指针式仪表读数自动识别算法及系统研究

基于指针式压力表自动识别系统的构成,结合机器视觉理念,提出一种图像归一化算法。此算法对传统的平面二维插补算法进行改进,将压力表中的文字标识去除,并将整体圆形表盘转化为矩形图像,获取压力表刻度线表盘模板,通过对表盘刻度线进行细化和定位,形成指针式仪表读数自动识别算法。将算法集成到MFC应用程序,完成应用程序模块化设计,形成指针式压力表自动识别系统。实际应用结果表明,该识别系统可有效保障数据读数精准性,同时降低工作成本,具有一定的推广使用价值。

分子中芳香性自动识别算法

以图论为基础,从化合物的二维连接表出发,在环识别算法的约束下,对分子中的节点进行判断．结果表明,该算法能够识别大多数化合物中的芳香性．作为约束条件,把芳香性的识别算法应用于ＥＳＥＳＯＣ系统中结构的穷举生成,得到了较好的结果．

卫星测控信号的调制类型自动识别算法

研究了应用于卫星测控信号的自动调制识别算法 ,提出了FM和PM测控信号识别的两种算法 ,分析并仿真验证了载频偏移对正确识别率的影响 ,研究了载频偏移估计算法对消除载频偏移影响的效果。计算机仿真实验表明 :在基于瞬时相位标准偏差σdp为关键特征的算法中 ,采用最小二乘原理估计频偏可以有效地消除载频偏移和部分噪声的影响 ;基于瞬时折叠相位偏差σlwp的算法在载频偏移为 1 0 0Hz,信噪比高于 - 6dB时 ,其识别率可达 1 0 0 %。

相控整流器相序相位自动识别算法

三相全控桥式整流器是应用最广泛的电力电子电路。为了实现正确的移相控制,传统方法是安装同步变压器以获取同步信号,还需借助带载实验和波形分析以确定同步信号与主电路的相位关系。针对这一问题,设计了同步信号产生电路形成2路相位差30°的同步信号,并设计了相序相位推算算法,可以推算出有效同步信号、主回路相序以及该同步信号过零点位于主回路中哪路线电压的自然换相点。给出了对传统相控整流器进行改造的关键算法。本方法相对传统数字相控整流器不增加成本,并且由于去掉了同步变压器而降低设备造价,尤其是适用于任意负载阻抗,并在若干产品中得到应用。

单晶高温合金X射线衍射斑点自动识别算法研究

单晶高温合金展现出优越的抗疲劳性能和高温蠕变性能,广泛应用于航空发动机和燃气轮机的热端部件。但是,其制备过程中会产生晶体取向偏离、杂晶等缺陷。目前国际上已经普遍使用X射线劳埃衍射技术对单晶叶片的晶体缺陷进行无损检测,但是这种检测方法主要依赖人工识别,效率低,结果可重复性差,不适合批量化检测。本文结合工程需要,提出对劳埃衍射斑点进行自动识别的算法,主要包括衍射图样的预处理、轮廓检测、轮廓形态筛选及轮廓符合检测等。该算法能够自动检测出衍射图样上的衍射斑点,并最终给出斑点的位置坐标数据及其误差。根据衍射斑点的位置,通过衍射分析算法,计算出单晶叶片上的晶体取向,并最终对叶片的晶体缺陷给出综合评价。

基于定点数据的道路瓶颈拥挤自动识别算法

为研究道路瓶颈处的交通拥挤现象,掌握由道路瓶颈引发的常发性拥挤的分布特点和变化规律,提出了道路瓶颈拥挤的自动识别算法。基于检测线圈历史数据,将交通状态定性划分为畅通和拥挤2种,根据瓶颈拥挤原理,识别道路瓶颈所在,并同时对由其引发的拥挤持续时长和拥挤范围进行鉴别。算法运算结果包含瓶颈定位及由其引发的拥挤持续时长和空间影响范围。以上海市南北高架路东侧10d线圈检测数据为例,验证了算法的有效性和实用性。

组合曲面的纵向加工等半径圆弧过渡曲面自动识别算法

纵向加工已逐步成为等半径圆弧过渡曲面重要加工方法之一.对于单曲面片,纵向加工方法已基本成熟,但要将其推广到组合曲面中还必须解决如何在组合曲面中自动识别和组装等半径圆弧过渡曲面片等问题.据此,本文提出了在组合曲面中自动识别和组装等半径圆弧过渡曲面片的一组算法.

