基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性,提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点;运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点,包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型:在近视场,应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性;在远视场,使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明,相较于已有的车道线检测算法,该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。

基于Bi-LSTM的金属疲劳裂纹涡流脉冲热像技术检测与识别

涡流脉冲热像(Eddy current pulsed thermography,ECPT)技术是一种新型的无损检测方法,广泛应用于金属材料结构的检测,但该技术常依赖人工经验提取特征进行裂纹检测与识别,自动化和智能性化程度不足。结合涡流脉冲热像技术以及循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的特性,提出一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,Bi-LSTM)金属疲劳裂纹涡流脉冲热像分类识别方法。实验通过涡流加热装置对被测金属试件进行感应加热,使用红外热像采集装置对金属平板试件进行实时的数据采集,获得图像序列并制作数据集。运用设计的Bi-LSTM模型增强特征向量中的时序信息,对不同尺寸裂纹的热图像进行训练并测试。实验分析表明,Bi-LSTM网络可有效应用于金属疲劳裂纹检测与识别,针对现有裂纹检测准确率可达到100%,优于传统神经网络和其他深度学习的模型,具有更高的识别精度。

广东华业拉伸PVC窗口膜和扭结膜技术通过鉴定

广东华业包装材料有限公司研制的“双向拉伸聚苯乙烯窗口膜”和“双向拉伸聚苯乙烯扭结膜”于4月22日顺利通过广东省科技成果鉴定。该省专家组组长、华南理工大学副校长瞿金平高度评价了这两项科技成果，称其综合性能达到或超过国外同期同类产品指标，技术水平处于国内领先、国际先进。

基于试飞数据的航空发动机典型故障诊断技术

为提高航空发动机在试飞过程中的安全性,提升试飞安全监测的智能化程度,以某国产大推力军用涡扇发动机历史故障试飞数据为基础,建立了不同故障类型特征库,考虑航空发动机故障诊断小样本分类问题,提出了一种变尺度窗口切片的数据增强方法,基于扩充的数据样本库,构建了双向长短时记忆网络故障识别模型。测试数据验证表明,故障的识别和分类正确率能达到95%以上,满足了工程使用要求。

编码理论、信道理论与技术、编译码器

0102240基于二次样条小波变换的双向工频通信信号特征提取方法[刊]/周世炜//仪器仪表学报.—2000,21(5).—525～526.542(E)本文介绍了双向工频自动通信系统的基本原理,提出了利用二次样条小波变换的奇异性检测特性实现双向工频通信信号特征提取的方法,仿真和实验结果证明该方法是有效和实用的。