基于改进YOLOX的轻量化交通监控目标检测算法

交通目标检测技术是道路交通管理部门进行交通流量监测、安全管控等核心工作的重要技术之一。面对大量的交通监控视频数据,需要使用检测速度更快、精度更高、占用计算资源更少的交通目标检测技术。为了满足这一需求,根据YOLOX算法和PP-LCNet网络,提出了一种面向交通监控场景的轻量型交通目标检测算法PL-YOLO。使用基于PP-LCNet改进的网络作为目标检测器的主干特征网络,使用深度可分离卷积代替YOLOX中的普通卷积,降低模型运算过程中的复杂度;根据交通监控场景下的车辆分布密集且尺寸小的特点,添加SimAM注意力机制模块,聚焦于更有意义的特征图像。实验结果表明,相对于YOLOX-s模型,改进后的PL-YOLO检测精度提升1.89个百分点,模型大小降低了54%,FPS从20.88帧/s提升到26.68帧/s。

基于差值控制细胞神经网络图像滤波器

差值控制细胞神经网能够实现灰度图像滤波等复杂运算.针对原有差值控制细胞神经网中值滤波器在稳定性和可实现性上存在的不足,提出了一种伪中值滤波器(CNN PM- filter),进而引入Mask图构造了选点式伪中值滤波器.从实验结果和相关度分析可以看出,本文提出的两种滤波器在改善稳定性与实现性的同时,没有影响到滤波器的性能,而选点式伪中值滤波器能有效降低滤波造成的模糊图像,取得更佳处理效果.

基于观测窗的大蒜鳞芽朝向识别研究

为了解决大蒜自动种植面临的鳞芽朝向识别问题,提出了一种数字图像技术识别的方法来处理这一问题。对蒜瓣样本图像进行形态学处理,采用一种观测窗的方法来识别定位蒜瓣的尖角位置,结合质心的位置得出蒜瓣的偏角;基于类内离散度的思想,将观察窗口改进为自适应大小,300个样本实验的正确个数为278,正确率达到92.67%。为大蒜的自动化种植提供了一种新的高效的解决方案。

基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好。对目前已有的基于小波变换的数字水印算法[1,4,6,10]进行了研究,在保证嵌入水印的鲁棒性的前提下,也保证嵌入水印后的图像的理想的视觉效果的基础上,提出了一种基于小波变换和图像纹理特征的自适应数字水印算法,该算法利用了图像本身固有的纹理特征来寻找水印的嵌入位置,实验结果表明该方法能较好地降低原始图像视觉失真和经压缩变换后水印图像的失真。

基于模糊聚类的标识点图形识别方法

提出模糊聚类应用于三维测量中标识点的识别方法 ,通过计算标志点间的欧式距离和模糊矩阵系数可以去除具有成像缺陷的标志点图形,根据标志点与标识样品间的欧式距离可以判断出标志点的形状,此方法应用于三维测量可以提高标志点识别能力和质量。

关于Arnold和Baker组合置换密钥的研究

对利用Arnold和Baker置换进行图像组合置换的技术进行了研究,发现只有当组合置换的结果和置换的顺序有关时,才能使有效密钥空间和可选的密钥空间相等.从理论上证明了利用Arnold和Baker置换进行组合置换不满足交换律,即组合置换与次序的相关性,并给出了一个相应的实例.

自适应多阈值图像分割算法

本文提出了一种新的自适应多阈值图像分割算法。它首先利用势基函数对一维灰度直方图拟合,通过势函数聚类自动确定划分类数;然后在灰度共生矩阵的基础上,依据形状连通度准则,求得使形状连通度最大的一组分割阈值;最后按该组分割阈值执行多阈值图像分割。理论分析和实验结果都表明该算法较传统阈值分割算法优越,具有运算速度快、划分效果好、抗干扰性强的特点。

大车后下部防护装置的设计与仿真验证

为了有效阻挡小车下钻到大车尾部,设计了一款由支撑横杆、主副支架、阻挡梁构成的大车后下部防护装置,通过主副支架在支撑横杆上的缠绕变形吸收碰撞能量。主副支架均斜向后安装,提供一定的纵向支撑力,增加装置整体强度,同时也增加了碰撞接触时间和可变形距离,形成更有效的缓冲。主副支架为最主要强度部件,在LS-DYNA中对其独立加载分析,确定抗变形能力最强的结构形式。在进行的壁障碰撞仿真中,壁障最大减加速度为20 g(g为重力加速度,下同),回弹最大速度为0.9 m·s-1,最大纵向位移为369 mm,各项评价指标均满足GB 11567.2-2001[1]的要求。

基于混沌序列和DES的彩色图像加密算法的研究

介绍了DES加密算法的基本特点,证明了DES异或运算的一个重要性质,并且结合了混沌序列的优良特性,提出了一种基于混沌序列和DES的彩色图像加密算法和解密算法。该算法首先由Ulam-vonNeumann映射生成加密的密钥,然后对图像进行DES异或运算,得到加密图像。解密的过程就是需要得到与加密时相同的密钥,利用DES异或逆运算的性质得到解密图像。实验结果表明该算法能够得到令人满意的结果。