信号调制制式自动识别算法的改进

在现代通信系统中,信号调制制式的识别尤为重要。这里介绍一种基于决策理论的识别算法,该算法根据信号幅度、相位和频率的统计特征构造判别参量以区分不同的信号制式。本文在原算法的基础上,改进了判别参量的计算方法,修改了判决门限及判决流程,使得信号识别性能有较大的改进。仿真的结果表明,当信噪比大于2dB时,识别成功率达到了99%以上。

基于VC++的网络拓扑图中环的自动识别算法

论述了基于 VC++网络拓扑图中环的自动识别算法 ,分析了环的存贮结构及识别跨过某链路的所有环算法 .环的自动识别算法能大大提高应用程序的智能化程度 。

基于多模板匹配的室性心动过速与室上性心动过速自动识别算法

目的:根据阵发性室上性心动过速(室上速)与室性心动过速(室速)不同的信号特征,提出一种基于特征提取和多模板匹配的室上速与室速的心电识别算法。方法:首先建立室上速和室速模板数据库,对心电信号进行去噪处理并提取R波峰值点,构造以R波峰值点为中心的心电模板和R-R间期模式的心电模板;再提取待测信号的特征值,利用可变宽度模板匹配技术,与数据库中的模板进行归一化相关系数匹配,根据匹配结果判断待测信号的病理类型。结果:以MITBIH心律失常数据库的心电数据为测试信号,利用Matlab平台对算法进行仿真测试,结果显示在20例待测心电信号中,有2例信号判断错误,其中1例室速被误判为室上速,1例室上速判断无果,检测正确率达90%。结论:该算法对室速、室上速的识别率较高,可用于辅助诊断室速和室上速疾病。

行波测距中故障性质自动识别算法的研究

利用行波法进行供电线路故障测距时,行波在故障点的反射受到故障点接触电阻的影响,反射行波的极性会发生变化。当故障点接触电阻小于行波波阻抗时,反射行波与入射行波极性相反;当接触电阻大于行波波阻抗时,反射行波与入射行波极性相同。本文基于这一原理,设计供电线路故障性质自动识别算法,可准确判断开路和短路故障类型[1-5]。

基于连通域的联锁表扫描件图表自动识别算法

针对目前主流图表自动识别算法不适用于大型联锁表扫描件图像的问题,本文设计了基于连通域的联锁表扫描件图表自动识别算法。该算法能通过图像处理和神经网络对扫描件中的表格及文字进行识别后,完整复现在电子表格中,并将疑似识别错误的字符及其所在单元格突出显示,方便人工复核。算法主要分为预处理、定位和识别三个部分。其中预处理部分,提出了DN-OSTU与DNG-OTSU二值化算法,通过不同内核均值滤波和图像相除、线性归一化等方法对光线不均的扫描件进行二值化,并提出基于累计概率霍夫变换PPHT的倾斜矫正算法,能快速且准确检测出倾斜角度;定位部分,采用基于连通域的定位算法定位表格方框及文字区域,并提出基于图表特征的RS方框查补算法,确保表格的完整性和各单元格定位的准确性;识别部分,使用原图提取字符制作训练集,训练卷积循环神经网络CRNN,达到较高准确率。实验中,对多家设计院提供的联锁表进行测试,实验结果表明:单元格识别准确率达到92.8%,字符识别准确率为98.74%,单图从识别到电子表输出速率均在5秒以内。本文设计的联锁表扫描件图表自动识别算法具有准确率高、鲁棒性好、识别速度快等特点,可为纸质版联锁表扫描件复现电子版从而二次开发提供有效的技术途径。

磁层顶穿越事件自动识别算法

磁层顶是太阳风与磁层进行质量、动量、能量交换的关键区域.磁层顶穿越事件(MCEs)可通过对卫星探测到的粒子能谱和磁场数据图进行人工分析的方式来识别.因太阳风动压和行星际磁场的易变性,位于磁层顶附近的卫星经过长期观测可能会经历成千上万次的磁层顶穿越.人工分析的方法工作量巨大,而且识别速度慢.本文发展了一种新的日下点附近MCEs自动识别算法.此算法综合分析卫星探测到的粒子和磁场数据,能有效地减少误判的发生.为了验证算法的有效性,采用单CPU计算机对THEMIS卫星在2007-2018年靠近日下点附近观测到的数据进行MCEs自动识别,最终在约6h共识别出16 758个MCEs.这些自动识别出来的MCEs样本可用于统计研究磁层顶相关的诸多物理问题,如凹陷磁层顶、太阳风与磁层相互作用,磁层顶磁场重联等.同时还分析了算法的精确性和局限性.

