基于线性CCD的道路轨迹识别系统算法研究

针对目前的无人驾驶汽车技术,进行了基于线性电荷耦合器件(CCD)的道路轨迹自动识别算法研究,采用线性CCD对道路进行识别,利用单行黑线提取算法中的动态阈值算法对采集的图像进行二值化处理。测试结果表明:算法可实现无人驾驶汽车在复杂路段的快速平稳地行驶。

雾滴沉积特性参数的图像检测算法改进

快速获取施药后雾滴在靶标表面的沉积分布有助于了解农药的田间分布情况,水敏试纸雾滴图像处理算法是检测喷药沉积特性参数常用的方法,但常因光照不均、试纸上沉积的雾滴斑痕粘连而引起雾滴识别误差。为解决这一问题,针对手机拍摄的照片,该文提出了与位置相关的动态阈值法提取雾滴区域,并设计基于圆形度的循环分割算法对粘连雾滴分割。以水代替农药利用背负式喷雾器喷洒,选取8张不同稀疏程度和碰撞角度的试纸作为样本进行试验,以验证上述算法的检测效果。试验结果表明,该方法不受亮度不均影响,覆盖率比固定阈值与分块阈值法分别高12.57%和8.74%,提取到的雾滴区域更加完整,能够提取92.64%以上的雾滴,且粘连分割效果较好,雾滴识别的正确率为97.2%,覆盖密度检测误差为3.31%,能够满足实际生产要求,为下一步开发雾滴检测APP打下基础。

基于主成分分析的实时全网络异常检测方法

网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调整网络异常判断阈值,实现了异常检测的实时在线化,并在NFV网络上进行数据采集。实验结果表明,与被广泛采用的离线检测方法比较,该方法在检测的误报率上减少了5%~8%,对于网络运行商而言具有较大的使用价值。