一种多进制小波变换DEM数据简化方法

通过对DEM数据的二维多进制小波变换系数特征的讨论,针对三维地理景观的动态、实时绘制问题,提出了一种基于多进制小波变换的数字高程模型数据压缩方法,给出了DEM数据多进制小波系数编码压缩算法及其算法实验结果。

一种消除激光散斑图象中的衍射晕的计算机处理方法

本文采用了一种数字图象复原算法，消除了激光散斑图象中的衍射晕对杨氏条纹的影响，解决了由于衍射晕强度变化所引起的条纹极值漂移和条纹对比度下降等问题。

基于混沌序列的DES彩色图像加密算法

证明了DES异或运算的一个重要性质,结合混沌序列的优良特性提出了一种基于混沌序列和DES的彩色图像加密算法和解密算法。该算法首先由Ulam-von Neumann映射生成加密的密钥,然后对图像进行DES异或运算,得到加密图像。解密的过程就是需要得到与加密时相同的密钥,利用DES异或逆运算的性质得到解密图像。实验结果表明该算法能够得到令人满意的结果。

浅谈人脸大数据多算法融合技术

本文主要介绍了人脸大数据及多算法融合技术在公共安全领域上的应用,在现有的技术背景下,先是对当前技术主流进行了简要分析,同时对人脸大数据目前应用需求进行了探讨。当前人脸大数据在公共安全应用的现状情况,对主流人脸算法进行了深入的分析,给出了基于多算法融合的人脸大数据设计设想,基于多算法下的人脸分析应提供的应用作了详细的介绍。针对典型的公共安全区域如客运站、火车站、飞机场、商场、市场等场所的人脸布控布防也作了相关描述。通过对背景的分析、技术分析、应用构想来阐述人脸大数据多算法融合技在公共安全领域中的应用。

子空间中的克隆选择人体运动分析方法

将基于视频的人体运动分析归结为高维空间中的优化问题,提出一种基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析方法.该方法首先采用等距映射算法建立人体运动的低维流形空间,其次采用克隆选择算法在流形空间中进行姿态优化,最后通过引入时序信息提出序列克隆选择方法实现运动跟踪.该方法能准确分析视频中的人体运动,具有良好的计算效率和精度.

基于Prewitt算法的颅内CT图像病灶分割算法

针对颅内CT图像病灶周围存在大量噪声,分割结果欠佳的问题,本研究提出基于Prewitt算法的颅内CT图像病灶分割算法。首先采用改进型中值小波去噪算法,去除颅内CT图像中的噪声点,优化图像质量;然后使用基于Prewitt算法的图像分割法,完成去噪后CT图像的病灶分割。结果表明,本研究算法在分割颅内CT图像病灶时,错分率为对比算法的1/10,并可将颅内CT图像的噪声点全部去除。说明该算法对颅内CT图像病灶的分割可行性,可用于颅内CT图像病灶分割。

电脑图像技术在工程投标中的应用

当今计算机技术的飞速发展,使得工程投标中利用电脑图像技术,创建直观逼真的图像成为可能,并且往往可起到预想不到的作用。目前最为流行的Adobe Photoshop图像处理软件,为工程标书中复杂图像的处理提供了方便。在创建工程效果图过程中,应将图像的艺术性融于真实性之中。

贝叶斯目标跟踪技术在变电站作业管控中的应用研究

通过调用变电站视频监控系统数据,在视频画面中捕捉移动物体,利用目标跟踪技术,可以实现变电站作业安全管控。提出了一种基于贝叶斯原理的目标跟踪技术。采用多个局部图像特征如灰度、方向梯度与局部二值模式描述目标外观,基于分批增量判别分析,动态融合多种特征,实现目标与背景的最优分离。通过进化算子迭代重采样实现有效粒子数的最大化,从而保持粒子多样性,实现稳定跟踪。对成都220 kV变电站的目标跟踪实验结果表明,此方法对背景光照、目标姿态变化及局部被遮挡等情况跟踪稳定性良好,此跟踪技术可以很好地应用于变电站作业管控中。

定量细胞分析中特征向量降维方法研究

为了提高定量细胞分析中细胞核类型识别的准确性、鲁棒性和效率,提出了一种细胞核特征向量降维方法.该方法首先采用基于统计的F-score算法对细胞核特征参数进行初步筛选,剔除F-score明显过低的细胞核特征参数;然后利用随机森林算法计算特征参数对于分类提供的信息量,并以此为依据对特征参数排序;最后在不同数量特征参数情况下进行支持向量机分类实验,得出最终降维结果.实验结果表明:与降维前相比,细胞核的识别时间可节约50%,识别准确性由91.32%提高到98.67%.