湖泊草藻不同群落遥感自动识别算法研究获进展

在人类活动和气候变暖双重压力下,湖泊水环境问题日益突出。全球超过60%湖泊呈现富营养化状态,8.8%湖泊出现藻华。草、藻型不同稳态类型的演变和转化是湖泊生态学研究的热点之一,但因缺乏长时序草藻数据支撑而无明显突破。Landsat系列卫星数据可快速获取高分辨率的地表现状信息,并可重建自1980s以来的历史信息;发展基于Landsat的藻华、挺水/浮叶和沉水植被的自动识别算法是开展草藻演变和转化研究的关键。目前,围绕湖泊藻华或水生植被已发展了一系列遥感提取算法,但尚无能够完全实现草、藻的自动识别并大规模应用的算法。

路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题。为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足。最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考。

基于HMM和LPCC的腭裂语音辅音省略自动识别算法

腭裂辅音省略识别对于腭裂语音评估有十分重要的临床意义。通过对腭裂语音产生机理和声学特性进行研究,对比正常语音中对元音、辅音进行声学特性的分析,提出了基于HMM(隐马尔科夫模型)和LPCC(线性预测倒谱系数)的腭裂语音辅音省略自动识别算法。并通过Matlab进行了仿真实验,该算法有较好的识别率。

海水痕量重金属元素现场自动识别技术

针对自行研制的海水重金属元素自动分析仪提出了一种快速的数据自动识别算法.基于实测数据提出并比较了多种方法.算法采用分位数法剔除实测数据的大误差;利用有限脉冲响应(FIR)滤波器进行数字滤波,采用窗函数进行平滑滤波,很好地去除了信号中的小噪声;通过对3种去基线方法的比较,采用切线识别法进行基线校正;利用标准曲线法和神经网络法对数据进行自动识别,克服了不同金属间互化物对浓度的影响.实验结果表明,该算法适用于海水重金属元素的现场快速分析和自动识别,取得了令人满意的效果.

垂直指向的Ka波段云雷达观测的0℃层亮带自动识别及亮带的特征分析

利用2013年垂直指向的Ka波段云雷达在广东观测的弱降水个例,分析了回波强度Z、径向速度Vr和退偏振因子L_(DR)在0℃层附近的变化规律,利用建模样本提出了基于云雷达垂直观测Z、Vr和L_(DR)数据的0℃层亮带自动识别方法,并利用独立观测样本进行了识别算法的检验,分析了Vr数据对识别效果的影响,与每天四次探空得到的数据进行了对比。结果表明,在0℃层亮带内,Z和L_(DR)的极大值的高度和Z、Vr、L_(DR)这三个物理量在垂直方向上的突变范围都一致,0℃层亮带的厚度与Z、Vr和L_(DR)的变化量有一定的关系,在0℃层亮带特征较明显的回波上部也存在明显的空气上升运动。Vr和L_(DR)是识别0℃层亮带的关键因子,而Z可能因云的位置和复杂的云层而产生剧烈的垂直变化。该算法可以较好识别典型的0℃层亮带,正确提取主要参数,而云的边缘和多层云等情况会影响0℃层亮带的识别。为利用Ka波段云雷达数据分析弱降水的性质提供了算法。

简单多边形凸凹性自识别算法

提出一种基于极值顶点构造凸多边形和矢量叉乘的自动识别简单多边形方向性、凸凹性的算法 .该算法在稳定性方面采取了有效的措施 ,避免因极值顶点的奇异性而导致多边形方向性、凸凹性的错误识别 ,具有良好的可靠性和稳定性 .算法原理直观简单 ,效率高 ,时间复杂度为 O(n)