大型集装箱检测系统中的图像分配网络及协同处理技术

本文介绍用于大型集装箱检测的图像分配网络系统。该系统由多个微机、工作站构成，形成一个计算机分布式处理系统。系统软件设计上采用多进程和进程间通信的技术，以实现多检查站并行工作的目的。

先进网络技术在大型集装箱检测系统中的应用研究

大型集装箱检测是海关用于检查集装箱内装货物的新一代设备，系统的计算机硬件结构包括中心管理站、图像检查处理站、接待站、验出站、图像获取站、运行控制站、数据库站等。各站之间需要进行大量的数据信息交换。本文介绍系统中应用的高速先进网络技术。

并行绘制系统中基于网络处理单元的图像合成及显示

随着绘制任务复杂度和绘制数据规模不断增长,使用PC集群进行分布式并行绘制是一个常用的解决方案。sort-last分布式并行绘制方法具有好的扩展性和负载平衡,但由于图像合成瓶颈的限制,绘制速度不能满足实时需求。提出一个使用网络处理单元(NPU)来进行快速硬件图像合成的方法,开发了一个sort-last并行绘制系统NPUPR。实验表明,针对4个绘制节点,基于NPU的硬件图像合成方法与direct send的合成算法相比,绘制速度有了4倍的提高。也给出通过增加网络处理单元来扩展系统支持更多绘制节点的方案,分析表明,系统图像合成性能不会随节点个数的增加而明显降低。

基于逆卷积神经网络的等离子体辐射分布断层重建方法

发展了一种基于逆卷积神经网络的图像级重建方法用于聚变等离子体辐射分布的断层反演。通过引入结构相似度(SSIM)作为损失函数,该方法在模拟数据实验中表现出了较好的重建效果。模拟实验结果表明,在弦积分信号噪声强度为10%、15%及20%时,该方法的重建结果依然具有良好的精确度和鲁棒性。