基于5G通信技术下的汽车无人驾驶技术探讨

随着我国经济的快速发展,以及信息技术的不断发展,5G网络开始普及,这不仅为当今的物联网产业发展提供了强大的动力,也带动了其他领域的发展。由于5G技术、人工智能技术和智慧运输技术的深入结合,使得无人驾驶技术在我国迅速发展。尤其是在汽车无人驾驶这一领域的发展之中,5G通信技术更是发挥着至关重要的作用。本文以5G通信技术为背景,通过对5G技术在无人驾驶领域取得的新进展进行分析,对汽车自动驾驶技术进行了研究,本文还对制约其发展的一些主要问题作了简单的阐述,以促进其不断发展和成熟,旨在为未来5G技术在汽车自动驾驶领域的应用和发展提供借鉴意义。并希望通过本次的分析,可以对5G通信技术在当今汽车无人驾驶领域之中的良好应用与发展提供一定的参考价值。

物联网形势下5G通信技术应用研究

以物联网形势为主线,在5G通信技术不断发展的过程中,在给人们生活与工作方式带来变化的同时,也能给人们日常生活带来方便。发展物联网也能进一步突出5G通信技术所具有的优势并给它带来更加宽广的空间。伴随着物联网及5G通信技术不断发展进步,不仅能使得信息传输覆盖面积大,延时性小,同时也极大地提升了信息密集程度。所以,文章就5G通信技术在物联网形势中的运用展开了讨论,供相关人士参考。

基于高空瞭望图像识别的智能识别检测与报警系统应用研究

各级政府的监管职能部门对于农田、树林等区域的秸秆焚烧、垃圾焚烧等违法行为的监控,存在检测耗时费力、发现滞后及取证难度大等诸多问题。为了解决这个问题,该文设计基于高空瞭望图像智能识别检测与报警系统,该系统结合基站铁塔上的高倍监控摄像机,利用烟火图像识别技术,能实现实时检测1~2 km范围内的秸秆燃烧、森林火灾等事件,发生事件时及时通知相关人员。结果表明,该文设计的智能识别检测与报警系统,识别率高、误报率低,能有效预防森林火灾的发生,提高监管职能部门工作效率,减少政府的资金投入。

人工智能在5G通信领域上的发展与研究

经过长时间的实践探索,我国数字化改革进程已经取得突破性的发展,在全面贯通数字化改革集成突破的时间点,全面加深对人工智能和5G通信的研究探索意义非凡。伴随5G时代的来临,医疗保障、交通运输和教育体系等多层面的服务水准都亟待提升,只有这样才能够充分贴合人类对智能化社会的建设需要。本文将会从多方面着手分析人工智能在5G通信领域上的发展和研究,以求能够为相关单位提供借鉴作用。

NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

为了进一步突出医学融合图像的细节信息﹐提升清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST进行分解,获得相应的低频和高频子带。在低频融合规则中,采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带﹐进一步利用PCNN融合这两幅源图像对应的低频能量子带﹔利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子带和能量子带。其次,在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频能量子带与高频细节子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆NSST获取融合图像。实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势。

基于区域像素差绝对值总和的NSST-PCNN医学图像融合

在诸多医学图像融合方法中,非下采样剪切波(non-down sampling shear wave transporm,NSST)与脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)具有较大优势。提出一种基于区域像素差绝对值总和的NSST与PCNN的医学图像融合算法。该算法先将两幅源图像采用NSST进行分解获得低频子带系数与高频子带系数;再将两幅源图像的低频子带系数采用基于区域像素差绝对值总和的规则进行融合;高频子带系数采用基于区域像素差绝对值总和对PCNN的参数进行设置,再利用PCNN获取融合图像高频系数;最后,经过逆NSST获得融合图像。大量实验证明,提出的融合算法较目前其他主流算法具有明显的优势,能同时保留源图像能量和细节,具有较高的视觉效果。

基于PCNN图像分割的医学图像融合算法

为充分提取源图像间的互补信息,改进传统的图像融合算法在亮度维持、能量保留、边缘信息保持等方面的不足,本文提出了基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)图像分割的医学图像融合算法。该算法综合了非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)与PCNN。首先,选取标准差较大的源图像作为被分割图像,标准差较小的源图像作为参照图像,将源图像进行NSST分解,获取源图像低频子带系数和高频子带系数;在低频融合中,利用参数自适应的PCNN对被分割图像的低频子带进行分割,根据分割结果获取融合低频子带系数;在高频融合中,采用以区域能量和与拉普拉斯能量和两者的乘积作为判断函数,获取融合高频子带系数;利用NSST逆变换获取融合图像。最后,应用本文提出的算法,对脑萎缩、急性中风和高血压性脑病等3组电脑断层扫描/磁共振成像(computerized tomography/magnetic resonance imaging, CT/MRI)图像进行了融合仿真,并将仿真结果与2018年后国际刊上提出的5种算法的融合图像进行比较。结果表明,应用本文提出的融合算法得到的图像,有效地增强了不同模态间的信息互补,保持了融合图像与源图像具有相同明亮程度,又保留了源图像低亮度部分的边缘信息,更加符合人眼视觉特性,具有更高的客观评价指标。