别算法。将火焰颜色、变化率作为火灾火焰检测与识别的判据,在火焰颜色模型和变化率的基础上引入火焰尖角以及圆形度对火灾火焰图像进行进一步判定。实验结果表明,该算法能有效提高火灾火焰检测与识别的准确率,排除干扰源。

多融合边缘MEC技术及部署策略

MEC边缘计算,在5G网络下能够为用户提供超低时延的业务运算和处理能力,但运营商如何在5G网络上利用数以万计的边缘机房构建具有业务的MEC网络是值得深入研究的问题。提出MEC的核心是将各种零散分布式的边缘节点,通过构建南向和北向接口形成一个统一的接口,对所有的第三方应用做到透明,才能实现业务效率最大化、建网成本最低化。

电信运营商助推企业数字化转型研究

随着人工智能、大数据、云计算和5G的规模商用,各行各业走上了数字化转型之路,而2019-nCoV疫情加快了企业数字化转型的速度。文章在分析了政策、经济、环境等背景因素后,从企业数字化转型的内涵和关键要素出发,探析电信运营商在助推企业数字化转型过程中的角色和重要作用,有助于电信运营商构建企业新生态,推动社会相关行业发展。